دعاة الحفاظ على البيئة دعاة الحفاظ على البيئة

استخدام الأقمار الصناعية لتتبع ومعرفة الحيوانات المهددة بالانقراض

ناريمان محمد الجمعة، 22 يناير 2021 - 10:53 ص

يتتبع دعاة الحفاظ على البيئة، مجموعات الأفيال المعرضة للخطر، باستخدام الأقمار الصناعية لرصد الأرض، كجزء من مشروع دولي، يستخدم الباحثون صور الأقمار الصناعية التي تمت معالجتها بخوارزميات الكمبيوتر، والتي تم تدريبها بأكثر من 1000 صورة للأفيال للمساعدة في تحديد المخلوقات. 


باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) يسمى التعلم الآلي، يمكن للخوارزميات حساب الأفيال حتى في "المناظر الطبيعية الجغرافية المعقدة" ، مثل تلك التي تنتشر فيها الأشجار والشجيرات.   

يقول الباحثون إن هذه الطريقة هي أداة جديدة واعدة لمسح الحياة البرية المهددة بالانقراض ويمكنها اكتشاف الحيوانات بنفس الدقة مثل البشر.

تسمح هذه التقنية بمسح مساحات شاسعة من الأرض في دقائق، مما يوفر بديلاً للمراقبين البشريين الذين يحسبون الحيوانات الفردية من الطائرات التي تحلق على ارتفاع منخفض.  

من خلال المراقبة الفعالة، يأمل الباحثون في المساعدة على استقرار وتعزيز أعداد الأفيال الأفريقية (Loxodonta africana)، والتي تراجعت خلال القرن الماضي بسبب الصيد الجائر والقتل الانتقامي، مع بقاء ما بين 40.000 و 500.000 فيل فقط في البرية، تم إدراج الأنواع على أنها "معرضة للخطر" في القائمة الحمراء للأنواع المهددة بالانقراض IUCN.   

قالت مؤلفة الدراسة وعالمة الكمبيوتر الدكتورة أولجا إيزوبوفا من جامعة باث ، التي ابتكرت الخوارزمية التي مكنت من عملية الكشف ، "المراقبة الدقيقة ضرورية إذا أردنا إنقاذ الأنواع، ونحن بحاجة إلى معرفة مكان وجود الحيوانات وعددها." 

قالت الدكتورة إيزوبوفا: "لقد تم القيام بهذا النوع من العمل من قبل مع الحيتان ، لكن المحيط كله بالطبع أزرق اللون ، لذا فإن العد أقل صعوبة بكثير". 


واضافت"كما يمكنك أن تتخيل ، فإن المناظر الطبيعية غير المتجانسة تجعل من الصعب تحديد الحيوانات، و تم اختيار الأفيال الأفريقية لأنها أكبر حيوان بري وبالتالي يسهل اكتشافها". 

ومع ذلك ، تأمل الدكتورة إيزوبوفا أن يكون من الممكن قريبًا اكتشاف أنواع أصغر بكثير من الفضاء.

وذكرت: "تزداد دقة صور الأقمار الصناعية كل عامين ، ومع كل زيادة سنكون قادرين على رؤية أشياء أصغر بمزيد من التفصيل".

قالت الدكتورة إيزوبوفا: "نحن بحاجة إلى إيجاد أنظمة جديدة على أحدث طراز لمساعدة الباحثين على جمع البيانات التي يحتاجونها لإنقاذ الأنواع المعرضة للخطر".

استخدم الباحثون صورًا مأخوذة من أقمار صناعية طورتها شركة Maxar الأمريكية لتكنولوجيا الفضاء ، بما في ذلك WorldView ‐ 3 ، والتي تدور حاليًا حول 372 ميلاً (600 كيلومتر) فوق الأرض.   

أثناء انتشارها عبر الأرض ، يمكن للأقمار الصناعية جمع أكثر من 5000 كيلومتر مربع من الصور كل بضع دقائق.


وقال Maxar في بيان: "هذه التقنية غير المزعجة لا تتطلب وجودًا على الأرض ، لذلك لا يتم إزعاج الحيوانات ، ولا تتعرض سلامة الإنسان للخطر أثناء جمع البيانات". 

أصبح الوصول إلى المناطق التي كان يتعذر الوصول إليها في السابق متاحًا ، ويمكن مسح المناطق العابرة للحدود - التي غالبًا ما تكون ضرورية لتخطيط الحفظ - دون الحاجة إلى مطلب يستغرق وقتًا طويلاً للحصول على تصاريح أرضية.

تقضي مراقبة الأقمار الصناعية على مخاطر إزعاج الحيوانات أثناء جمع البيانات وتضمن عدم إصابة البشر في عملية الإحصاء. 

كما أنه يجعل من الأسهل إحصاء الحيوانات التي تنتقل من بلد إلى آخر ، حيث يمكن للأقمار الصناعية أن تدور حول الكوكب دون الحاجة إلى القلق بشأن ضوابط الحدود أو مناطق الصراع.

حاليًا ، أكثر تقنيات المسح شيوعًا لمجموعات الأفيال في بيئات السافانا هي الأعداد الجوية من الطائرات المأهولة، ومع ذلك ، يمكن أن يتعب المراقبون في عمليات المسح الجوي ، ويعيقهم ضعف الرؤية ، أو يخضعون للتحيز، يمكن أن تكون المسوحات الجوية مكلفة وصعبة من الناحية اللوجستية.    

على الرغم من أن هذه الدراسة ليست الأولى التي تستخدم صور الأقمار الصناعية والخوارزميات لمراقبة الأنواع ، إلا أنها أول من يراقب الحيوانات التي تتحرك بشكل موثوق عبر منظر طبيعي غير متجانس - بعبارة أخرى ، خلفية تتضمن مناطق عشبية مفتوحة وغابات وتغطية جزئية.

يتمتع هذا النوع من التكنولوجيا بإمكانيات كبيرة لدعم دعاة الحفاظ على البيئة في محنتهم لحماية التنوع البيولوجي وإبطاء تقدم الانقراض الجماعي السادس - حدث الانقراض المستمر الناجم عن النشاط البشري.

 


ماهي التعلم الآلي:


 
التعلم الآلي (ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات.

يمكن أن تتعلم أنظمة ML تحسين قدرتها على أداء مهمة دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك.

يمكن أن تجد مثل هذه الأنظمة أنماطًا أو اتجاهات في مجموعات من البيانات للوصول إلى استنتاجات أو مساعدة البشر على اتخاذ قرارات أفضل. 

تصبح أنظمة التعلم الآلي أكثر فاعلية بمرور الوقت أثناء التعلم.

اقرأ أيضا |حديقة الحيوان: جاري تحنيط «الفيلة نعيمة» التي نفقت عن عمر 60 عاما

الاخبار المرتبطة

 

الأكثر قراءة

 

الرجوع الى أعلى الصفحة