艾伦比说 ， 更详细的地图将使规划人员能够跟上土地利用的变化 ， 并规划可以容纳更多水量的排水系统 。 最终 ， 当新开发项目有可能威胁到暴雨管理能力时 ， 该地图的警报系统将提供“实时仪表板”和自动警报 。 华盛顿特区的城市林业局利用新的地图 ， 通过在该地区搜寻没有树木覆盖的地区来确定植树位置 。 今年早些时候 ， 切萨皮克保护协会开始与爱荷华州和亚利桑那州的保护组织合作 ， 开发针对当地景观的算法训练集 。
高分辨率成像和传感器技术、人工智能以及云计算的结合使环保人士能够更深入地了解地球的健康状况 。 其结果是近乎实时地读出地球的生命体征 ， 每当环境出现恶化时 ， 就会发出警报 。
世界各地的其他人也在应用这些技术 。 全球森林观察(GFW)是由世界资源研究所成立的一个保护组织 ， 该组织在2016年开始提供每月和每周的森林砍伐警报 ， 该警报由Orbital Insight开发的人工智能算法提供支持 。 根据该组织的网站 ， 该算法分析卫星图像 ， 当它被刷新时 ， 就会检测出“可能表明即将发生的森林砍伐的模式” 。 使用GFW的移动应用程序 ， 森林观察者、志愿者和森林护林员就会前往警告现场 ， 验证诸如印度尼西亚Leuser生态系统等地方发出的自动警报 ， 该生态系统自称为“地球上最后一个在野外发现猩猩 ， 犀牛 ， 大象和老虎的地方” 。
新的保护方法也在向海洋拓展 。 6月4日 ， 保罗艾伦慈善基金会与卡内基科学研究所、昆士兰大学、夏威夷海洋生物学研究所以及私人卫星公司Planet合作 ， 在2020年之前绘制了涵盖世界上所有珊瑚礁的地图 。 正如Planet副总裁安德鲁?佐利(Andrew Zolli)解释的那样：这时“历史上第一次” ， 新工具达到了“从地球层面解决问题的水平” 。
截至2017年底 ， Planet已经部署了近200颗卫星 ， 在全球范围内形成一条链路 ， 每天将整个地球的卫星图像压缩至3米分辨率 。 每天都有数万亿像素生成 ， 如果没有训练有素的人工智能算法来解释它们 ， 它们永远不会转化为有用的地图 。 该合作伙伴关系利用了卡内基研究所的计算机视觉工具和昆士兰大学的当环境数据 ， 其中包括珊瑚 ， 藻类 ， 沙子和岩石的信息 。
“今天 ， 我们还不知道全球珊瑚白化事件的确切地理位置 ， 速度和频率 ， ”卡内基全球生态系科学家格里格?阿斯纳(Greg Asner)解释道 。 根据已知情况 ， 科学家们预测 ， 到2050年世界上90%以上的珊瑚礁将会灭绝 ， 而这些珊瑚礁包含着25%的海洋生物 。 保罗艾伦慈善基金会环境影响主管劳伦?凯克姆(Lauren Kickham)预计 ， 这一合作关系将使人们清楚滴看到全球的珊瑚礁危机 ， 使科学家能够每天跟踪珊瑚礁的健康状况 。
在另一项与Planet和卡内基研究所合作的珊瑚礁项目中 ， 自然保护协会正在利用卡内基的计算机视觉人工智能开发了一幅关于加勒比海盆地浅水区的高分辨率地图 。 “通过了解这些系统如何生存以及它们如何适应环境 ， 也许不是我们这一代 ， 但也许是下一代将能够将曾经的珊瑚礁找回来 ， ”自然保护协会加勒比海珊瑚礁项目负责人路易斯?索罗扎诺(Luis Solorzano)说 。
绘图服务对保护来说并不陌生 。 地理信息系统多年来一直是保护工具中的主要内容 ， 通过提供交互式地图 ， 从而促进环境监测 ， 监管执法和保护规划 。 但是 ， 绘图服务的质量取决于底层数据 ， 而获取和维护质量更高的原始数据对于环保组织来说可能过于昂贵 。 因此 ， 许多自然保护主义者采用了免费提供的服务 ， 例如美国地质调查局提供的30米分辨率图像 。

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