Космічні Технології У Відновленні Після Стихійних Лих

Чи Могли Б Ви Детальніше Розповісти Про Значення Супутникових Даних Для Оцінки Масштабів Шкоди, Спричиненої Стихійними Лихами, У Сучасному Світі?

Безумовно, в останні роки супутникові дані стали незамінним інструментом для оцінки збитків, завданих стихійними лихами. Їх здатність надавати своєчасні високороздільні зображення постраждалих районів є неоціненною для розуміння масштабу та впливу катастроф як на інфраструктуру, так і на населення. Використовуючи супутникові дані, ми можемо подолати обмеження традиційних методів, зокрема наземної оцінки, які зазвичай вимагають значних затрат часу і коштів та є потенційно небезпечними для учасників.

Наприклад, під час руйнівного урагану “Гарві” у 2017 році ^{Beeson, S. T., Korkmaz, K., & Abualkibash, M. (2023, March 6). Rapid Damage Assessment Using Satellite Images after Hurricane Harvey. SSRN Papers.} супутникові зображення допомогли оцінити збитки, завдані критично важливій інфраструктурі, та визначити райони, які потребують негайної допомоги. Подібним чином після землетрусу в Непалі 2015 року ^{Bai, Y., Adriano, B., Mas, E., & Koshimura, S. (2017, December). Building Damage Assessment in the 2015 Gorkha, Nepal, Earthquake Using Only Post-Event Dual Polarization Synthetic Aperture Radar Imagery. Earthquake Spectra. 33(1), S185–S195. DOI: 10.1193/121516EQS232M.} супутникові дані використовувалися для швидкої оцінки масштабів пошкоджень будівель та інфраструктури та потенційних ризиків зсувів у віддалених регіонах. Ці приклади демонструють важливість супутникових даних для сприяння швидкому та добре поінформованому управлінню під час заходів з реагування на катастрофи.

Оскільки частота та серйозність стихійних лих продовжує зростати внаслідок зміни клімату, роль супутникових даних в оцінці збитків ставатиме дедалі важливішою. Використовуючи потужність аналітики супутникових даних, ми можемо краще розставляти пріоритети щодо надання допомоги, ефективно розподіляти ресурси, рятувати життя та, зрештою, пом’якшувати економічні наслідки цих катастрофічних явищ.

Як Сучасні Технології, Зокрема Штучний Інтелект І Машинне Навчання, Впливають На Процес Оцінки Збитків Внаслідок Стихійних Лих?

Їх впровадження суттєво змінило наш підхід до оцінки збитків внаслідок стихійних лих. Ці передові технології дозволяють швидко обробляти та аналізувати величезні обсяги даних, наприклад супутникових зображень, замірів датчиків Інтернету речей і даних соціальних мереж, у такий спосіб забезпечуючи більш точну та своєчасну оцінку збитків. Використовуючи алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання, ми можемо визначати закономірності, оцінювати серйозність шкоди та отримувати ключові відомості, почасти недосяжні при ручному зборі та обробці даних.

Для ілюстрації: після лісових пожеж у Каліфорнії у 2018 році штучний інтелект і машинне навчання були використані для аналізу оперативних даних та прогнозування поширення пожеж, що зрештою допомогло скоординувати зусилля з гасіння пожежі та евакуації ^{Rao, R. (2023, March 21). How AI is saving homes and lives in California during wildfire season. ZDNET.}. Такі приклади підкреслюють величезний революційний потенціал застосування цих технологій для оцінки збитків, ефективнішого реагування на лиха та, зрештою, збереження життів і ресурсів під час стихійних лих.

Як EOS Data Analytics Може Допомагати При Оцінці Збитків?

Хоча ми ще не розробили готові рішення саме для стихійних лих, у нас є науковий досвід і аналітика супутникових даних, щоб створити будь-який продукт у цій сфері. Наприклад, у 2022 році ми досліджували виявлення змін та повеней у Північному Казахстані, і опублікували в нашому блозі кілька екологічних прикладів з вивчення різноманітних змін у природі.

Ми відкриті до обговорення з інституціями, неурядовими організаціями та державними установами можливості розробки нових продуктів для відновлення після стихійних лих. Завдяки партнерству з науковими установами ми можемо розробляти нові моделі та брати участь у тендерах, щоб запобігати стихійним лихам або принаймні зменшувати їхній вплив.

Скажімо, ми могли б працювати над такими проєктами, як виявлення пожеж або повеней, і аналізувати наслідки стихійних лих, як-от землетруси в Туреччині. У співпраці з місцевими установами та університетами, які часто мають доступ до наземних об’єктивних даних, ми можемо поєднати їх із нашим досвід у сфері супутникових технологій, щоб сформувати повну картину ситуації до та після катастрофи та проаналізувати її вплив на різні сектори, включно із сільським господарством та торгівлею. Наша мета полягає в тому, щоб надати детальну інформацію про дані на рівні поля, а не лише супутникові зображення до і після, та у такий спосіб допомогти зрозуміти як стихійне лихо впливає на конкретні культури або ж, наприклад, на динаміку імпорту та експорту.

Як Загалом Бізнес Співпрацює З Наявними Урядовими Та Неурядовими Системами Реагування На Надзвичайні Ситуації?

Інтеграція передових технологій і платформ з наявними системами реагування на надзвичайні ситуації може сприяти підвищенню ефективності оцінки збитків, розподілу ресурсів і загального управління катастрофами. Державно-приватне партнерство дає змогу об’єднувати ресурси, досвід та інноваційні рішення, що в підсумку допомагає більш ефективно та своєчасно реагувати на стихійні лиха.

Яскравим прикладом такої співпраці, який відразу спадає мені на думку, є партнерство між постачальниками супутникових даних, приміром, DigitalGlobe і GeoEye, та Організацією Об’єднаних Націй після землетрусу на Гаїті 2010 року ^{Boccardob, P. & Tonolo, F. G. (2012, August). Haiti Earthquake Damage Assessment: Review of the Remote Sensing Role. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 39, 529-532. DOI:10.5194/isprsarchives-XXXIX-B4-529-2012.}. Ця співпраця сприяла швидкому оцінюванню збитків та ідентифікації внутрішньо переміщених осіб, вторувавши шлях для більш цільових та ефективних заходів з надання допомоги. Крім того, супутникові зображення стали доступними громадськості: так світова спільнота може долучитися до картографічних ініціатив для підтримки зусиль із порятунку та відновлення, як-от спільний проєкт OpenStreetMap. Ці приклади підкреслюють величезну цінність державно-приватного партнерства для підвищення дієвості реагування на катастрофи та заходів з відновлення після них.

Проте, всупереч збільшенню кількості державно-приватних партнерств, що використовують аналітику супутникових даних для реагування на катастрофи, ми досі далекі від того, щоб ефективно справлятися з усім спектром стихійних лих. Кожен тип катастроф потребує особливого підходу, а дедалі більші масштаби та частота цих явищ лише підкреслюють нагальність подальшого прогресу в цій галузі.

До прикладу, у 2022 році великі погодні катаклізми тільки в США ^{USA - New estimates reveal major 2022 weather disasters caused over $21 billion in crop losses. (2023, March 3). Agroinsurance.} призвели до втрат урожаю на понад 21 мільярд доларів. Оцінка втрат урожаю та визначення належної відповіді вимагає використання комбінації історичних і поточних даних про різні індекси вегетації. Таку аналітику збирають і надають лише кілька компаній у всьому світі. Використовуючи цю цінну інформацію, ми можемо краще зрозуміти вплив таких катастроф на сільське господарство та навколишнє середовище, та, зрештою, закласти фундамент для більш зважених, ефективних та цільових заходів з відновлення.

Чи EOS Data Analytics Шукає Партнерства З Установами Та Університетами, Які Вивчають Стихійні Лиха Та Їх Наслідки?

Хоча ми не маємо конкретних планів щодо проактивного пошуку установ та університетів для співпраці, ми помітили тенденцію, що вони звертаються до нас за нашим досвідом. Вони формують консорціуми, щоб запитати доступ до можливостей, наданих Horizon Europe, і зацікавлені у нашому сприянні.

А щодо активного пошуку з нашого боку, то ми ініціюємо обмежену кількість партнерств. Наприклад, двоє наших науковців відвідали Генеральну асамблею Європейського союзу геонаук (EGU) 2023, щоб представити результати проєкту GoldenEye. Ми переглянули список учасників, що складається переважно з наукових установ та університетів, щоб визначити потенційних партнерів для створення консорціумів та участі в тендерах.

Такий підхід допомагає нам зберігати відкриту та гнучку позицію щодо партнерства, зосереджуючись на нашій основній експертизі.

Які Нові Можливості Для Систем Оцінки Збитків І Реагування На Катастрофи Здатні Відкрити Постачальники Супутникової Аналітики В Майбутньому?

У найближчому майбутньому найбільш очевидні досягнення супутникових технологій для реагування на стихійні лиха включатимуть удосконалення алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання для більш ефективного широкомасштабного аналізу даних, інтеграцію додаткових джерел даних, а саме дронів та пристроїв Інтернету речей, для надання повнішої інформації та вдосконалення супутникової технології для отримання зображень з вищою роздільною здатністю та частішого збору даних. Наслідком цих досягнень стане вища точність оцінки збитків та чіткіша координація зусиль із надання допомоги.

Проте, на мою думку, майбутнє супутникових технологій має найбільший потенціал для побудови систем раннього попередження про різноманітні стихійні лиха. Хоча ми не можемо запобігти цим лихам, оскільки вони є частиною природи, ми прагнемо зменшити їхній вплив за допомогою вдосконалених систем оповіщення. Сучасні супутники мають обмеження щодо частоти моніторингу та можливостей прогнозування, але я вірю, що в найближчі років 10 ми побачимо значні досягнення в супутникових технологіях, що дозволять нам створювати системи оповіщення, використовуючи певні набори супутників і діапазонів.

Крім того, використовуючи супутникові дані, ми потенційно здатні розробити системи штучного інтелекту для надання інформації про ймовірність катаклізму, його можливий вплив на сільське господарство чи інші галузі, а також економічні втрати.

Співпраця між такими компаніями, як наша, місцевими органами влади, установами та університетами є ключовою для вивчення всього спектру можливостей супутникових технологій. Об’єднавши всі ці зацікавлені сторони, ми можемо будувати інноваційні проєкти та розробляти системи раннього попередження про стихійні лиха. Ми все ще мало усвідомлюємо всю важливість супутникових технологій, але за умови доцільних партнерств та інвестицій ми можемо зробити значно більше, щоб врятувати життя, захистити майно та пом’якшити негативні наслідки стихійних лих.

Що Відрізняє Ваші Продукти Та Послуги Для Оцінки Збитків У Районах, Що Постраждали Внаслідок Стихійних Лих, Від Інших Постачальників Аналітики Супутникових Даних?

Однією з ключових відмінностей, яка відрізняє EOS Data Analytics від інших постачальників аналітики супутникових даних, є наше прагнення використовувати різні джерела даних для надання комплексної та точної оцінки збитків. Ми використовуємо дані з відомих джерел, зокрема супутників Sentinel і Landsat, а саме зараз розширюємо наші можливості за допомогою нашого власного угруповання EOS SAT. Ця інноваційна супутникова система щодня зніматиме зображення Землі в 13 спектральних діапазонах і охоплюватиме понад 10 000 000 км², ще більше підвищуючи точність і своєчасність наших оцінок.

Ще одним унікальним аспектом наших пропозицій є широта нашого продуктового портфоліо, що включає як стандартні продукти, так і індивідуальні рішення. Наша платформа EOSDA LandViewer дозволяє користувачам одночасно порівнювати звичайні супутникові зображення, тоді як спеціалізовані інструменти, як-от EOSDA Crop Monitoring і EOSDA Forest Monitoring, дають більш детальну інформацію про вологість ґрунту, стан рослинності (і, отже, можливі втрати врожаю), вплив пожеж та вирубку лісів. Ці можливості виявляються неоціненними в контексті стихійних лих, особливо під час моніторингу їх екологічних наслідків чи оцінки впливу на сільських територіях.

До того ж ми розробляємо індивідуальні рішення, призначені для вирішення складних завдань під час оцінки збитків. Завдяки застосуванню найсучасніших технологій, приміром, зображень, зібраних радарами із синтезованою апертурою (SAR), систем обробки великих даних і передових запатентованих алгоритмів, ми можемо надати нашим клієнтам неперевершену точність і ключову інформацію для прийняття рішень.

І Насамкінець, Яким Ви Бачите Майбутнє Аналітики Супутникових Даних На Основі Штучного Інтелекту В Контексті Зміни Клімату І Зростання Частоти Та Серйозності Стихійних Лих? Як EOS Data Analytics Сприятиме Побудові Більш Стійких Громад?

Майбутнє аналітики супутникових даних на основі штучного інтелекту тісно пов’язане з нашою спільною здатністю розв’язувати проблеми, пов’язані зі зміною клімату, а також збільшенням частоти та серйозності стихійних лих. Наше бачення як компанії полягає в тому, щоб зробити космічні технології глобальним рушієм сталого розвитку на Землі, і ми прагнемо принести можливості космосу на нашу планету, пам’ятаючи про цілі Організації Об’єднаних Націй. Наразі наші продукти та послуги відповідають 10 із 17 Цілей сталого розвитку (ЦСР) ООН, і ми використовуємо ці цілі як керівні принципи для розробки нових рішень або вдосконалення наявних, щоб здійснювати позитивний вплив на навколишнє середовище.

Використовуючи штучний інтелект і аналітику супутникових даних у боротьбі зі стихійними лихами, ми можемо допомогти громадам стати більш стійкими до наслідків стихійних лих і водночас сприяти довгостроковій екологічній стійкості. Цей проактивний підхід не тільки захищає громади від миттєвих наслідків зміни клімату, але й сприяє більш стійким відносинам з нашою планетою. Продовжуючи впроваджувати інновації та розширювати наші пропозиції, ми прагнемо відігравати ключову роль у формуванні більш стійкого та сталого майбутнього для всіх.

Ось чому я запрошую організації, які займаються реагуванням на катастрофи та відновленням після них, розглянути можливість плідного партнерства з нами. Разом ми можемо використовувати потужність космічних технологій, щоб сприяти позитивним змінам на Землі, рятувати життя та будувати більш стійке та стале майбутнє для тих, хто постраждав від стихійних лих. Це наш шанс змінити спосіб реагування на ці руйнівні явища та пом’якшити їхній вплив, створюючи безпечніший світ для майбутніх поколінь.