임업 퀴즈의 AI

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. LiDAR는 숲 지도 작성을 돕기 위해 주로 무엇을 측정하나요?
   • 3D 구조를 구축하기 위해 시간이 지정된 레이저 펄스를 사용한 거리
   • 잎의 화학적 조성
   • 지하 토양 pH 수준
   • 캐노피 위의 풍속
2. How do satellite-based GLAD alerts identify possible new deforestation?
   • Use only a chainsaw audio classifier
   • Compare recent Landsat images with historical imagery to flag canopy disturbance
   • Infer tree loss from a single weather station
   • Count fire trucks in a region
3. What does Rainforest Connection’s Guardian system analyze to detect illegal logging activity?
   • Only satellite radar images
   • Only tree-ring samples
   • Acoustic recordings for chainsaw patterns and other threats
   • A hotel booking database
4. Which inputs did a U.S. Forest Service fire-spread study use with machine learning?
   • Only tree species names
   • Hotel occupancy and room rates
   • Only satellite image captions
   • Weather, hydroclimate, fuels, and topography
5. 지구의 땅 중 대략 얼마나 많은 부분이 숲으로 덮여 있습니까?
   • 약 31%
   • 약 5%
   • 약 60%
   • 약 90%
6. 상쇄 시장을 위한 산림 탄소 측정에 AI가 특히 중요한 이유는 무엇입니까?
   • 현장 측정이 필요하지 않습니다.
   • 광범위한 지역에 걸쳐 확장 가능하고 반복 가능한 바이오매스 추정치를 제공합니다.
   • 공기 중 탄소를 물리적으로 제거합니다.
   • 탄소 배출권의 법적 가격을 설정합니다.
7. How can LiDAR-derived canopy measurements contribute to biomass estimation?
   • They directly measure carbon content in every tree
   • They eliminate the need for field calibration
   • Canopy structure and height can be combined with reference data to estimate forest biomass
   • They identify tree species without any other data
8. Why do forest-biomass maps need independent validation?
   • Because satellites cannot capture any forest data
   • Because validation makes uncertainty disappear
   • Because every forest has the same biomass per hectare
   • Remote-sensing estimates depend on models and should be compared with reference measurements