הקדמה: למה חומרים מעקב בריאות יערות

יערות מכסים כ-31% משטח הקרקע של כדור הארץ והם חיוניים למגוון ביולוגי, רגולציה אקלים, מחזורי מים ופרנסות אדם. יערות בריאים לוכדים פחמן, תומכים אינספור מינים, ולספק עץ, מזון, ויצירה מחדש. עם זאת, יערות עומדים בפני איומים חסרי תקדים של מתודולוגיה בלתי נראית, התפרצויות של חרקים, שריפות יער, בצורת ושינוי אקלים.

מאמר זה מספק סקירה מקיפה של איך נתונים לווייניים רב-ספקטרום משמשים להערכת בריאות היער.אנו לחקור את המדע הבסיסי של רפלקציה ספקטרלית, מדדי צמחייה מרכזיים, זיהוי של מתחים ספציפיים, יישומים ניהול מעשי, שילוב עם טכנולוגיות אחרות, מגבלות נוכחיות והזדמנויות עתידיות.אם אתה מומחה יער, מומחה רגיש מרחוק, או עורך דין שימור, הבנה של כלים אלה יעזרו לך לקבל החלטות בר קיימא.

יסודות של Multispectral Satellite Imaging

כיצד חיישנים רב-תחומיים תופסים נתונים

חיישנים רב-ספקטרום על לוויינים למדוד את עוצמת הקרינה האלקטרומגנטית שמשתקף או פולטת מן פני כדור הארץ על פני כמה להקות באורך גל דיסקרטיות.בניגוד למצלמה סטנדרטית שמקליטת אור אדום, ירוק וכחול (RGB), מכשירים רב-ספקטרום כוללים בדרך כלל להקות ב- 1-infrared (NIR), קצר אינפרא אדום (SW), ולעתים תרמית-אדום תרמיים, כל אחת, לוכדת טווח ספציפי של גל אור של אור של אור, כולל גלקסיות אור אדום-אדום (N2, כולל אטומיות) בגודל של 8F2FL (NLIF) אדום-אדום (NLIFL) כולל , כולל , לדוגמה: 1-אדום (NIR), כולל , כולל LT) תותחים) להקות צהוב (NIR), , לדוגמה: 1-FvL2, לדוגמה: 1-אדום (NIR), , כולל , לדוגמה: 1-אדום (NIR), להקות צהוב (NIR), להקות צהוב (NIR), להקות צהוב (NIR), תותחים) להקות צהוב (NIR), תותחנים) אדום-אדום (NIR), תותח

התובנה המרכזית היא כי חומרים משטח שונים - ובמדינות שונות של צמחייה - יש חתימות ייחודיות.עלים ירוקים בריאים סופגים בכבדות באורכי הגל הכחול והאדום (בשל כלורופיל) ומשקף חזק באזור NIR (בשל מבנה תא עלים) שכן צמחייה הופכת לחוץ, מחלה או רסנט, דפוסים אלה משקפים שינוי רב-תחומי נתונים עדינים, המאפשרים הערכה כמותית של יער.

להקות מפתח וחשיבות ביולוגית

כל להקה ספקטרלית מספקת מידע ספציפי על יכולות היער:

  • (ב) 0 (Vallow Blue (0.45-0.51 μm): FLT:1 Absorbed על ידי chlorophyll ו carotenoids; שימושי לזיהוי תוכן chlorophyll ותיקון אטמוספירי.
  • (FLT:0) ויסקי ויסקיל (0.53–0.59 μm): FLT:1 שיא רפה של צמחייה ירוקה; רגיש לאינדקס על שטח (LAI) וביומסה ירוקה.
  • (FLT:0) ויסקיל אדום (0.64–0.67 μm): הפחתה של כלורופיל חזק; ירידה בהשתקפות אדומה מצביעה על אובדן כלורופיל - סימן ללחץ.
  • (FLT:0) Near-Infrared (0.85–0.88 μm): השתקפות גבוהה של תאי mesophyll בריאים; רגיש מאוד למבנה עלים, תוכן מים, וצפיפות קאנופיות.
  • (FLT:0) גלי קצר אפרים (1.57-1.65 מיקרומטר ו-2.11-2.29 מיקרומטר): FLT:1 רגיש לעלים תוכן מים וקליטת צלולוז / אלינגין.
  • (FLT:0) Thermal Infrared (10.6-12.1251 μm): FLT:1 Measures פני השטח טמפרטורה; טמפרטורות גבוהות של קאנופי יכול להצביע על לחות או מחלה.

חיישנים מתקדמים כמו FLT:0 sentinel-2FLT:1 מסוכנות החלל האירופית כוללים גם להקות מתקדמות (כ 705, 740, ו 783 nm), אשר רגישים במיוחד לתוכן chlorophyll וגילוי מוקדם של מתח.

גידול אינדיקציות לבריאות היער

מדד הסגולה הנורמלי (NDVI) ומעבר

מדד צמחייה הנפוץ ביותר הוא FLT:0 (NDVIIRFLT:1), מחושב כמו (NIR - Red) / (NIR + Red) NDVI ערכים נע בין 1 ל -1 עד +1; יערות צפופים ובריאים בדרך כלל יש ערכי NDVI מעל 0.6, בעוד לחות לחובת לחות או צמחייה מלוחה מניבה מניבה ערכים נמוכים יותר.

כדי להתגבר על נושאים אלה, פותחו כמה כתבי אישום חלופיים:

  • מדד Vegetation (EVIOVA): 1 משלב את הלהקה הכחולה כדי לתקן עבור אווירוסולים אטמוספיריים ורקע הקרקע.זה מבצע טוב יותר באזורים עתירי גבוה ומפחית את הישבן.
  • (ב) ,0) מדד הווטאציה (SAVI): FLT:1 כולל גורם תיקון בוהק הקרקע, שימושי ביערות פתוחים עם אדמה חשופה.
  • (FLT:0) מדד המים הבדלי (NDWIOVA): FLT 1 השתמש בלהקות NIR ו SWIR (למשל, ירוק - NIR) / (NIR + NIR) או (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR) כדי לפקח על תוכן מים קאנופי.
  • (ב) [ה]המדד של צ'ורפיל Red Edge (CIIRLT:1 ;206:206:FLT 3: 3 השתמש בלהקות אדומות ו-NIR כדי להעריך ריכוז כלורופיל, אינדיקטור ישיר של יכולת פוטוסינתזה ובריאות.
  • מדד הרהורים (PSRIOVA): 0 (Dipt Senescence Reflectance Index) (PSRIOVA): 1D Detects canopy Stress andsenescence by useeen and SWIR להקות.

בחירת המדד המתאים תלויה בסוג היער הספציפי, הלחץ של העניין, ואת חיישן הלוויין המשמש.לדוגמה, סדרת זמן NDVI עשויה לחשוף ירידה לטווח ארוך, בעוד NDWI עדיף לזהות גירעון לחות קצר טווח.

Detecting Forest Stress and Disturbances from Space[עריכת קוד מקור | עריכה]

מחלות ומחלה בחוץ

זיהומים פתוגניים ופיזיים משנים את הפיזיולוגיה לפני הופעת הסימפטומים החזותיים.הנתונים הרב-ספקטרוםיים יכולים לזהות שינויים קדם-ויזואליים אלה.לדוגמה, התקפות של beetle ביערות conifer לגרום לירידה ב- NIR רפמנטציה ועלייה קלה ב- SWIR כאשר העץ מאבד מים.

(FLT:0) משאבים חשובים FLT:1 מסופק על ידי תוכנית USGS Landsat כולל מוצרי בריאות צמחייה מיוחדים המשמשים ניטור מזיקים.

בדיקת השפעת האש והשפעת האש

לחץ דought מפחית את תוכן המים עלים ואת התנהגות סטומטאלית, המוביל לעלייה בטמפרטורות canopy וירידה chlorophyll. להקות אינפרא אדום ה-אדום של Rrmal יכול לזהות טמפרטורות גבוהות של canopy, בעוד שלהקות SWIR לחשוף אובדן תוכן מים.מדד ההבדל הנורמלי (NDII=(NIR- SWIR + SW) יעיל במיוחד. for Fire, Multitral הוא בשימוש נתונים של קרינה רדיואקטיבית (NIR) עם לחץ דם גבוה, חום, חום, חום, חום, חום, חום, חום, חום כהה (NIR-RIS) ו-RIS) ו-RIS) הוא יעיל במיוחד.D.D.RIS) הוא יעיל.

Chlorophyll Fluorescence: An Advanced Index

כלורופיל פלואורגיישן (SIF) הוא אות עדין הנפלט על ידי צמחים במהלך פוטוסינתזה.למרות שלא מוצר רב-ספקטרום סטנדרטי (הוא דורש היפר-ספקטרום או חיישנים ייעודיים כמו TROPOMI על Sentinel-5P), SIF הוא תוסף ישיר לייצור גולמי (GPP). מאגרי נתונים של Spaceborne SIF, כגון אלה של נאס"א OCO-2, משמשים יותר ויותר לאבחון יערות לפני שינויים.

יישומים מעשיים בניהול יערות

מעקב אחר הכחשה ותיקון בלתי חוקי

נתונים לווייניים רב-ספקטרום הוא עמוד השדרה של מעקב אחר תחזיות של דיספרסיזציה גלובלית.פלטפורמות כמו Global Forest Watch להשתמש בדימויים של Landsat כדי לייצר התראות של זמן קצר-מציאותי של אובדן כיסוי עץ. Algorithms לזהות שינויים מהירים בראייה מרכזית (במיוחד המעבר מצמחייה לקרקע חשופה או צמחייה קצרה) כדי לדגל פוטנציאל בלתי חוקי.

לצורך ניתוח מפורט של דחיית התפוצה, בקר באתר האינטרנט של יער העולם:0 Global Forestseecios Watch, אשר מספק גישה פתוחה לנתונים ברזולוציה גבוהה.

מניות פחמן אסטנסמציה ו- REDD+

הערכות מדויקות של ביומסה מעל פני השטח (AGB) הן קריטיות עבור חשבונאות פחמן תחת יוזמות כגון REDD+ (הפחתת הרשאות מ Deforestation and Forest Degradation) נתונים רב-תחומיים, במיוחד בשילוב עם LiDAR או מכ"ם, מאפשר מיפוי קיר-ל-קיר של מדינות AGB. בעוד נתונים אופטיים טהורים לא יכולים למדוד מבנה 3D ישירות, ניתן לתאם עם biomass דרך כל משוואות מים ומודלים של כדור הארץ שימשה.

תכנון ובדיקה

לאחר הפרעה, צילומי לוויין משמשים לתכנון התחדשות: זיהוי אזורי עדיפות, בחירת מינים המתאימים לתנאים הנוכחיים, ו ניטור הישרדות שתילים. רזולוציה גבוהה תמונות רב-ספקטרום (למשל, מכוכב הלכת או WorldView) יכול לזהות עצים צעירים וזיהוי קונדסים של ארגונים ניו יורק לאורך זמן. אינדיקציות כמו מדדי הפירוק הנורמלי (ND) יכולות לעקוב אחר הריסות היער מוקדם של ארגונים מוקדמים של גילוי נתונים כגון נוגדנים לשימוש ב-ידי ארגונים מוקדמים של אבטחה.

מידע על לוויין עם Complementary Technologies

למידת מכונות לשיפור ה- Classification

נפח גדל של נתונים לווייניים עורר את השימוש באלגוריתמים של למידת מכונה (ML) – יערות מולדים, מכונות וקטורת תמיכה ולמידה עמוקה (רשתות עצביות מהפכתיות) – לסווג קטגוריות בריאות יער ולזהות אנומליות. לדוגמה, מודל יער FLT:0random Forest ModelFLT:1time מאומן ב- Multitemporal NDVI, SWIR, ו-Squareographics יכול לזהות תופעות לוואי של יהלומים ברמה גבוהה כגון:

שימוש בנתונים של לוויין עם UAV ו- Ground Measurements

נתונים לוויין הם חזקים ביותר כאשר משולבים עם מקורות משלימים. Unmanned כלי רכב אוויריים (UAVs) לספק תמונות אולטרה-גבוהה-resolution (רמת שטח-מטר) שיכולה לאמת פרשנות לווייניים ולמלא פערים באזורים מעוננים.מדת הקרקע - כגון עלות תוכן chlorophyll, קוטר עץ, לחות בקנה מידה רחב - משמשים כדי לזרז הערכות לוויין-דרליות במודלים ורכבים, לדוגמה, לדוגמה, סוג זה של חומר נפץ מדויק של חומר נפץ-עשר במיוחד עבור חומר נפץ-עשרת-עשר.

אתגרים ומגבלות של נתונים רב-תחומיים

כיסוי ענן ופתרון טמפל

חיישנים אופטיים אינם יכולים לראות דרך עננים, המהווה הגבלה גדולה באזורים טרופיים וממזגים עם כיסוי ענן תכוף.זה מקטין את מספר התמונות הנתונות בשנה, עלולות להחמיץ אירועים קריטיים.פתרונות כוללים שימוש בנתונים מכ"מים (למשל, Sentinel-1) המפחיתים עננים, תוך שילוב תאריכים מרובים, או שימוש בקונסטליניטים עם שיעורי בדיקה גבוהים (למשל, תמונות יומיומיות של כוכבי הלכת, עוזרות לאלגוריתמים, אך גם לאלגוריתמים, אך גם לאלגוריתמים, אך גם לאלגוריתמים של אלגוריתמים, אך ורק לאלגוריתמים, אתגרים קבועים).

מורכבות עיבוד נתונים ומומחיות

נתוני לוויין רול דורשים עיבוד משמעותי: תיקון אטמוספרי, תיקון גיאומטרי, ולפעמים נורמטיביזציה טופגרפית.התחילות הווקטנות רגישות לתקנונים אלה; שגיאות יכולות להוביל להערכות בריאותיות מטעות.יתר על כן, ניתוח תמונות מרובות-זמניות דורש ידע של עקרונות רגישים מרחוק, שיטות סטטיסטיות, ולעתים קרובות מיומנויות תכנות (למשל, פייתון, מנוע כדור הארץ).

החלטות פרטיות וספקטרוםיות של הסכם סחר-offs

רזולוציה מרחבית גבוהה (למשל, 1-3 מלוויינים מסחריים) מספקת תצוגות מפורטות אך לעתים קרובות יש פחות להקות ספקטרליות וכיסוי זמני מוגבל. חיישנים לטווח בינוני (10-30 מ') כמו Sentinel-2 ו-Landsat מציעים פתרון טוב יותר ספקטרום וזמני, אך עשוי להחמיץ הפרעות בקנה מידה קטן או מתח עץ בודדים.

כיוונים עתידיים ב-Wis-based Forest Health Monitoring

משימות לוויין מתקדמות

[ה]כמה משימות חדשות המבטיחות מהפכה ניטור יערות:0 [הקרקעות] של נאס"א [של חזבאללה] 1 (התחילה ב-2030], להקות ספקטרליות גבוהות יותר, כולל להקות להקות SWIR ורזולוציה מרחבית גבוהה יותר (10 מ"ר גלוי, 20 מ"ר SWIR) ו-6-8 ימים חוזרים.

עבור עדכונים בתוכנית קופרניוס, אתר האינטרנט של ESA Copernicus 1 מציע פרטים נוכחיים ועתידיים.

מידע פתוח ומחשוב ענן

המגמה למדיניות נתונים פתוחה (למשל, Landsat, Sentinel, MODIS) ואנליטיקה מבוססת ענן (Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, Amazon Web Services) היא דמוקרטיזציה הגישה לנתונים של לווייניים. משתמשים יכולים כעת להפעיל אלגוריתמים מורכבים על ארכיונים בקנה מידה זעיר ללא הורדת מודלים של למידה מכונה יכול להיות פרוס ברחבי העולם, ומאפשרת עקבית חומרים בריאותיים על פני גבולות פוליטיים סבירים אלה כדי להוביל ללחצים מתקדמים כדי לפקח על פני כדור הארץ.

שילוב עם AI ו-Real-Time התראות

מערכות עתידיות משלבות נתונים של לוויינים עם בינה מלאכותית כדי ליצור התראות בזמן אמת עבור הפרעות יער.לדוגמה, אלגוריתם גילוי אנומלי עיבוד מדי יום Stinel-2 תמונות יכול דגל טיפות בלתי צפויות ב NDVI או NDWI בתוך יער מוגן, מה שגורם התראה למגוון הפארקים.מערכות כאלה כבר נותנותנותנותנות כבר באינדונזיה ובברזיל.

מסקנה

נתונים לוויינים רב-ספקטרום הפכו אבן הפינה של הערכת בריאות היער המודרנית.מסמך אינדיקציות בסיסיות כמו NDVI לסימנים מתקדמים של כלורופיל פלואורסנס, חיישנים המבוססים על החלל מספקים תצוגה מקיפה של מצב היער על פני המאזניים.על ידי גילוי מזיקים, בצורת, אש, והפרעות אחרות מוקדם יותר, טכנולוגיה זו מאפשרת ניהול פרואקטיבי יותר מאשר תגובה תגובתית.