Up tókànItọsọna atẹle
AI ni Ounje ati Ohun mimu
Awọn ile-iṣẹ
Awọn ile-iṣẹ Itọsọna
AI ni Igbo
AI ṣe iranlọwọ fun awọn onigbo igbo lati ṣe atẹle awọn ilẹ igbo nla lati awọn satẹlaiti ati awọn drones, ṣawari awọn ina nla ati awọn ajenirun ni kutukutu, ati gbero awọn ikore alagbero.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
O ṣe pataki nitori awọn igbo tọju erogba, pese igi, ati dojuko awọn irokeke oju-ọjọ ti ko ṣee ṣe lati tọpinpin pẹlu ọwọ.
Jin Dive
Awọn igbo bo ni aijọju 31% ti ilẹ Aye, ṣugbọn wọn wa ni jijin, tobi, ati lile lati ṣayẹwo ni ẹsẹ. AI yipada iyẹn nipa ṣiṣe ayẹwo awọn aworan satẹlaiti (lati awọn eto bii Sentinel-2 ati Landsat), awọn fọto drone eriali, ati awọn awọsanma aaye LiDAR. Kọmputa-iran awọn awoṣe ṣe lẹtọ eya igi, ti siro ibori giga, kika stems, ati flag ipagborun laarin awọn ọjọ kuku ju odun. Awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ti a ṣe ikẹkọ lori oju-ọjọ, ọrinrin epo, ati data ilẹ ti ṣe asọtẹlẹ ewu ina nla ati itankale. Awọn sensọ Acoustic ti a so pọ pẹlu AI tẹtisi fun chainsaws lati yẹ gedu arufin ni akoko gidi. Awọn ile-iṣẹ ati awọn ile-iṣẹ lo awọn irinṣẹ wọnyi lati wiwọn awọn akojopo erogba fun awọn ọja aiṣedeede, mu ibi ti ati igba lati tinrin tabi tun gbin, ati ṣawari awọn ibesile epo igi-beetle ṣaaju ki wọn pa gbogbo awọn iduro. Abajade yiyara, din owo, oye igbo ti o peye diẹ sii ni iwọn ala-ilẹ.
Real-World imuse
Global Forest Watch nlo ikẹkọ ẹrọ lori data satẹlaiti lati ṣe ifilọlẹ awọn itaniji ipagborun akoko gidi-gidi si awọn ijọba ati awọn NGO.
Awọn awoṣe eewu ina nla (ti a lo nipasẹ awọn ile-iṣẹ bii CAL FIRE) ṣajọpọ epo, oju-ọjọ, ati data ilẹ lati ṣe asọtẹlẹ ina ati itankale.
Asopọmọra Rainforest ran awọn foonu ti o ni agbara oorun ṣiṣẹ pẹlu wiwa ohun afetigbọ AI lati mu chainsaw arufin ati awọn ohun oko nla ni awọn agbegbe aabo.
Awọn ile-iṣẹ gedu lo LiDAR ti a gbe sori drone ati AI lati ṣe iṣiro awọn iṣiro igi, awọn giga, ati awọn iwọn fun ikore ati awọn ero atunkọ.
Ojo iwaju ti AI ni Igbo
Reti isunmọ-akoko gidi ibojuwo igbo agbaye bi awọn akoko atunwo satẹlaiti isunki si lojoojumọ ati lori ọkọ AI awọn ilana aworan ṣaaju ki o to de ilẹ. Awọn ibeji oni nọmba ti awọn igbo yoo ṣe afiwe idagbasoke, ina, ati awọn oju iṣẹlẹ ikore awọn ewadun iwaju. Awọn drones adase ati awọn roboti le mu gbingbin konge ati tinrin yiyan. Bi awọn ọja erogba ṣe ndagba, wiwọn AI-ṣeduro, ijabọ, ati ijẹrisi (MRV) yoo di ẹhin ti o ni igbẹkẹle fun idaniloju pe igbo kan tọju erogba ti o sọ.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Ipo ati awọn ofin. Iyika ile-iṣẹ pinnu boya awọn imọran AI ye lọwọ olubasọrọ pẹlu otitọ.
- Iṣakoso didara. Awọn ihamọ agbegbe ni ipa awọn oṣuwọn aṣiṣe itẹwọgba ati awọn awoṣe abojuto.
- Kọ awọn yiyan. Awọn imuṣiṣẹ ti aṣeyọri ṣe deede agbara imọ-ẹrọ pẹlu ṣiṣan iṣẹ iwaju.
Ṣọra fun
- Awọn ibeere ilana le jẹ alaiṣe bibẹẹkọ awọn apẹẹrẹ ti o lagbara.
- Awọn data itan le ṣe koodu irẹjẹ ti o ṣe ipalara awọn agbegbe kan pato.
- Awọn eto Legacy le ṣẹda awọn igo iṣọpọ ati awọn idiyele ti o farapamọ.
Next awọn igbesẹ
- Fi awọn amoye agbegbe wọle lati idasile iṣoro si igbelewọn.
- Awọn itọpa iṣayẹwo apẹrẹ ati awọn iwe aṣẹ ṣaaju ifilọlẹ.
- Ṣe ifọwọsi ibamu ati awọn adehun ailewu ni kutukutu.
- Yi lọ jade ni awọn ipele pẹlu ko o Duro ati rollback àwárí mu.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the AI in Forestry quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Kini AI ni igbo?
AI ṣe iranlọwọ fun awọn onigbo igbo lati ṣe atẹle awọn ilẹ igbo nla lati awọn satẹlaiti ati awọn drones, ṣawari awọn ina nla ati awọn ajenirun ni kutukutu, ati gbero awọn ikore alagbero. O ṣe pataki nitori awọn igbo tọju erogba, igi ipese, ati koju awọn irokeke oju-ọjọ ti o ga soke ti ko ṣee ṣe lati tọpa pẹlu ọwọ.
Kini LiDAR nipataki ṣe iwọn lati ṣe iranlọwọ fun awọn igbo maapu?
LiDAR ina ina lesa awọn itọka ati wiwọn bi wọn ṣe pẹ to lati pada, ti n ṣe agbejade awọsanma aaye 3D ti giga ibori ati ilẹ ilẹ.
How do satellite-based GLAD alerts identify possible new deforestation?
Global Forest Watch documents that GLAD compares recent satellite imagery with historical data to flag possible canopy disturbance; alerts require follow-up because other disturbances and false alerts can occur.
What does Rainforest Connection’s Guardian system analyze to detect illegal logging activity?
Rainforest Connection and its USAID impact assessment describe Guardian systems using AI to identify acoustic chainsaw patterns and send alerts for ranger review.
Which inputs did a U.S. Forest Service fire-spread study use with machine learning?
A Forest Service study modeled daily burned-area progression using weather, hydroclimate, fuels, and topography.
Ni aijọju melo ni ilẹ Earth ti bo nipasẹ awọn igbo?
Awọn igbo bo ni aijọju 31% ti agbegbe ilẹ agbaye, ti o jẹ ki oye latọna jijin ṣe pataki fun abojuto iru awọn orisun nla.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii