Пандемія коронавірусу змусила дослідників перейти на іншу роботу або тимчасово відмовитися від
Вчені використовували машинне навчання длястворення атласу, який показує, де саме в світі відбулися різкі зміни ландшафту. На карті показані наслідки вирубки лісів, видобутку корисних копалин, розширення дорожніх мереж, урбанізації та зростання сільського господарства.
Індекс людського сліду (HFI) - широковикористовуваний інструмент для інтерпретації тиску людства на Землю, що посилюється. Досі процес створення HFI вимагав значних даних та моделювання, а оновлені версії індексу часто відстають від сьогоднішнього дня на багато років. У новій роботі вчені представили глобальний HFI на основі машинного навчання (ml-HFI), який можна регулярно оновлювати з використанням супутникових знімків. У дослідженні вчені представили останню карту HFI та задокументували зміни у впливі людини на природу за останні 20 років (з 2000 до 2019 рр.).
Країни, позначені зеленим контуром, досягаютьпрогресу у досягненні ЦУР 15. Панелі-вставки надають приклади зростаючого людського тиску та відповідні функції, що використовуються CNN для ідентифікації людської діяльності. Надано: Environmental Research Letters(2021). DOI: 10.1088/1748-9326/abe00a
«Розроблена нами карта може допомогти людямзрозуміти важливі проблеми збереження біорізноманіття та стійкості в цілому », - сказав Кіз, провідний автор і науковий співробітник Школи глобальної екологічної стійкості CSU.
Карти цього типу можна використовувати длявідстеження прогресу в досягненні мети 15 в галузі сталого розвитку Організації Об'єднаних Націй (ЦУР 15) «Життя на землі», яка спрямована на збереження біорізноманіття.
Індекс людського сліду (HFI), вимірювання антропогенного впливу на ландшафт за шкалою від 0 до 1. Надано:Environmental Research Letters(2021). DOI: 10.1088/1748-9326/abe00a
Для своєї карти дослідники створили згортковунейронну мережу (CNN), яка зазвичай використовується для інтерпретації зображень. Це схоже на те, як працює Facebook, коли веб-сайт пропонує відзначити друзів на фото.
Під час розробки алгоритму вчені використалиіснуючі дані, які класифікували вплив людини на планету. Йдеться про такі фактори, як дороги та будівлі, а також пасовища для худоби та місця вирубування лісів. Потім згорткова нейронна мережа навчилася точно інтерпретувати супутникові зображення на основі цих існуючих даних.
Читати далі
Створено першу точна карта світу. Що не так з усіма іншими?
Інфрачервоне випромінювання від рук людини використовували для шифрування
Уран отримав статус самої дивної планети в Сонячній системі. Чому?