EOSDA Forest Monitoring: Інтерв’ю Про Оновлення

Що Змінилося В Оновленій Версії EOSDA Forest Monitoring?

Костянтин Чернишевський: Перш за все, тепер цю платформу можна налаштовувати, щоб ефективніше задовольняти конкретні запити клієнтів. Якщо наш клієнт зацікавлений у моніторингу лісів, ми спочатку вивчаємо його потреби та очікування, налаштовуємо копію платформи з необхідними функціями для його області інтересу, а потім надаємо доступ до неї. Таким чином, ми гарантуємо, що аналітика, надана на нашій платформі, спирається на різні фактори, включаючи використання точних нейронних мереж, що дозволяє нам забезпечувати точність близько 90% (в залежності від регіону).

Крім того, ми зробили декілька суттєвих удосконалень для покращення зручності користування та функціональності. Залишивши ті ж самі зрозумілі шаблони, ми оптимізували інтерфейс, додали більше релевантних даних і прибрали будь-яку інформацію, яка потенційно може ускладнити розуміння і заплутати наших користувачів.

З точки зору функціональних можливостей, ми розширили перелік доступних на платформі рішень. Раніше їх було чотири: “Знеліснення”, “Лісовий покрив”, “Продуктивність лісу” та “Водний стрес”. Ми вдосконалили рішення “Лісовий покрив” та “Знеліснення” завдяки новій технології, яка гарантує отримання супутникової аналітики про будь-яку область інтересу щонайменше раз на місяць. Ця технологія використовує різні супутникові зображення, зокрема радарні, забезпечуючи можливість аналізу навіть за умов відсутності безхмарних оптичних зображень, що дуже важливо для регіонів із високою хмарністю.

Наша технологія “Знеліснення” тепер надає дані як про знеліснення, так і про лісовий покрив, тоді як технологія “Лісовий покрив” орієнтована виключно на лісовий покрив. Такий розподіл відповідає потребам різних типів користувачів. Декому важливо розуміти, де саме відбуваються вирубки, тоді як іншим необхідно дізнатися про лісовий покрив взагалі, особливо на початкових етапах купівлі лісогосподарських компаній або інвестування в ліси.

Ми також додали на платформу нові рішення. В основі нашого рішення “Здоров’я лісу” – індекс NDVI (Нормалізований диференційний вегетаційний індекс): поточне значення індексу порівнюється із середнім показником за останні п’ять років для визначення змін в стані лісу. Ми також представили рішення для оцінки збитків від пожеж “Вигоріла площа”, яке має вирішальне значення для планування лісовідновлення або змін у землекористуванні після масштабних лісових пожеж. Нарешті, наша нещодавно розроблена технологія визначення порід дерев, спочатку протестована в Україні, може розпізнавати до десяти порід дерев в межах однієї кліматичної зони. Загалом, це рішення здатне розпізнати будь-який домінантну породу в певному регіоні за наявності достатньої кількості відповідних наземних даних.

Також ми вдосконалили наше рішення “Лісовідновлення”. Тепер воно дозволяє виявляти зміни в лісовому покриві в плані росту дерев, що важливо для розуміння динаміки масштабних лісовідновлювальних робіт. Супутникові дані можуть стати економічно вигідною та швидшою альтернативою наземним експедиціям для моніторингу цих територій.

У підсумку, оновлена платформа EOSDA Forest Monitoring пропонує більш комплексні, зручні та ефективні рішення для сталого ведення лісового господарства.

Віра Петрик: Я б хотіла додати, що неможливо переоцінити важливість нових рішень щодо здоров’я лісів та вигорілих територій в рамках EOSDA Forest Monitoring, особливо в сьогоднішніх умовах.

Встановлено, що лісові пожежі щорічно знищують на 3 мільйони гектарів більше деревного покриву, ніж у 2001 році ^{Tyukavina A, Potapov P, Hansen MC, Pickens AH, Stehman SV, Turubanova S, Parker D, Zalles V, Lima A, Kommareddy I, Song X-P, Wang L and Harris N (2022) Global Trends of Forest Loss Due to Fire From 2001 to 2019. Front. Remote Sens. 3:825190. https://doi.org/10.3389/frsen.2022.825190}. Як повідомляє New York Times, лише у 2023 році в Канаді вигоріло 25 мільйонів акрів лісу ^{Nadja Popovich (July 18, 2023). How Canada’s Record Wildfires Got So Bad, So Fast. New York Times.}. У липні Греція боролася з десятками катастрофічних лісових пожеж під час найтривалішої спеки за всю історію країни ^{Thousands flee Greek island fires as heatwave continues around the world. (Jul 23, 2022). Le Monde with AP and AFP.}.

Таким чином, рішення “Вигоріла площа” є життєво важливим для відстеження та оцінки наслідків лісових пожеж: надаючи точні дані в режимі реального часу про масштаби збитків, завданих пожежами, цей інструмент може бути основою для ефективних заходів з відновлення та допомогти зменшити ризики пожеж у майбутньому.

Водночас лісовідновлення є ефективним методом боротьби зі зміною клімату, забезпечуючи при цьому збереження численних переваг, які надають ліси. Наприклад, Індія планує збільшити площу лісів з 25% до 33% і відновити 26 мільйонів гектарів землі до 2030 року в рамках своїх амбітних кліматичних цілей ^{Nicole Schwab, Bhaivrani Jani (Mar 23, 2022). Here's why forest restoration is key to India's ambitious climate goals. World Economic Forum}.

Функція “Лісовідновлення” в EOSDA Forest Monitoring може відігравати вирішальну роль у таких ініціативах, надаючи точні та своєчасні дані про лісовий покрив і здоров’я лісів, що дає змогу краще планувати та реалізовувати заходи з лісовідновлення. Завдяки супутниковій аналітиці ми можемо гарантувати, що наші зусилля з відтворення та захисту лісів ґрунтуються на надійних даних, і, зрештою, допомагають нам зробити світ кращим для майбутніх поколінь.

Зважаючи на збільшення загроз для наших лісів, ми розробляємо ці інноваційні рішення як важливі інструменти для спільних зусиль, спрямованих на збереження здоров’я нашої планети та забезпечення сталого майбутнього для прийдешніх поколінь.

І Саме Так Оновлена Версія Продукту Відповідає Прагненню EOSDA До Забезпечення Сталого Розвитку?

Віра Петрик: Прагнення до забезпечення сталого розвитку є невіддільною складовою розробки наших продуктів в EOSDA, оскільки ми орієнтуємося на 10 з 17 Цілей сталого розвитку ООН. Наша платформа для моніторингу лісів втілює це бачення, надаючи інструменти для боротьби з незаконною вирубкою лісів, яка є основним джерелом глобальних викидів парникових газів, а також для боротьби зі зміною клімату.

Платформа дозволяє користувачам стежити за здоров’ям лісів з космосу за допомогою спеціальних індексів, що аналізують історичні та поточні дані. Завдяки цьому ми можемо виявляти незаконні рубки, відстежувати заходи з лісовідновлення та надавати конкретні докази стану лісів. А отже, ми не просто спостерігаємо за проблемою, а забезпечуємо користувачів інструментами для досягнення позитивних результатів в процесі її розв’язання.

Я вважаю, що оновлена EOSDA Forest Monitoring, доступна для ширшої аудиторії, відіграватиме важливу роль у сприянні сталому управлінню лісами та боротьбі зі зміною клімату.

Віра, Що Саме Ви Маєте На Увазі Під Ширшою Аудиторією?

Віра Петрик: Оновлена версія EOSDA Forest Monitoring розрахована на широке коло користувачів, враховуючи глобальну важливість збереження лісів. Основними користувачами є не приватні особи, а бізнес, уряди та посадовці, які мають змогу впроваджувати суттєві зміни. А саме:

1. Землевласники та лісівники: Вони можуть використовувати систему для ефективного планування управління лісами, моніторингу стану лісів, визначення порід дерев та відстеження незаконних вирубок.
2. Фінансові установи та інвестори: Ця категорія клієнтів може застосовувати систему для оцінки придатності землі для кредитування або страхування, мінімізуючи ризики завдяки вивченню історії землі та її потенційної прибутковості.
3. Виробники харчових продуктів: Вони можуть відстежувати перебіг заходів з відновлення лісових ландшафтів і створювати звіти про нульову вирубку лісів на основі супутникових даних, що має вирішальне значення для торгівлі квотами на викиди вуглекислого газу.

Наша система моніторингу лісів є адаптивною і передбачає налаштування під конкретні проблеми та потреби клієнтів. Хоча основним географічним фокусом є Північна Америка, Південна Америка, Африка, Австралія та Європа, актуальність цього інструменту поширюється на всіх, хто живе на Землі, через взаємопов’язану природу екологічних проблем.

Костянтине, Розкажіть Нам Більш Детально Про Технології, Завдяки Яким Платформа Обслуговує Так Багато Різних Користувачів?

Костянтин Чернишевський: Продукт передбачає два різних підходи до надання даних.

Перший підхід застосовується, коли клієнт потребує регулярного моніторингу не дуже великої території лісу. У таких випадках ми використовуємо нейронні мережі для моделювання розташування лісів, після чого наша команда ГІС-експертів перевіряє результати за допомогою супутникових знімків. Цей метод дозволяє нам оглянути всю територію і внести необхідні корективи, в результаті чого точність становить близько 90% в залежності від регіону.

Другий підхід є напівавтоматизованим і застосовується при роботі з дуже великими територіями, наприклад, площею від трьох до семи мільйонів гектарів. У цьому випадку ми використовуємо більші нейронні мережі та інші технології, такі як класифікація ґрунтово-рослинного покриву, для визначення розташування лісів. Після цього ми перевіряємо, чи вкрита ця територія лісом, за допомогою нейронної мережі. Згодом отримані результати затверджує команда з понад 60 власних науковців та ГІС-експертів. Цей підхід забезпечує точність понад 80%, оскільки наземна перевірка таких великих територій є дуже складним завданням.

В обох випадках використання нейронних мереж і супутникових знімків має вирішальне значення. Нейронні мережі допомагають моделювати і прогнозувати характер відтворення лісів, а супутникові знімки надають необхідні дані для перевірки та валідації результатів. Таке поєднання технологій забезпечує надійний і точний моніторинг лісів, необхідний для сталого управління лісами.

Віро, Враховуючи, Що EOSDA Forest Monitoring Адаптується До Потреб Кожного Клієнта, Чи Означає Це, Що Потенційні Користувачі Повинні Звертатися До Нас, Коли Вже Мають Чітке Уявлення Про Конкретні Проблеми, Які Хочуть Розв’язати?

Віра Петрик: Попри те, що потенційним користувачам EOSDA Forest Monitoring може бути корисно визначитись із конкретною проблемою, це не є обов’язковою вимогою. Система розроблена таким чином, щоб забезпечити комплексний огляд лісів, що може стати в пригоді клієнтам, які нещодавно придбали земельну ділянку і хочуть оцінити її стан.

Наприклад, система здатна визначати породи дерев, виявляти вигорілі ділянки, оцінювати здоров’я лісу та надавати історичні дані. Ця інформація може допомогти користувачам виявити потенційні проблеми та прийняти обґрунтовані рішення, навіть якщо в полі їхнього зору не було конкретної проблеми, коли вони вперше до нас звернулися.

Костянтине, Віра Згадала Про Функцію “Здоров’я Лісу”. Чи Не Могли Б Ви Докладніше Розповісти, Що Саме Вона Містить І Як Працює?

Костянтин Чернишевський: Функція “Здоров’я лісу” в першу чергу оцінює рослинність лісу, оскільки дерева є основним компонентом лісу, і за станом рослинності можна визначити їхнє здоров’я. Якщо дерево має нормальну рослинність, то воно здорове. Якщо ж є певна проблема, наприклад, ураження шкідниками або грибком, рослинність погіршується, вказуючи на те, що дерево не є здоровим.

Ми розробили технологію збору даних про NDVI за останні кілька років. Вона дозволяє збирати дані для порівняння середньострокових змін, середньо-довгострокових змін та довгострокових змін. Ми виявили, що середньо-довгострокові зміни задовольняють більшість потреб клієнтів. Порівнюючи середнє значення NDVI за кілька років з його поточним значенням, можна зробити висновок про те, що відбувається з лісом: його стан або покращується, тобто він росте і розвивається, і з ним все гаразд, або погіршується, наприклад, деякі дерева всихають тощо.

Однак ми розраховуємо здоров’я лісу виключно впродовж періоду вегетації, тобто з моменту розпускання листя і до його опадання. Таким чином, ми усуваємо проблему хибних результатів, особливо в порівнянні з зимою. Якщо говорити, наприклад, про пожежу чи щось інше, то так, ми також враховуємо це як погіршення стану здоров’я лісу. Тому що якщо ліс згорів, то про здоров’я вже не йдеться.

Наразі це рішення дає загальне уявлення про зміни у стані здоров’я лісів. Визначення причин цих змін стане нашим наступним кроком у розвитку цієї технології.

Віро, Збереження Здоров’я Лісів, Як Правило, Є Обов’язком Держави. Чи Не Могли Б Ви Детальніше Розповісти, Як EOSDA Forest Monitoring Може Допомогти У Забезпеченні Дотримання Місцевих Законів Про Охорону Довкілля?

Віра Петрик: Наша платформа може відігравати важливу роль у забезпеченні дотримання законів країни щодо лісозаготівлі та вирубки лісів. Інструмент може здійснювати моніторинг земель та надавати точні дані про обсяги лісозаготівель, які можна проводити на певній території. Це дозволяє підприємствам і приватним особам контролювати власну діяльність і дотримуватися закону.

Однак важливо зазначити, що завданням EOSDA Forest Monitoring є надання цінних даних, а не тлумачення чи забезпечення дотримання законодавства. Відповідальність за розуміння та дотримання місцевих законів лежить на користувачі. Якщо до нас звертається клієнт з нової країни, він зобов’язаний проінформувати нас про місцеве законодавство і про те, яким чином він хоче використовувати нашу платформу задля його дотримання.

Попри те, що наша діяльність в першу чергу полягає в наданні моніторингових послуг і не пов’язана безпосередньо з правоохоронними органами, ми відчуваємо відповідальність перед навколишнім середовищем. Якби нам повідомили про намір завдати істотної шкоди навколишньому середовищу, наприклад, перетворити ліс на пустелю, ми б, швидше за все, повідомили про це в компетентні органи.

Костянтине, Віро, Наостанок Поділіться Новими Цікавими Функціями, Які Очікуються В Майбутніх Оновленнях EOSDA Forest Monitoring.

Костянтин Чернишевський: Наразі триває розробка функцій “Оцінка біомаси” та “Запаси вуглецю”. Вони призначені для надання цінної інформації про здоров’я та потенціал лісу. Ці функції в першу чергу зосереджені на вуглеці, що зберігається в деревах, який безпосередньо пов’язаний з їхньою біомасою. Використовуючи супутникові дані, машинне навчання та наземні дані, ми можемо оцінити кількість біомаси в пікселі 100×100 метрів з відносно низькою похибкою. Потім на основі цієї біомаси можна легко розрахувати запас вуглецю, отримавши оцінку накопиченого вуглецю в певний момент часу.

Ця технологія не дозволяє здійснювати щоденний моніторинг змін вуглецю, однак знімки, зроблені раз на кілька місяців або раз на рік, можуть надати важливу інформацію. Це може бути особливо корисно для тих, хто хоче оцінити вуглецевий запас свого лісу як перший крок до переходу від бізнес-моделі, що приносить прибуток від лісозаготівлі, до бізнес-моделі, що приносить прибуток від збереження дерев і заробляння вуглецевих кредитів.

Крім того, ця технологія може стати цінним інструментом для інвесторів або покупців, які цікавляться лісами. У поєднанні з нашою технологією лісовідновлення вона може надати повніше уявлення про потенціал лісу. Наприклад, молоді дерева, які поглинають більше вуглецю під час росту, спочатку можуть мати невеликий вуглецевий запас. Однак, знаючи породи, ми можемо оцінити, скільки ще вуглецю вони поглинуть, поки не досягнуть зрілості, і, відповідно, скільки прибутку можна буде отримати.

Таким чином, спільне використання технологій оцінки запасів вуглецю, визначення порід дерев та лісовідновлення може надати більш детальну і точну картину лісу, ніж використання однієї лише технології запасів вуглецю. Всі наші технології розроблені таким чином, щоб працювати разом, забезпечуючи повніше уявлення про ліс.

Віра Петрик: Майбутні оновлення EOSDA Forest Monitoring також використовуватимуть можливості семи оптичних супутників, які EOS Data Analytics планує запустити на низьку навколоземну орбіту. Перший космічний апарат вже в космосі, а разом вони утворять угруповання EOS SAT, яке значно збільшить кількість та роздільну здатність зображень, що використовуються для аналізу. Це дозволить нам перейти від поточної роздільної здатності знімків Sentinel-2 (10 м/піксель) до набагато вищої панхроматичної (1,4 м/піксель) та мультиспектральної (2,8 м/піксель) роздільної здатності наших власних датчиків. Завдяки цьому ми зможемо надавати більш точну інформацію про вирубку лісів, лісовий покрив та вигорілі площі.

Окрім покращення роздільної здатності, ми також розглядаємо можливість розробки нейронної мережі, яка зможе оперувати в глобальному масштабі. Цей амбітний проєкт вимагатиме навчання мережі на даних про всі породи дерев, кліматичні зони та форми рельєфу, що є надзвичайно складним завданням. Хоча на даному етапі така глобальна мережа є лише віддаленою перспективою, ми сповнені оптимізму. Ми очікуємо, що завдяки залученню клієнтів з різних частин світу точність нейронної мережі для цих регіонів поступово зростатиме. Зрештою, це може призвести до створення нейронної мережі, яка буде ефективно працювати в масштабах всієї планети.

Така технологія не лише дасть змогу отримувати якісніші дані чи аналітику, а й сприятиме зміцненню зв’язку між людиною і природою. Використовуючи можливості аналізу супутникових даних, ми в EOSDA прагнемо допомогти зробити світ кращим для майбутніх поколінь, і переконані, що, дбаючи про ліси вже зараз, ми інвестуємо в більш екологічне та стійке спільне майбутнє.