Vietnam gebruikt voor het eerst AI en remote sensing om de kwaliteit van het zeewater te monitoren

De sociaaleconomische ontwikkeling van de afgelopen jaren brengt veel uitdagingen op milieugebied met zich mee in de Ha Longbaai en het Cua Luc-gebied (provincie Quang Ninh). Vooral de afname van de kwaliteit van het zeewater vormt een bedreiging voor het endemische mariene ecosysteem.

Traditionele monitoringmethoden, zoals bemonstering en analyse ter plaatse, kennen veel beperkingen wat betreft kosten, tijd en omvang van de monitoring.

Gezien deze realiteit hebben Vietnamese en Poolse wetenschappers samengewerkt om onderzoek te doen naar de toepassing van remote sensing en kunstmatige intelligentie bij het monitoren van de waterkwaliteit. Dit is een moderne en economische aanpak die continue monitoring over een groot gebied mogelijk maakt.

De gezamenlijke onderzoeksmissie met codenaam QTPL01.03/23-24, die gezamenlijk wordt uitgevoerd door het Vietnam Space Center (Vietnamese Academie voor Wetenschap en Technologie) en het Poolse Instituut voor Geofysica (Poolse Academie van Wetenschappen), helpt om effectievere monitoringinstrumenten te bieden voor de bescherming van het mariene milieu in belangrijke kustgebieden.

Moderne aanpak

Volgens Dr. Vu Anh Tuan, adjunct-directeur-generaal van het Vietnam Space Center, die de leiding heeft over de missie, is dit het eerste project in Vietnam waarbij gelijktijdig gebruik wordt gemaakt van Sentinel-2-satellietgegevens, geavanceerde algoritmen voor machinaal leren en het GEE-platform (het cloud computing-platform van Google) om waterkwaliteitsparameters zoals oppervlaktetemperatuur, zwevende stoffen, chlorofyl-a en chemisch zuurstofverbruik te modelleren en te monitoren.

Op basis van de modelresultaten heeft het onderzoeksteam spatiotemporele kaarten van de waterkwaliteitsverdeling gemaakt. Daarmee konden schommelingen in de gaten worden gehouden en kon er vroegtijdig worden gewaarschuwd voor vervuilingsrisico's in de Ha Longbaai en Cua Luc.

Dit zijn twee strategische watergebieden in de provincie Quang Ninh. Ze zijn niet alleen landschappelijk en ecologisch waardevol, maar spelen ook een belangrijke rol in de economische en toeristische ontwikkeling van de provincie.

Deze kaarten kunnen worden gebruikt voor waterbeheer, ter ondersteuning van milieubescherming en als leidraad voor duurzame ontwikkeling van kustgebieden.

Het milieu schoonmaken in Halongbaai. (Foto: Thanh Van/VNA)

Volgens Dr. Vu Anh Tuan ligt de nieuwigheid van het onderzoek in de synthese en creatieve toepassing van remote sensing, kunstmatige intelligentie en cloud computing-technologieën om het complexe probleem van waterkwaliteitsbewaking in de Halongbaai op te lossen. Tegelijkertijd worden haalbare oplossingen voorgesteld om de uitdaging van dataschaarste te overwinnen en wordt een diepgaande analyse met een hoge praktische waarde geboden.

In het onderzoek werden modellen voor machinaal leren opgesteld en gekalibreerd om een nauwkeurigheid van meer dan 73% te bereiken. Ook werden kaarten gegenereerd van de verspreiding van deze parameters per seizoen en per jaargemiddelde.

Bovendien opent het onderzoek een nieuwe aanpak voor het toepassen van remote sensing-technologie in combinatie met machinaal leren om de waterkwaliteit te bewaken en zo het waterbeheer in belangrijke kustgebieden effectief te ondersteunen.

Op weg naar een brede inzet over de zeeën

Dr. Vu Anh Tuan voegde toe dat voor het onderzoek gebruik is gemaakt van gegevens van de Sentinel-2-satelliet (MSI-sensor) uit de periode 2019-2023, gecombineerd met daadwerkelijke meetgegevens van het Department of Natural Resources and Environment van de provincie Quang Ninh en de National Oceanic and Atmospheric Administration (VS) om de waterkwaliteit in het onderzoeksgebied te voorspellen.

In totaal werden 78 satellietbeelden verwerkt en geanalyseerd op het Google cloud computing-platform. Vervolgens werden machine learning-algoritmen zoals random forest, boosting regression en AdaBoost regression toegepast om waterkwaliteitsindicatoren te voorspellen.

Volgens Dr. Vu Anh Tuan identificeerde de studie ook belangrijke spectrale banden uit Sentinel-2-satellietbeelden, wat bijdraagt aan het optimaliseren van machine learning-modellen en het minimaliseren van de kosten voor gegevensverzameling in de toekomst.

Het onderzoek zal worden toegepast in de zeeën van Vietnam. (Foto: Viet Hoang/VNA)

Op basis van de modelresultaten heeft het onderzoeksteam spatiotemporele kaarten van de waterkwaliteitsverdeling gemaakt. Deze kaarten helpen bij het monitoren van schommelingen en bieden een vroegtijdige waarschuwing voor vervuilingsrisico's in de Halongbaai.

Deze kaarten kunnen worden gebruikt voor waterbeheer, ter ondersteuning van milieubescherming en als leidraad voor duurzame ontwikkeling van kustgebieden.

Over toekomstige onderzoeksrichtingen zei Dr. Vu Anh Tuan dat het onderzoeksteam in de komende tijd van plan is om de frequentie van observatie en bemonstering te verhogen en AI verder te integreren met satellietbeeldgegevens om de nauwkeurigheid van berekeningsparameters te verbeteren.

Met name het uitbreiden van de integratie van verschillende typen satellietgegevens (momenteel heeft het team tests uitgevoerd op 3 typen satellieten) zal helpen de frequentie van de observaties te verhogen en deze niet alleen te beperken tot 4 waterkwaliteitsparameters, maar kan worden uitgebreid tot 5, 6 of meer.

Een van de volgende belangrijke richtingen is dat de groep dit onderzoek op grote schaal zal toepassen in de zeeën van Vietnam.

Hoewel elk zeegebied zijn eigen kenmerken heeft, kunnen de berekeningsmethoden met hetzelfde onderzoeksplatform en -kader worden aangepast om nauwkeurige en geschikte resultaten te verkrijgen.

Het uiteindelijke doel is dat het team een uitgebreid systeem opzet dat voortdurend de kwaliteitsparameters van het zeewater controleert en bewaakt.

Het systeem biedt belangrijke informatie aan planners en geeft hen tijdig waarschuwingen over waterverontreiniging, met name over de gevolgen voor de aquacultuur en andere maritieme economische sectoren.

Bij het evalueren van de resultaten van dit onderzoek zei universitair hoofddocent dr. Pham Quang Vinh, lid van de Acceptatieraad van de Vietnamese Academie voor Wetenschap en Technologie, dat het onderzoeksteam, door de toepassing van AI in onderzoek naar het watermilieu te bevorderen, nieuwe algoritmen gebruikte om gegevens uit remote sensing te verwerken in onderzoek naar het kustwatermilieu.

Dit is een typisch voorbeeld van effectieve wetenschappelijke samenwerking met een gezamenlijke publicatie van beide partijen in SCIE Q1, een internationaal tijdschrift van hoge kwaliteit. Daarmee wordt bijgedragen aan de bevordering van de samenwerking op het gebied van wetenschappelijk onderzoek tussen Vietnam en Polen, waardoor er voor beide landen nieuwe ontwikkelingsrichtingen ontstaan.

(TTXVN/Vietnam+)

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