Исследователи из Google, включая Микеланджело Консерва и Шарлотту Стэнтон, представили революционную технологию глубокого обучения, способную выявлять мелкомасштабные экосистемные элементы, такие как живые изгороди и лесные массивы, которые обычно остаются незамеченными для стандартных спутниковых детекторов. Эта новая векторная база данных позволяет более эффективно бороться с климатическими и экологическими проблемами, не затрагивая безопасность продовольствия.
Функционирование лесов как природных экосистем крайне важно для сохранения углерода, фильтрации воды и защиты биоразнообразия, на котором зависит человечество. Однако на фоне растущего мирового населения и увеличения потребности в продуктах питания, создание больших лесных массивов угрожает сельскохозяйственным угодьям. В этой ситуации мелкомасштабные элементы, такие как живые изгороди, могут стать решающим фактором в увеличении углеродного захвата и сохранении биоразнообразия.
Новая векторная база данных была создана на основе предварительно обработанных спутниковых изображений и инновационных методов машинного обучения, которые позволяют точно выявлять и классифицировать экосистемные элементы, что ранее было невозможно из-за сложности ландшафта.
Теперь данным могут воспользоваться фермеры и экологи для сохранения важнейших экосистемных элементов и активного участия в восстановлении природных ресурсов.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена