Vietnam setzt erstmals KI und Fernerkundung zur Überwachung der Meerwasserqualität ein

In einer von vietnamesischen und polnischen Wissenschaftlern durchgeführten Forschung werden KI und Fernerkundung kombiniert, um die Meerwasserqualität zu überwachen und so die Wasserressourcenbewirtschaftung in wichtigen Küstengebieten wirksam zu unterstützen.

Die sozioökonomische Entwicklung der letzten Jahre bringt in der Ha Long-Bucht und im Gebiet Cua Luc (Provinz Quang Ninh) zahlreiche ökologische Herausforderungen mit sich, insbesondere die Verschlechterung der Meerwasserqualität, die das endemische Meeresökosystem bedroht.

Traditionelle Überwachungsmethoden wie die Probenahme und Analyse vor Ort unterliegen jedoch zahlreichen Einschränkungen hinsichtlich Kosten, Zeitaufwand und Überwachungsumfang.

Angesichts dieser Realität haben vietnamesische und polnische Wissenschaftler koordiniert ihre Forschung zur Anwendung von Fernerkundung und künstlicher Intelligenz bei der Überwachung der Wasserqualität – ein moderner, wirtschaftlicher Ansatz, der eine kontinuierliche Überwachung über ein großes Gebiet ermöglicht.

Die gemeinsame Forschungsmission mit dem Code QTPL01.03/23-24, die gemeinsam vom Vietnam Space Center (Vietnamesische Akademie der Wissenschaften und Technologie) und dem Polnischen Institut für Geophysik (Polnische Akademie der Wissenschaften) durchgeführt wird, trägt dazu bei, wirksamere Überwachungsinstrumente für den Meeresumweltschutz in wichtigen Küstengebieten bereitzustellen.

Moderner Ansatz

Laut Dr. Vu Anh Tuan, stellvertretender Generaldirektor des Vietnam Space Center und Leiter der Mission, ist dies das erste Projekt in Vietnam, das gleichzeitig Daten des Sentinel-2-Satelliten, fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen und die GEE-Plattform (die Cloud-Computing-Plattform von Google) nutzt, um Wasserqualitätsparameter wie Oberflächentemperatur, Schwebstoffe, Chlorophyll-a und chemischen Sauerstoffbedarf zu modellieren und zu überwachen.

Aus den Modellergebnissen erstellte das Forschungsteam räumlich-zeitliche Verteilungskarten der Wasserqualität, die dabei helfen, Schwankungen zu überwachen und frühzeitig vor Verschmutzungsrisiken in der Ha Long Bay und Cua Luc zu warnen.

Dabei handelt es sich um zwei strategische Wassergebiete in der Provinz Quang Ninh, die nicht nur reich an Landschaft und ökologischem Wert sind, sondern auch eine wichtige Rolle für die wirtschaftliche und touristische Entwicklung der Provinz spielen.

Diese Karten können im Wasserressourcenmanagement eingesetzt werden, unterstützen den Umweltschutz und steuern die nachhaltige Entwicklung von Küstengebieten.

Umweltsanierung in der Halong-Bucht. (Foto: Thanh Van/VNA)

Dr. Vu Anh Tuan sagte, das Neue an der Forschung liege in der Synthese und kreativen Anwendung von Fernerkundung, künstlicher Intelligenz und Cloud-Computing-Technologien, um das komplexe Problem der Überwachung der Wasserqualität in der Halong-Bucht zu lösen und gleichzeitig praktikable Lösungen zur Überwindung des Problems des Datenmangels sowie eine gründliche Analyse mit hohem praktischem Wert bereitzustellen.

Im Rahmen der Studie wurden Modelle für maschinelles Lernen erstellt und kalibriert, um eine Genauigkeit von über 73 % zu erreichen. Außerdem wurden Karten der Verteilung dieser Parameter nach Jahreszeit und Jahresdurchschnitt erstellt.

Darüber hinaus eröffnet die Studie auch einen neuen Ansatz bei der Anwendung von Fernerkundungstechnologie in Kombination mit maschinellem Lernen zur Überwachung der Wasserqualität und unterstützt so wirksam das Wasserressourcenmanagement in wichtigen Küstengebieten.

Auf dem Weg zu einem großflächigen Einsatz auf allen Meeren

Dr. Vu Anh Tuan fügte hinzu, dass für die Studie Daten des Satelliten Sentinel-2 (MSI-Sensor) aus dem Zeitraum 2019–2023 verwendet wurden, kombiniert mit tatsächlichen Messdaten des Ministeriums für natürliche Ressourcen und Umwelt der Provinz Quang Ninh und der National Oceanic and Atmospheric Administration (USA), um die Wasserqualität im Untersuchungsgebiet vorherzusagen.

Insgesamt 78 Satellitenbilder wurden auf der Google Cloud-Computing-Plattform verarbeitet und analysiert. Anschließend wurden Machine-Learning-Algorithmen wie Random Forest, Boosting-Regression und AdaBoost-Regression angewendet, um Indikatoren für die Wasserqualität vorherzusagen.

Laut Dr. Vu Anh Tuan wurden im Rahmen der Studie auch wichtige Spektralbänder aus Sentinel-2-Satellitenbildern identifiziert, was zur Optimierung von Modellen des maschinellen Lernens und zur Minimierung der Kosten für die Datenerfassung in der Zukunft beiträgt.

Die Forschung soll in allen vietnamesischen Meeren Anwendung finden. (Foto: Viet Hoang/VNA)

Aus den Modellergebnissen erstellte das Forschungsteam räumlich-zeitliche Verteilungskarten der Wasserqualität, die dabei helfen, Schwankungen zu überwachen und frühzeitig vor Verschmutzungsrisiken in der Halong-Bucht zu warnen.

Diese Karten können im Wasserressourcenmanagement eingesetzt werden, unterstützen den Umweltschutz und steuern die nachhaltige Entwicklung von Küstengebieten.

Bezüglich der zukünftigen Forschungsrichtungen sagte Dr. Vu Anh Tuan, dass das Forschungsteam in der kommenden Zeit vorschlägt, die Beobachtungs- und Probenahmehäufigkeit zu erhöhen und KI weiter mit Satellitenbilddaten zu integrieren, um die Genauigkeit der Berechnungsparameter zu verbessern.

Insbesondere die Ausweitung der Integration unterschiedlicher Arten von Satellitendaten (derzeit hat das Team Tests mit drei Satellitentypen durchgeführt) wird dazu beitragen, die Beobachtungshäufigkeit zu erhöhen und sie nicht nur auf vier Wasserqualitätsparameter zu beschränken, sondern auf fünf, sechs oder mehr auszuweiten.

Eine der nächsten wichtigen Richtungen besteht darin, dass die Gruppe diese Forschung in allen vietnamesischen Meeren umfassend einsetzen wird.

Obwohl jedes Meeresgebiet seine eigenen Merkmale aufweist, können mit derselben Forschungsplattform und demselben Rahmen die Berechnungsmethoden angepasst werden, um genaue und geeignete Ergebnisse zu erzielen.

Das ultimative Ziel des Teams besteht darin, ein umfassendes System zu etablieren, das die Qualitätsparameter des Meerwassers kontinuierlich überwacht und kontrolliert.

Das System wird den Planern wichtige Informationen liefern und rechtzeitig vor Wasserverschmutzung warnen, insbesondere vor den Auswirkungen auf die Aquakultur und andere marine Wirtschaftszweige.

Bei der Bewertung der Ergebnisse dieser Forschung sagte Außerordentlicher Professor Dr. Pham Quang Vinh, Mitglied des Zulassungsrates der Vietnamesischen Akademie für Wissenschaft und Technologie, dass das Forschungsteam durch die Förderung der Anwendung von KI in der Wasserumweltforschung neue Algorithmen zur Verarbeitung von Fernerkundungsdaten in der Küstenwasserumweltforschung eingesetzt habe.

Dies ist ein typisches Beispiel für eine effektive wissenschaftliche Zusammenarbeit mit einer gemeinsamen Veröffentlichung beider Seiten in SCIE Q1 – einer hochwertigen internationalen Zeitschrift. Dadurch wird zur Förderung der wissenschaftlichen Forschungszusammenarbeit zwischen Vietnam und Polen beigetragen und neue Entwicklungsrichtungen für beide Länder eröffnet./.

(Vietnam+)

Quelle: https://www.vietnamplus.vn/viet-nam-lan-dau-tien-ung-dung-ai-va-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien-post1044935.vnp