النموذج الجديد هو شبكة عصبية تلافيفية (CNN). أي أن الخوارزمية تفرض مرشحًا
أثناء التطوير، استخدم العلماء الملايينأمثلة لصور من قمرين صناعيين من طراز كوبرنيكوس سينتينل-2 تديرهما وكالة الفضاء الأوروبية (ESA). تسجل هذه الأقمار الصناعية كل موقع على الأرض كل خمسة أيام بدقة 10 × 10 أمتار لكل بكسل. والنتيجة هي أعلى جودة الصور المتاحة حاليا.
لحساب ارتفاع الأشجار ، تم استخدام البيانات التي تم الحصول عليها خلال مهمة NASA GEDI.
“مهمة يوفرها GEDI العالميةيوزع الكمبيوتر بيانات متباينة حول ارتفاع الغطاء النباتي بين خط العرض 51 درجة شمالًا وجنوبًا ، لذلك في عملية التعلم ، يرى الكمبيوتر العديد من أنواع النباتات المختلفة "، يوضح أحد الباحثين.
النموذج الناتج قادر على تقدير ارتفاع الغطاء النباتي تلقائيًا من أكثر من 250000 صورة (حوالي 160 تيرابايت من البيانات).
الكفاءة العالية للشبكة العصبية مرتبطة أيضًا بـحقيقة أن الباحثين لم يستخدموا شبكة CNN واحدة ، بل خمسة. تدربوا بشكل مستقل ، وقام كل منهم بعمل تقديره الخاص لارتفاع الشجرة. يأخذ النموذج أيضًا في الاعتبار عدم اليقين في البيانات نفسها: على سبيل المثال ، إذا كانت صورة القمر الصناعي ضبابية ، فإن عدم اليقين يكون أعلى مما هو عليه في الظروف الجوية الجيدة.
"كان الجانب المهم بالنسبة لنا هو الإعلاميقول لانج، أحد الباحثين: "يتحدث المستخدمون عن عدم اليقين في التقدير". - في حالة تطابق جميع النماذج فإن الإجابة واضحة بناءً على بيانات التدريب. وإذا توصلت النماذج إلى إجابات مختلفة، فهذا يعني أن هناك قدرًا أكبر من عدم اليقين في التقدير.
خريطة عالمية تم الحصول عليها باستخدام الشبكة العصبيةسيساعد ارتفاع مظلة النبات علماء البيئة على مراقبة تغير المناخ. وقد يكون أيضًا موضع اهتمام الحكومات والهيئات الإدارية.
يقول لانغ: "باستخدام Sentinel-2 ، يمكن إعادة حساب ارتفاعات الغطاء النباتي كل خمسة أيام ، مما يجعل من الممكن تتبع إزالة الغابات في الغابات المطيرة".
قراءة المزيد:
لقد تم اصطياده لقرون: ماذا نعرف عن كوكب فولكان المجاور للشمس
أكد الفيزيائيون تجريبيا قانون أساسي جديد للسوائل
اكتشف علماء الفلك مصدر انفجارات راديو غامضة قادمة من الفضاء