La pandemia de coronavirus ha obligado a los investigadores a dedicarse a otros trabajos o abandonarlos temporalmente
Los científicos han utilizado el aprendizaje automático paracreando un atlas que muestre exactamente en qué parte del mundo ha habido cambios dramáticos en el paisaje. El mapa muestra los impactos de la deforestación, la minería, la expansión de las redes de carreteras, la urbanización y el crecimiento agrícola.
Índice de Huella Humana (HFI) - Amplioutilizado como herramienta para interpretar la creciente presión de la humanidad sobre la Tierra. Hasta ahora, el proceso de creación del HFI ha requerido importantes datos y modelos, y las versiones actualizadas del índice suelen tener muchos años de retraso. En el nuevo trabajo, los científicos presentaron un HFI global basado en aprendizaje automático (ml-HFI) que puede actualizarse periódicamente utilizando únicamente imágenes de satélite. En el estudio, los científicos presentaron el mapa HFI más reciente y documentaron los cambios en el impacto humano en la naturaleza durante los últimos 20 años (2000 a 2019).
Los países marcados con un contorno verde alcanzanprogreso hacia el ODS 15. Los paneles insertados brindan ejemplos del aumento de la presión humana y las características correspondientes utilizadas por las CNN para identificar la actividad humana. Cortesía:Cartas de investigación ambiental(2021). DOI: 10.1088/1748-9326/abe00a
“El mapa que hemos desarrollado puede ayudar a las personascomprender los temas importantes de la conservación de la biodiversidad y la sostenibilidad en general ”, dijo Keyes, autor principal e investigador de la Escuela de Sostenibilidad Ambiental Global de CSU.
Este tipo de tarjeta se puede utilizar paraseguimiento del progreso hacia el Objetivo de Desarrollo Sostenible 15 de las Naciones Unidas (ODS 15), Vida en la Tierra, cuyo objetivo es conservar la biodiversidad.
Índice de Huella Humana (HFI), una medida del impacto humano en un paisaje en una escala de 0 a 1. Cortesía:Cartas de investigación ambiental(2021). DOI: 10.1088/1748-9326/abe00a
Para su mapa, los investigadores crearon un convolucionalRed neuronal (CNN), que se utiliza comúnmente para interpretar imágenes. Esto es similar a cómo funciona Facebook, donde el sitio te pide que etiquetes a tus amigos en una foto.
Al desarrollar el algoritmo, los científicos utilizarondatos existentes que han clasificado los impactos humanos en el planeta. Estamos hablando de factores como carreteras y edificaciones, así como pastos para el ganado y sitios de deforestación. Luego, la red neuronal convolucional aprendió a interpretar con precisión imágenes de satélite basándose en estos datos existentes.
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