نهج دمج بيانات الاستشعار عن بعد لرصد تدهور الغابات: دراسة جديدة

في ظل تغير المناخ العالمي وتزايد الأنشطة البشرية، تتعرض الغابات في جميع أنحاء العالم لتهديدات من مختلف الآفات ومسببات الأمراض والأمراض. وتؤثر هذه التهديدات سلباً على صحة الغابات الطبيعية والمزارع الحرجية، وقدرتها على الصمود، وإنتاجيتها.

تتطلب إدارة هذه المشكلات بفعالية الكشف المبكر والتدخل الفوري، وهو أمرٌ صعبٌ في المناطق الشاسعة. وإدراكًا لأهمية ذلك، طوّر الباحثون تقنيات جديدة تعتمد على بيانات رصد الأرض لمراقبة تدهور الغابات وإدارته.

تُقدّم دراسة حديثة منهجًا قائمًا على التعلّم الآلي لتحديد الغابات المتضررة باستخدام صور الاستشعار عن بُعد مفتوحة المصدر من القمر الصناعي Sentinel-2، مدعومة ببيانات Google Earth. ويركّز هذا المنهج تحديدًا على الغابات الشمالية المتضررة من خنفساء اللحاء، Polygraphus proximus Blandford.

استخدمت الدراسة مزيجًا من صور الاستشعار عن بُعد وخوارزميات التعلّم الآلي للكشف عن أضرار الغابات وتقييمها. إليكم ملخصًا موجزًا لمنهجيتهم ونتائجهم:

• شرح الصور وتطوير الخوارزميات: بدأ الباحثون بتصنيف الصور في قنوات تتوافق مع إدراك الألوان الطبيعي (الأحمر والأخضر والأزرق) المتوفرة على جوجل إيرث. ثم طبقوا الشبكات العصبية العميقة في صياغتين للمشكلة: التجزئة الدلالية والكشف.
• النتائج التجريبية: من خلال تجاربهم، طور الباحثون نموذجًا يُقيّم كميًا التغيرات في الأهداف بدقة عالية. وقد حقق النموذج درجة F1 بلغت 84.56%، مما مكّنه من تحديد عدد الأشجار المتضررة وتقدير المساحات التي تشغلها الأشجار الذابلة بكفاءة.
• التكامل مع صور Sentinel-2: تم دمج أقنعة الأضرار المستخرجة من الصور عالية الدقة مع صور Sentinel-2 متوسطة الدقة. وقد حقق هذا الدمج دقة بلغت 81.26%، مما يجعل الحل مناسبًا لأنظمة المراقبة التشغيلية. يوفر هذا التطور طريقة سريعة وفعالة من حيث التكلفة لتحديد الغابات المتضررة في المنطقة.
• مجموعة بيانات فريدة مشروحة: بالإضافة إلى ذلك، قام الباحثون بتجميع مجموعة بيانات فريدة ومُعَلَّمة لتحديد المناطق الحرجية المتضررة من خنفساء البوليغراف في منطقة الدراسة. تُعدّ هذه البيانات ذات قيمة بالغة لجهود البحث والرصد المستقبلية.

يُبشّر الكشف المبكر عن تدهور الغابات وتحديد حجمه باستخدام هذا النهج المُدمج لبيانات الاستشعار عن بُعد بآفاق واعدة لاستراتيجيات إدارة الغابات وحفظها. فمن خلال تمكين اتخاذ إجراءات في الوقت المناسب، تُسهم هذه التقنيات في الحد من انتشار الضرر ودعم ممارسات الإدارة المستدامة للغابات.

رغم أن الورقة البحثية الكاملة التي تتناول هذا البحث لم تُنشر بعد، إلا أن هذا الملخص الأولي يُبرز إمكانات دمج بيانات الاستشعار عن بُعد مع تقنيات التعلّم الآلي المتقدمة لمعالجة مشكلة تدهور الغابات المُلحة. ومع استمرار تطور هذه التقنيات، ستلعب دورًا حاسمًا في حماية غاباتنا من التهديدات المتزايدة الناجمة عن تغير المناخ والأنشطة البشرية.

ترقبوا النشر الكامل لهذا البحث الرائد، والذي سيقدم بلا شك المزيد من الأفكار والتطبيقات في مجال إدارة الغابات.

مصدر: https://www.frontiersin.org/journals/environmental-science/articles/10.3389/fenvs.2024.1412870/abstract