Jannah Theme License is not validated, Go to the theme options page to validate the license, You need a single license for each domain name.
تقنية

يطور الباحثون أداة الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الشعاب المرجانية من الفضاء


بصرف النظر عن كونها مذهلة بصريًا ، تعد الشعاب المرجانية جزءًا مهمًا من النظام البيئي تحت المحيط. إنها تحمي السواحل من التآكل ويمكن أن تدعم عددًا أكبر من الأنواع لكل وحدة مساحة أكثر من أي بيئة بحرية أخرى.

لكن تغير درجات حرارة المياه ، وتحمض المحيطات ، والتلوث ، والأنواع الغازية ، والتغيرات في أنماط الطقس والتأثيرات الأخرى تلحق الضرر بالشعاب المرجانية في جميع أنحاء العالم ، وفقًا للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي بالولايات المتحدة. (NOAA) لقد فقد العالم بالفعل 30 إلى 50 في المائة من شعابه المرجانية.

كجزء من جهود الحفظ ، طور باحثون في جامعة هاواي في مانوا تقنية ذكاء اصطناعي يمكن استخدامها لتحديد وقياس الشعاب المرجانية من الفضاء.

يفعلون ذلك من خلال مراقبة “هالات الشعاب المرجانية” ، والمعروفة أيضًا باسم هالات الرعي أو الهالات الرملية. تتكون هالات الشعاب المرجانية من أنماط شبيهة بالحلقات من الرمال العارية توجد حول الشعاب المرجانية. وجودهم واضح من صور الأقمار الصناعية.

هذه الميزات ، المعروفة أيضًا باسم هالات الرعي أو الهالات الرملية ، تتكون من أنماط تشبه الحلقة من الرمال العارية التي تحدث حول الشعاب المرجانية ، ويمكن رؤية وجودها بسهولة من صور الأقمار الصناعية.

قال سيمون فرانشيسكيني ، المؤلف الرئيسي للدراسة المنشورة في مجلة Remote Sensing البيئة ، في بيان صحفي. Franceschini هو زميل أبحاث ما بعد الدكتوراه في Madin Lab في معهد هاواي لعلم الأحياء البحرية.

لقد تحسنت تقنية رؤية الكمبيوتر بشكل كبير في السنوات الأخيرة ، حيث أصبحت الأنظمة متطورة للغاية لدرجة أنها تسمح حتى بنسخة محدودة من تقنية القيادة الذاتية من خلال تحديد الأشياء على الطرق في الوقت الفعلي.

ولكن على الرغم من أداء الذكاء الاصطناعي بشكل جيد للغاية في مختلف مجالات تحليل الصور ، إلا أن تحديد هالات الشعاب المرجانية كان يمثل تحديًا. إنها تظهر أنماطًا بيئية معقدة مع الكثير من الاختلاف. يتطلب هذا التحدي الجمع بين خوارزميات التعلم العميق المختلفة.

وفقًا لفرانشيسكيني ، تكون هالات الشعاب المرجانية أحيانًا واضحة مع حواف مميزة وتباين عالٍ ولكن في بعض الأحيان تكون باهتة جدًا ويصعب تمييزها.

أخذ الباحثون هذا التنوع في الأنماط في الاعتبار وطوّروا مجموعة من الخوارزميات القادرة على تحديد 90 في المائة من الهالة بدقة في بعض أجزاء العالم ، وفقًا للجامعة.

الآن ، يخطط الباحثون لتطوير تطبيق ويب مجاني يسمح لأصحاب البيئة والعلماء ومديري الموارد بمراقبة جوانب صحة الشعاب المرجانية بسرعة عن بُعد باستخدام صور الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار.



مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى