वियतनाम में पहली बार: समुद्री जल की गुणवत्ता की निगरानी के लिए रिमोट सेंसिंग के साथ संयुक्त AI मॉडल

वियतनामी और पोलिश वैज्ञानिकों ने जल गुणवत्ता निगरानी में रिमोट सेंसिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग पर अनुसंधान करने के लिए समन्वय किया है - यह एक आधुनिक, किफायती दृष्टिकोण है जो एक बड़े क्षेत्र में निरंतर निगरानी की अनुमति देता है।

Tạp chí Doanh Nghiệp•19/06/2025

चित्र परिचय — शोध दल ने हा लॉन्ग बे और कुआ ल्यूक में समुद्री जल के नमूने लिए। फोटो: डियू थुय/वीएनए

हाल के वर्षों में सामाजिक -आर्थिक विकास ने हा लॉन्ग बे और कुआ ल्यूक क्षेत्र (क्वांग निन्ह प्रांत) में कई पर्यावरणीय चुनौतियां पेश की हैं, विशेष रूप से समुद्री जल की गुणवत्ता में गिरावट, जिसने स्थानिक समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र को खतरे में डाल दिया है। इस बीच, पारंपरिक निगरानी विधियों जैसे कि साइट पर नमूनाकरण और विश्लेषण ने लागत, समय और निगरानी सीमा के संदर्भ में कई सीमाओं को उजागर किया है। इस वास्तविकता का सामना करते हुए, वियतनामी और पोलिश वैज्ञानिकों ने जल गुणवत्ता निगरानी में रिमोट सेंसिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग पर अनुसंधान करने के लिए समन्वय किया है - एक आधुनिक, लागत प्रभावी दृष्टिकोण जो एक बड़े क्षेत्र में निरंतर निगरानी की अनुमति देता है। सहयोगात्मक अनुसंधान मिशन कोड QTPL01.03 / 23-24, वियतनाम अंतरिक्ष केंद्र (वियतनाम विज्ञान और प्रौद्योगिकी अकादमी) और पोलिश इंस्टीट्यूट ऑफ जियोफिजिक्स (पोलिश विज्ञान अकादमी) द्वारा संयुक्त रूप से कार्यान्वित

आधुनिक दृष्टिकोण

वियतनाम अंतरिक्ष केंद्र के उप महानिदेशक डॉ. वु आन्ह तुआन, जो इस मिशन के प्रभारी हैं, के अनुसार, यह वियतनाम की पहली परियोजना है, जिसमें सतह के तापमान, निलंबित ठोस, क्लोरोफिल-ए और रासायनिक ऑक्सीजन मांग जैसे जल गुणवत्ता मापदंडों के मॉडल और निगरानी के लिए सेंटिनल-2 उपग्रह डेटा, उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और जीईई प्लेटफॉर्म (गूगल का क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म) का एक साथ उपयोग किया गया है।

मॉडल के परिणामों से, शोध दल ने स्थान और समय में जल गुणवत्ता वितरण के मानचित्र तैयार किए हैं, जो हा लॉन्ग बे और कुआ लुक में उतार-चढ़ाव की निगरानी और प्रदूषण के जोखिमों की पूर्व चेतावनी देने में मदद करते हैं। ये क्वांग निन्ह प्रांत के दो रणनीतिक जल क्षेत्र हैं, जो न केवल भूदृश्य और पारिस्थितिक मूल्यों से समृद्ध हैं, बल्कि प्रांत के आर्थिक और पर्यटन विकास में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन मानचित्रों का उपयोग जल संसाधन प्रबंधन, पर्यावरण संरक्षण में सहयोग और तटीय क्षेत्रों के सतत विकास को दिशा देने में किया जा सकता है।

डॉ. वु आन्ह तुआन ने कहा कि इस अध्ययन की नवीनता, हा लॉन्ग बे में जल गुणवत्ता की निगरानी की जटिल समस्या को हल करने के लिए रिमोट सेंसिंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्लाउड कंप्यूटिंग तकनीकों के संश्लेषण और नवाचार में निहित है, साथ ही डेटा की कमी की चुनौती से निपटने के लिए व्यवहार्य समाधान प्रस्तावित करने और उच्च व्यावहारिक मूल्य का गहन विश्लेषण प्रदान करने में भी। अध्ययन में मशीन लर्निंग मॉडल स्थापित किए गए और 73% से अधिक सटीकता प्राप्त करने के लिए इन मॉडलों का अंशांकन और परीक्षण किया गया और मौसम और वार्षिक औसत के अनुसार इन मापदंडों के वितरण के मानचित्र तैयार किए गए। इसके अलावा, इस अध्ययन ने जल गुणवत्ता की निगरानी के लिए मशीन लर्निंग के साथ रिमोट सेंसिंग तकनीक के अनुप्रयोग में एक नया दृष्टिकोण भी खोला, जिससे प्रमुख तटीय क्षेत्रों में जल संसाधन प्रबंधन में प्रभावी रूप से सहायता मिली।

समुद्र के पार व्यापक तैनाती की ओर

डॉ. वु आन्ह तुआन ने आगे बताया कि अध्ययन में 2019-2023 की अवधि के सेंटिनल-2 उपग्रह (एमएसआई सेंसर) के आंकड़ों का इस्तेमाल किया गया, जिसे क्वांग निन्ह प्रांत के प्राकृतिक संसाधन एवं पर्यावरण विभाग और राष्ट्रीय महासागरीय एवं वायुमंडलीय प्रशासन (अमेरिका) के वास्तविक माप आंकड़ों के साथ मिलाकर अध्ययन क्षेत्र में जल गुणवत्ता का पूर्वानुमान लगाया गया। कुल 78 उपग्रह चित्रों को गूगल के क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म पर संसाधित और विश्लेषित किया गया। इसके बाद, जल गुणवत्ता संकेतकों का पूर्वानुमान लगाने के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट, बूस्टेड रिग्रेशन और एडाबूस्ट रिग्रेशन जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया गया।

डॉ. वु आन्ह तुआन के अनुसार, अध्ययन ने सेंटिनल-2 उपग्रह चित्रों से महत्वपूर्ण स्पेक्ट्रल बैंड की भी पहचान की, जो मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित करने और भविष्य में डेटा संग्रह लागत को कम करने में सहायक रहे। मॉडल के परिणामों से, शोध दल ने स्थानिक-कालिक जल गुणवत्ता वितरण मानचित्र बनाए, जो हा लॉन्ग खाड़ी में उतार-चढ़ाव की निगरानी और प्रदूषण जोखिमों की पूर्व चेतावनी देने में सहायक रहे। इन मानचित्रों का उपयोग जल संसाधन प्रबंधन, पर्यावरण संरक्षण में सहायता और तटीय क्षेत्रों के सतत विकास को दिशा देने में किया जा सकता है।

अगली शोध दिशा के बारे में, डॉ. वु आन्ह तुआन ने कहा कि आने वाले समय में, शोध दल अवलोकन और नमूनाकरण की आवृत्ति बढ़ाने और गणना मापदंडों की सटीकता में सुधार के लिए उपग्रह छवि डेटा के साथ एआई को और एकीकृत करने का प्रस्ताव रखता है। विशेष रूप से, विभिन्न प्रकार के उपग्रह डेटा (वर्तमान में, टीम ने 3 प्रकार के उपग्रहों पर परीक्षण किया है) के एकीकरण का विस्तार करने से अवलोकन की आवृत्ति बढ़ाने में मदद मिलेगी और इसे न केवल 4 जल गुणवत्ता मापदंडों तक सीमित किया जा सकेगा, बल्कि इसे 5, 6 या उससे अधिक तक बढ़ाया जा सकेगा। अगली महत्वपूर्ण दिशाओं में से एक यह है कि टीम इस शोध को वियतनाम के सभी समुद्रों में व्यापक रूप से तैनात करेगी। यद्यपि प्रत्येक समुद्र की अपनी विशेषताएँ होती हैं, एक ही मंच और शोध ढाँचे के साथ, गणना विधियों को सटीक और उपयुक्त परिणाम प्राप्त करने के लिए समायोजित किया जा सकता है। अंतिम लक्ष्य यह है कि टीम समुद्री जल गुणवत्ता मापदंडों की निरंतर निगरानी और पर्यवेक्षण के लिए एक व्यापक प्रणाली स्थापित करेगी। यह प्रणाली योजनाकारों को महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करेगी और जल प्रदूषण, विशेष रूप से जलीय कृषि और अन्य समुद्री आर्थिक क्षेत्रों पर पड़ने वाले प्रभावों के बारे में समय पर चेतावनी देगी।

इस शोध के परिणामों का मूल्यांकन करते हुए, वियतनाम विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी अकादमी की स्वीकृति परिषद के सदस्य, एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. फाम क्वांग विन्ह ने कहा कि जल पर्यावरण अनुसंधान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के अनुप्रयोग को बढ़ावा देकर, शोध दल ने तटीय जल पर्यावरण अनुसंधान में सुदूर संवेदन डेटा को संसाधित करने के लिए नए एल्गोरिदम का उपयोग किया है। यह प्रभावी वैज्ञानिक सहयोग का एक विशिष्ट उदाहरण है, जिसका एक उच्च-गुणवत्ता वाला अंतर्राष्ट्रीय जर्नल, SCIE Q1, में दोनों पक्षों के बीच संयुक्त प्रकाशन हुआ है; इस प्रकार, वियतनाम और पोलैंड के बीच वैज्ञानिक अनुसंधान सहयोग को बढ़ावा देने में योगदान दिया गया है, जिससे दोनों देशों के लिए विकास की नई दिशाएँ खुल रही हैं।

स्रोत: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419