نقشه‌برداری دقیق‌تر جنگل‌های جهان با معرفی نسخه دوم نقشه‌های ارتفاع تاج پوششی (CHMv2) توسط متا و مؤسسه منابع جهانی

شرح خبر

جنگل‌ها نقش حیاتی در حیات روی زمین ایفا می‌کنند؛ ذخیره کربن، حفاظت از تنوع زیستی و تنظیم آب و هوا از جمله وظایف آن‌ها است. برای حفاظت و احیای آن‌ها، نیاز به مشاهده دقیق‌تری داریم. متا در همکاری با مؤسسه منابع جهانی (WRI)، نسخه دوم نقشه‌های ارتفاع تاج پوششی (CHMv2) را معرفی کرد: یک مدل منبعباز و نقشه‌های جهانی تولیدشده با آن. این ابزارها به پژوهشگران و دولتها کمک می‌کنند تا هر درخت، شکاف و لبه تاج پوششی را اندازه‌گیری کنند و تصمیمات هوشمندانه‌تری برای حمایت از تنوع زیستی و مدیریت زمین بگیرند. هسته مرکزی CHMv2، مدل بینایی خودنظارتشده DINOv3 متا است که با آموزش بر روی مجموعه داده بزرگ SAT-493M، دقت و جزئیات بی‌سابقه‌ای را ارائه می‌دهد. ضریب R2 مدل از ۰.۵۳ به ۰.۸۶ افزایش یافته و سوگیری برای درختان بلند به حداقل رسیده است. متا و مؤسسه منابع جهانی نسخه دوم نقشه‌های ارتفاع تاج پوششی (CHMv2) را معرفی کردند که با استفاده از مدل DINOv3، دقت و جزئیات نقشه‌برداری جنگل‌ها را بهبود می‌بخشد. این ابزارها به پژوهشگران و دولتها کمک می‌کنند تا سلامت جنگل‌ها را نظارت کنند، تلاش‌های احیایی را رصد کنند و ذخیره کربن را برآورد نمایند. ضریب R2 مدل از ۰.۵۳ به ۰.۸۶ افزایش یافته و داده‌های آموزش با افزودن نمونه‌های لیدار متنوع‌تر بهبود یافته‌اند. CHMv2 در پروژه‌های بین‌المللی مانند ابتکار ۳ میلیارد درخت اتحادیه اروپا و «شهرها برای سطوح هوشمند» در ایالات متحده مورد استفاده قرار می‌گیرد. این پیشرفت در نقشه‌برداری جنگل‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، توانایی نظارت دقیق‌تر بر سلامت جنگل‌ها و مدیریت منابع طبیعی را افزایش می‌دهد. بهبود دقت مدل‌ها و کاهش سوگیری در اندازه‌گیری ارتفاع درختان، تصمیم‌گیری‌های علمی و عملی را قابل اعتمادتر می‌سازد. علاوه بر این، استفاده از داده‌های منبعباز و همکاری با نهادهای عمومی، شفافیت و دسترسی به اطلاعات را برای پژوهشگران و سیاست‌گذاران در سراسر جهان تسهیل می‌کند. این فناوری می‌تواند بازارهای جدیدی برای شرکت‌های فعال در حوزه محیط زیست، کشاورزی و مدیریت زمین باز کند. همچنین، بهبود دقت در نقشه‌برداری جنگل‌ها می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تعهدات زیست‌محیطی خود را بهتر نظارت و گزارش دهند. ایران می‌تواند از این فناوری برای نظارت بر جنگل‌های خود، به ویژه در مناطق شمالی و غربی کشور، استفاده کند. بهبود دقت در اندازه‌گیری ارتفاع تاج پوششی می‌تواند به مدیریت بهتر منابع طبیعی و مقابله با چالش‌هایی مانند خشکسالی و فرسایش خاک کمک کند. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در نقشه‌برداری جنگل‌ها می‌تواند چالش‌های حقوقی مربوط به مالکیت داده‌ها و حریم خصوصی را مطرح کند. همچنین، دقت بالای این مدل‌ها می‌تواند در دعاوی حقوقی مربوط به محیط زیست و مدیریت زمین مورد استفاده قرار گیرد. همکاری بین‌المللی متا و مؤسسه منابع جهانی نشان‌دهنده اهمیت جهانی حفاظت از جنگل‌ها و استفاده از فناوری‌های پیشرفته برای مقابله با تغییرات آب و هوایی است. این پروژه می‌تواند الگوئی برای همکاری‌های مشابه در سایر مناطق جهان باشد. فنی و علمی با تمرکز بر هوش مصنوعی و کاربردهای زیست‌محیطی متا و مؤسسه منابع جهانی نسخه دوم نقشه‌های ارتفاع تاج پوششی را معرفی کردند که با استفاده از مدل DINOv3، دقت و جزئیات نقشه‌برداری جنگل‌ها را بهبود می‌بخشد.

این صفحه خلاصه و تحلیل فارسی خبر را نمایش می‌دهد. نسخه کامل/اصلی از طریق لینک منبع در دسترس است.