EOSDA Надає Доступ До Даних Для Nebraska Forest Service
Управління лісами штату Небраска буває достатньо складним через величезні території. Для таких організацій, як Лісова служба штату Небраска (Nebraska Forest Service, NFS), ефективний моніторинг стану лісів і використання меншої кількості ресурсів є важливим. На жаль, традиційні методи моніторингу займають надто багато часу. Також, вони містять помилки і не є достатньо точними. Через це, NFS звернула погляд в небо, щоб отримати доступ до точніших методів моніторингу.
Кун-Юань Лі, спеціаліст з ГІС природоохоронного лісництва у NFS, вирішив взяти справу в свої руки. Він отримав доступ до EOSDA LandViewer, платформи супутникових зображень високої роздільної здатності від EOS Data Analytics, глобального постачальника аналітики супутникових зображень на базі ШІ, яка дозволила йому отримувати зображення лісу, автоматично їх обробляти та застосовувати аналіз рослинного покриву. Читайте далі, щоб дізнатися більше про цей кейс.
| Виклик | Nebraska Forest Service потрібен був ефективний і простий у використанні інструмент для дистанційного моніторингу стану лісів. Метод аналітики супутникових зображень переважив звичайний пошук вручну. |
| Рішення | Кун-Юань Лі, колишній спеціаліст з ГІС природоохоронного лісництва у NFS, використовував зображення EOSDA LandViewer та NAIP з індексами NDVI та EVI для моніторингу необхідної території. |
| Результат | Команда заощадила приблизно 30% свого часу, використовуючи функції автоматичного звітування EOSDA, і підвищила точність даних на 40%. |
Місцевий Контекст: Розширена Область Моніторингу NFS
Галузь лісництва стикається з такими викликами, як зміни клімату, нашестя шкідників і лісові пожежі, що значно впливає на здоров’я та стійкість лісів. Ці виклики вимагають ефективного та точного моніторингу та аналізу даних для управління та пом’якшення їх наслідків. Таким чином, різні лісові служби та природоохоронні організації прагнуть здійснювати ефективний моніторинг лісів без зайвої фізичної праці. Автоматизація процесів є актуальною тенденцією в управлінні лісами в усьому світі .
Nebraska Forest Service є філією Університету Небраски. Служба займається сталим управлінням та захистом деревних і лісових ресурсів Небраски. Послуги NFS включають моніторинг стану лісів, протипожежний захист і боротьбу з пожежами в сільській місцевості, міське та громадське лісове господарство та допомогу в сільському лісництві. Організація використовує передові технології ГІС для підтримки своєї місії та підвищення ефективності роботи.
За даними Лісової служби США, площа лісів і луків штату Небраска становить 1,1 мільйона акрів . NFS зіткнулася зі значним викликом у моніторингу та управлінні здоров’ям таких великих лісових територій. На початкових етапах проектів моніторингу стану лісів фахівці NFS покладалися на наземні дослідження та аерофотознімки з низькою роздільною здатністю, які забезпечували обмежене охоплення та недостатню кількість деталей. Це ускладнювало виявлення ранніх ознак нашестя шкідників, спалахів хвороб та інших загроз здоров’ю лісу. Єдиним інструментом, який міг забезпечити необхідне покриття, був супутниковий моніторинг. Проте доступність супутникових зображень високої роздільної здатності була обмежена через високу вартість послуг, що ще більше ускладнювало отримання своєчасних та точних даних.
Фокус: Точність Моніторингу Здоров’я Лісу
Для NFS традиційні методи оцінки здоров’я лісу були тривалими та трудомісткими та часто вимагали більшої точності для ефективнішого управління. Як наслідок, виникла нагальна потреба в рішенні для оцінки покриття пологу та здоров’я лісу. Однією з головних проблем була швидка обробка та оцінка великих обсягів просторових даних. NFS потребував інструменту, який міг би оптимізувати та підвищити точність.
Ця неефективність можливостей моніторингу NFS спонукала до використання інструментів аналітики супутникових зображень. Кун-Юань Лі, колишній спеціаліст з ГІС природоохоронного лісництва у NFS, дослідив різні можливості та випадково натрапив на EOSDA LandViewer. Він почав використовувати його у своїй роботі у вересні-жовтні 2023 року. Озброївшись інструментами дистанційного зондування та ГІС-аналізу, Кунь-Юань та його колеги прагнули подолати всі проблеми, щоб ефективніше моніторити стан лісу.
Дослідження: Про Дослідження Кун-Юаня Лі
Щоб покращити дослідження лісового пологу, NFS почала обробляти супутникові зображення високої роздільної здатності, отримані з EOSDA LandViewer, використовуючи інструменти дистанційного зондування та ГІС. Кун-Юань використовував автоматизовану обробку даних платформи та розширені функції оцінки рослинності. Ці інструменти допомогли йому швидко створити карти покриву рослин і визначити зони потенційного негативного впливу, як-от пожежі чи шкідники, спростивши робочий процес оцінки здоров’я лісу.
Використання нами продуктів EOSDA особливо важливо для моніторингу здоров’я лісів і планування збереження, що дозволяє нам проводити детальні дослідження пологів і точно оцінювати стан лісів.
Зображення області інтересу було завантажено з платформи та оброблено локально. Функції автоматизованої обробки значно скоротили час, необхідний для аналізу даних, у той час як розширені інструменти аналізу рослинності забезпечили точніші оцінки покриття пологу, ніж оцінки вручну. Ці вдосконалення робочого процесу дозволили їм надавати швидші та надійніші результати своїм зацікавленим сторонам. Зацікавлені сторони включають фермерів, землевласників, громадські ради, дендропарк штату Небраска, Lincoln Electric System і сільську волонтерську пожежну службу. Вони також працюють над федеральними грантами, які допомагають громадам і округам з авторизованими випаленнями та допомагають координувати роботу з місцевими та сусідніми державними пожежними службами.
Кун-Юань помітив, що деякі зображення NAIP на EOSDA LandViewer у певних місцях були застарілими, представляючи інформацію з 2016 року. Однак на офіційному веб-сайті NAIP були знімки 2020 року. Інші супутникові знімки залишилися актуальними. Він використовував веб-сайт NAIP, щоб завантажити світлини для обробки, використовуючи дані EOSDA LandViewer для знаходження деяких віддалених районів.
Таким чином, EOSDA LandViewer став містком між зображеннями високої роздільної здатності, отриманими з різних супутників, і результатами аналізу, які Кун-Юань Лі та його команда розрахували для оцінки стану лісу.
До появи платформи EOSDA наш час обробки даних був значно довшим, і наша точність в оцінці покриття купола була обмеженою. Після впровадження ми спостерігали скорочення часу обробки та підвищення точності даних, що призвело до більш надійних оцінок і швидшого виконання проєкту. Інтеграція рішень EOSDA підвищила нашу операційну ефективність і зміцнила нашу здатність керувати та контролювати ліси Небраски.
Ці результати спостерігалися протягом одного кварталу. Команда заощадила приблизно 30% свого часу, використовуючи функції автоматичного звітування EOSDA, і підвищила точність даних на 40%.
Перспективи: Покращене Збереження Та Стале Управління Лісами
Наразі ГІС-команда NFS досягла своїх короткострокових цілей, які включали покращення можливостей моніторингу стану здоров’я лісу та розширення ГІС-додатків для кращого аналізу даних і звітності. У довгостроковій перспективі NFS прагне посилити свої зусилля щодо збереження лісів, сприяти сталим методам управління лісами, а також підвищити обізнаність громадськості та їх залучення до збереження лісів.
Такі інструменти, як EOSDA LandViewer, можуть допомогти досягти цих цілей, як було чітко видно в цьому кейсі. Аналітика зображень із високою роздільною здатністю дозволяє вченим і дослідникам надавати звіти на основі фактів своїм зацікавленим сторонам і ширшій аудиторії, а це, у свою чергу, забезпечує більш рішучі дії з боку громадськості.
Впровадження EOSDA LandViewer значно покращило результати нашого проєкту. Зокрема, ми змогли більш ефективно виявляти ранні ознаки нашестя шкідників, спалахи хвороб та інші загрози здоров’ю лісу. Як реальний приклад, ми б не мали інформацію, якби зображення NAIP було доступне лише в 2020, а не в 2021 році. По суті, LandViewer заповнює ці прогалини та дозволяє нам отримувати кращі результати. Ми не отримуємо щорічні оновлення зображень NAIP, особливо в Небрасці.
EOSDA має на меті допомогти таким вченим, як Кун-Юань Лі, зміцнити свої дослідження та активізувати роботу своєї установи. Ми запрошуємо студентів, незалежних дослідників, некомерційні організації, університети та вчених використовувати наші інструменти та отримати від них усі можливі переваги.
Про автора:
Ксенія Кунах має понад 6 років досвіду написання текстів, працюючи в різних сферах, включаючи бізнес, освіту та медіа-тексти. Попередній досвід Ксенії як менеджерки з розвитку в українській еко-НУО та менеджерки з підбору персоналу в ІТ-компанії робить її ідеальним поєднанням людини, яка захоплюється еко-технологічними інноваціями та вміє легко про них розповідати.
Oстанні статті
Нор-Ест Агро Визначає Продуктивність Через Супутники
Українська Нор-Ест Агро використовує вегетаційні індекси та погодну аналітику в EOSDA Crop Monitoring для визначення ефективності комплексних рішень на полях партнерів.
Пероноспороз: Як Розпізнати, Запобігти Та Боротися
Пероноспороз — агресивна хвороба, що загрожує врожаям. Вчасне виявлення і продумана профілактика допоможуть зберегти посіви та підвищити економічну стабільність агробізнесу.
Фузаріоз: Як Запобігти Та Контролювати Поширення
Спори фузаріозу можуть зберігатися в ґрунті й заражати культури, що робить його постійною проблемою в сільському господарстві. Захистіть ваші посіви, дізнавшись про методи боротьби з патогеном.