Phá rừng là một mối đe dọa lớn đối với môi trường và khí hậu. Nó gây ra sự mất đi đa dạng sinh học, xói mòn đất, ô nhiễm nước và khí thải nhà kính. Theo Quỹ Quốc tế về Thiên nhiên hoang dã, hơn 18 triệu hecta rừng bị phá hủy mỗi năm, tương đương với 27 sân bóng đá mỗi phút .
Xem thêm: Phương trình 200 tuổi cổ xưa giúp dự đoán tác động của biến đổi khí hậu.
Để ngăn ngừa và giảm thiểu phá rừng, điều quan trọng là phải giám sát và theo dõi sự thay đổi rừng theo thời gian và không gian. Tuy nhiên, đây không phải là một nhiệm vụ dễ dàng, đặc biệt là ở những khu vực xa xôi và khó tiếp cận nơi việc khảo sát trên mặt đất là tốn kém và không thực tế. Đây là nơi hình ảnh vệ tinh có thể đóng vai trò quan trọng.
Hình ảnh vệ tinh cung cấp một cái nhìn toàn cảnh về bề mặt Trái Đất, thu thập thông tin về lớp phủ đất, thực vật và hoạt động con người. Chúng có thể bao phủ diện tích lớn với độ phân giải không gian và thời gian cao, cho phép quan sát nhất quán và thường xuyên về động lực của rừng.
Tuy nhiên, hình ảnh vệ tinh không đủ để phát hiện phá rừng. Chúng cần được xử lý và phân tích bởi các thuật toán có thể nhận dạng và phân loại sự thay đổi rừng và phân biệt chúng với các loại sự thay đổi lớp phủ đất khác. Đây là một vấn đề khó khăn yêu cầu các kỹ thuật và phương pháp tiên tiến.
Một trong những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này là một công cụ phát hiện phá rừng được trình bày bởi các nhà nghiên cứu từ Trung tâm Quan sát và Khoa học Tài nguyên Trái Đất của Cơ quan Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ trong một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Cảm biến từ xa .
Công cụ mới này kết hợp hai phương pháp hiện có để phát hiện sự thay đổi rừng: Phương pháp 2 ngày và Phương pháp chuỗi thời gian. Phương pháp 2 ngày so sánh hình ảnh từ hai ngày khác nhau và phát hiện sự thay đổi dựa trên sự khác biệt quang phổ giữa các băng hình ảnh, chỉ số hoặc phân loại. Phương pháp chuỗi thời gian sử dụng nhiều hình ảnh theo thời gian và phát hiện sự thay đổi dựa trên các mẫu và xu hướng thời gian.
Các nhà nghiên cứu đã tìm ra rằng bằng cách kết hợp hai phương pháp này, họ có thể cải thiện độ chính xác, hiệu quả và linh hoạt của việc phát hiện sự thay đổi rừng ở quy mô lớn. Họ áp dụng công cụ của họ để sản xuất sản phẩm Ngày xáo trộn Rừng của Cơ sở Dữ liệu Lớp Phủ Đất Quốc gia (NLCD) từ năm 1986-2019, cho thấy ngày xáo trộn rừng gần nhất cho mỗi khoảng hai ba năm ở Hoa Kỳ liên bang .
Công cụ mới này có thể giúp sản xuất các bản đồ và sản phẩm lớp phủ đất chính xác và cập nhật hơn, điều này là thiết yếu cho việc quản lý rừng, chính sách, kế hoạch bảo tồn, kế toán carbon và mô hình hóa khí hậu. Nó cũng có thể được mở rộng sang các khu vực và quốc gia khác nơi phá rừng là một vấn đề nghiêm trọng.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra công cụ của họ trên các hình ảnh vệ tinh từ rừng nhiệt đới Amazon, là một trong những hệ sinh thái giàu sinh học và giàu carbon nhất trên thế giới nhưng cũng là một trong những nơi bị đe dọa bởi deforestation . Họ đã tìm ra rằng công cụ của họ có thể phát hiện các sự kiện deforestation với độ chính xác và nhất quán cao .
Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng công cụ của họ có thể góp phần vào việc cải thiện việc phát hiện deforestation trên các rừng nhiệt đới bằng cách sử dụng các hình ảnh vệ tinh và các loại hình ảnh khác như radar tổng hợp khẩu độ (SAR) , có thể xuyên qua mây và cung cấp thông tin về cấu trúc rừng.
Bằng cách sử dụng các hình ảnh vệ tinh và các thuật toán sáng tạo, chúng ta có thể có được sự hiểu biết tốt hơn về cách rừng biến đổi và tại sao. Điều này có thể giúp chúng ta có những hành động để bảo vệ chúng và bảo tồn lợi ích của chúng cho Trái Đất và loài người.
Bài viết được đăng trên: Journal of Remote Sensing