“海洋與濕地”（OceanWetlands）小編注意到，近日有媒體報道了美國一個NGO的濕地測繪的實踐。該協(xié)會使用AI，能有效的進(jìn)行決策咨詢，減少偶然發(fā)現(xiàn)環(huán)境敏感區(qū)的風(fēng)險。海濕編譯分享如下。

簡而言之，這篇文章的作者們訓(xùn)練了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)使用免費可用的數(shù)據(jù)以1平方米的分辨率準(zhǔn)確（>90%）繪制濕地地圖。使用光學(xué)雷達(dá)（LiDAR）作為預(yù)測因子僅略微改善了模型性能（2%的準(zhǔn)確性）。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的地理多樣性對于生成空間可推廣模型非常重要。濕地標(biāo)簽不準(zhǔn)確會給評估模型性能帶來挑戰(zhàn)；高分辨率地圖可以在恢復(fù)和開發(fā)決策中改變游戲規(guī)則。

另外一個背景：切薩皮克灣（The Chesapeake Bay）是美國國會針對修復(fù)和保護(hù)的第一個河口。20世紀(jì)70年代末，美國參議員查爾斯·麥克·馬蒂亞斯贊助了一項由美國國會資助的為期五年的2700萬美元的研究，以分析海灣野生動物和水生生物的快速損失。這項發(fā)表于20世紀(jì)80年代初的研究表明，過量的營養(yǎng)污染是海灣退化的主要原因。這些初步研究結(jié)果導(dǎo)致了切薩皮克灣計劃的形成，作為恢復(fù)該灣的手段。最初的《切薩皮克灣協(xié)議》是1983年簽署的一份簡單的一頁承諾書。該協(xié)議承認(rèn)，必須采取合作方式來解決海灣的污染問題。后來協(xié)議幾經(jīng)更新。2009年，切薩皮克灣計劃開始起草一項新協(xié)議，該協(xié)議將加快恢復(fù)，并使聯(lián)邦指令與州和地方目標(biāo)保持一致，以創(chuàng)建一個健康的海灣。2014年6月16日，切薩皮克灣流域協(xié)議簽署，并于2020年1月24日修訂。

切薩皮克保護(hù)協(xié)會的數(shù)據(jù)科學(xué)家教授了一種新的人工智能工具，以更準(zhǔn)確地繪制濕地地圖。該協(xié)會還在對美國全國的土壤進(jìn)行數(shù)據(jù)化。

切薩皮克保護(hù)協(xié)會，是安納波利斯非營利組織。該協(xié)會的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊已經(jīng)開發(fā)了一個新的人工智能深度學(xué)習(xí)模型，用于繪制濕地地圖，據(jù)說準(zhǔn)確率達(dá)到94%。目標(biāo)是通過用人工智能深度學(xué)習(xí)模型檢測濕地的存在和缺失來改善當(dāng)?shù)氐牡貓D繪制。在特拉華州肯特縣和其他地方進(jìn)行試點后，下面是研究小組的下一步工作。

該協(xié)會氣候戰(zhàn)略副總裁蘇珊·敏梅耶（Susan Minnemeyer）告訴Technical.ly，這個“人工智能濕地模型”為幾十年來保護(hù)和養(yǎng)護(hù)濕地的挑戰(zhàn)帶來了希望。

什么是濕地？從字面上看，它們是水覆蓋土壤的區(qū)域。對于像切薩皮克保護(hù)協(xié)會這樣的組織來說，這些地理地形的軟弱性一直被證明是棘手的地圖。

“濕地被稱為景觀的腎臟或自然界的超市，因為它們提供了許多生態(tài)服務(wù)”，庫馬爾·曼納利博士說，他是切薩皮克保護(hù)協(xié)會所在的保護(hù)創(chuàng)新中心團(tuán)隊的主要成員，負(fù)責(zé)這個新的、高度精確的深度學(xué)習(xí)模型?！安恍业氖?，在北美，自1900年以來，我們已經(jīng)失去了大約36.5%的濕地……濕地很重要，因為它們可以清潔被污染的水域，保護(hù)下水道，補(bǔ)充地下水，穩(wěn)定水供應(yīng)，調(diào)節(jié)氣候，提供食物、水、木材，而且有趣的是，它們可以緩解洪水和干旱。”

美國國家濕地目錄的數(shù)據(jù)已經(jīng)多年沒有全面更新。馬伊納利說，建立一個可以使用不同地域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的濕地繪圖模型，將有助于在最需要的地方實現(xiàn)濕地繪圖的現(xiàn)代化。

過時的培訓(xùn)數(shù)據(jù)顯示為綠色。模型預(yù)測為紫色，覆蓋在最近的衛(wèi)星圖像上。

這張圖片顯示了訓(xùn)練數(shù)據(jù)（綠色）沒有映射出濕地的區(qū)域，但切薩皮克保護(hù)協(xié)會的模型正確地映射出了濕地存在的地方。“這可能是一個濕地已經(jīng)恢復(fù)的區(qū)域，”根據(jù)該組織的說法。

這項研究的結(jié)果最近發(fā)表在同行評議的《總體環(huán)境科學(xué)》（Total Environment）上。切薩皮克保護(hù)協(xié)會數(shù)據(jù)團(tuán)隊的大部分工作是由電力研究所（EPRI）資助的。

來源：Total Environment

“每當(dāng)他們有新的基礎(chǔ)設(shè)施項目時，該研究所都會圍繞濕地遇到很大的挑戰(zhàn)，因為城市里有很多基礎(chǔ)設(shè)施的增長，包括太陽能開發(fā)和可再生能源項目，”蘇珊·敏梅耶說?！八麄兿Ｍ谶M(jìn)入開發(fā)的實地工作部分之前，減少偶然發(fā)現(xiàn)環(huán)境敏感區(qū)的風(fēng)險?！?/p>

根據(jù)研究人員的說法，未繪制的濕地是使用航空照片手工繪制的舊數(shù)據(jù)的結(jié)果。這就是人工智能模型派上用場的地方。

這個濕地模型是用幾十年前的國家濕地目錄數(shù)據(jù)集和最近的衛(wèi)星和航空圖像數(shù)據(jù)來訓(xùn)練的。庫馬爾·曼納利說，開發(fā)這個模型花了大約一年的時間，但是一旦這樣的工具開始運行，它就能夠持續(xù)地給出一個理想的輸出，與其他工具相比，成本非常小。

“這絕對是一項前期投資”，蘇珊·敏梅耶說，“但是一旦模型被訓(xùn)練好，它就像這種類型的產(chǎn)品一樣接近于按鈕?！?/p>

該團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，與訓(xùn)練前的預(yù)測相比，該數(shù)據(jù)將濕地繪圖的局部準(zhǔn)確性提高了10%。該項目在美國不同地區(qū)的三個地理上不同的縣進(jìn)行了試點。特拉華州的肯特縣、明尼蘇達(dá)州的Mille Lacs縣和紐約州的圣勞倫斯縣。

蘇珊·敏梅耶說：“為該項目選擇前三個縣的部分原因是它們有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。但是，該團(tuán)隊還想了解該模型是否能成功地繪制濕地地圖，因為那里的數(shù)據(jù)在更長時間內(nèi)沒有更新過，這使他們找到了第四個地點。內(nèi)布拉斯加州的林肯市，那里的濕地是一個重要的問題，"因為他們有不尋常的鹽堿濕地，有瀕危、不尋?；蛱赜械奈锓N”。

該地區(qū)的國家濕地目錄數(shù)據(jù)和許多數(shù)據(jù)一樣，可以追溯到20世紀(jì)80年代，并且包括一些不準(zhǔn)確的地方，比如在現(xiàn)在有郊區(qū)開發(fā)或高速公路的地方指出一個濕地區(qū)域。即便如此，人工智能模型還是達(dá)到了90%的準(zhǔn)確率。

過時的訓(xùn)練數(shù)據(jù)顯示為綠色。模型的預(yù)測結(jié)果為紫色，疊加在最近的衛(wèi)星圖像上。(圖片提供)

該模型的表現(xiàn)對這種新的人工智能方法的有用性很有希望。蘇珊·敏梅耶說，該團(tuán)隊有志于擴(kuò)大該模型的規(guī)模。

她說：“作為切薩皮克保護(hù)協(xié)會，我們與切薩皮克海灣計劃做了很多工作，海灣計劃的目標(biāo)是恢復(fù)我們整個地區(qū)失去的濕地。他們已經(jīng)很難實現(xiàn)這個目標(biāo)了?！?/p>

該團(tuán)隊對他們的數(shù)據(jù)在提供有關(guān)切薩皮克灣流域濕地現(xiàn)狀的更好信息方面的作用充滿希望，以滿足這一代和未來幾代人的享受、教育和激勵。

按照庫馬爾·邁納利的說法，人工智能有能力學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中深藏的模式，所以當(dāng)研究人員有一個大的數(shù)據(jù)集和大量信息供模型學(xué)習(xí)時，模型會變得非常好。因此，切薩皮克保護(hù)協(xié)會的團(tuán)隊和他們支持這項工作的組織的同事相信，這種人工智能模型只會越來越準(zhǔn)確，并隨著每個項目的開展而變得更加強(qiáng)大。最終，研究人員說，他們認(rèn)為可以用這個模型在全國范圍內(nèi)繪制濕地地圖。

【原文參見】

1.Technical.ly的報道
https://technical.ly/civic-news/chesapeake-conservancy-ai-wetlands/

2. Kumar Mainali, Michael Evans, David Saavedra, Emily Mills, Becca Madsen, Susan Minnemeyer,Convolutional neural network for high-resolution wetland mapping with open data: Variable selection and the challenges of a generalizable model, Science of The Total Environment, Volume 861, 2023

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160622.

3. https://www.chesapeakebay.net/who/bay-program-history

注：本文僅作為資訊分享，不代表“海洋與濕地”平臺觀點。

編譯 | 王芊佳

編輯 | 綠茵