A pandemia de coronavírus forçou os pesquisadores a mudar para outro trabalho ou abandonar temporariamente
Os cientistas usaram o aprendizado de máquina paracriando um atlas que mostra exatamente onde no mundo ocorreram mudanças dramáticas na paisagem. O mapa mostra os impactos do desmatamento, mineração, expansão da malha viária, urbanização e crescimento agrícola.
Índice de Pegada Humana (HFI) - Amplousado como uma ferramenta para interpretar a pressão crescente da humanidade sobre a Terra. Até agora, o processo de criação do HFI exigiu dados e modelação significativos, e as versões atualizadas do índice estão frequentemente muitos anos atrasadas. No novo trabalho, os cientistas apresentaram um HFI global baseado em aprendizado de máquina (ml-HFI) que pode ser atualizado regularmente usando apenas imagens de satélite. No estudo, os cientistas apresentaram o mapa HFI mais recente e documentaram as mudanças no impacto humano na natureza nos últimos 20 anos (2000 a 2019).
Os países marcados com um contorno verde alcançamprogresso em direção ao ODS 15. Os painéis inseridos fornecem exemplos do aumento da pressão humana e recursos correspondentes usados pelas CNNs para identificar a atividade humana. Cortesia: Cartas de Pesquisa Ambiental(2021). DOI: 10.1088/1748-9326/abe00a
“O mapa que desenvolvemos pode ajudar as pessoascompreender as questões importantes da conservação da biodiversidade e da sustentabilidade em geral ”, disse Keyes, autor principal e pesquisador da Escola de Sustentabilidade Ambiental Global da CSU.
Este tipo de cartão pode ser usado paraacompanhar o progresso em direção ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 15 das Nações Unidas (ODS 15) “Vida na Terra”, que visa conservar a biodiversidade.
Índice de Pegada Humana (HFI), uma medida do impacto humano em uma paisagem em uma escala de 0 a 1. Cortesia:Cartas de Pesquisa Ambiental(2021). DOI: 10.1088/1748-9326/abe00a
Para seu mapa, os pesquisadores criaram um sistema convolucionalrede neural (CNN), que é comumente usada para interpretar imagens. Isso é semelhante ao funcionamento do Facebook, onde o site pede que você marque amigos em uma foto.
Ao desenvolver o algoritmo, os cientistas usaramdados existentes que classificaram os impactos humanos no planeta. Estamos falando de fatores como estradas e construções, além de pastagens para pecuária e locais de desmatamento. A rede neural convolucional aprendeu então a interpretar com precisão imagens de satélite com base nos dados existentes.
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