Po raz pierwszy w Wietnamie: model sztucznej inteligencji połączony z teledetekcją do monitorowania jakości wody morskiej

Podpis pod zdjęciem — Zespół badawczy pobrał próbki wody morskiej w zatoce Ha Long i Cua Luc. Zdjęcie: Dieu Thuy/VNA

Rozwój społeczno -gospodarczy w ostatnich latach postawił wiele wyzwań środowiskowych w rejonie Zatoki Ha Long i Cua Luc (prowincja Quang Ninh), zwłaszcza w postaci pogorszenia jakości wody morskiej, co zagraża endemicznemu ekosystemowi morskiemu. Tymczasem tradycyjne metody monitoringu, takie jak pobieranie próbek i analiza na miejscu, ujawniły liczne ograniczenia pod względem kosztów, czasu i zakresu monitorowania. W obliczu tej rzeczywistości wietnamscy i polscy naukowcy połączyli siły, aby prowadzić badania nad zastosowaniem teledetekcji i sztucznej inteligencji w monitorowaniu jakości wody – nowoczesnym, opłacalnym podejściem, które umożliwia ciągły monitoring na dużym obszarze. Wspólna misja badawcza o kodzie QTPL01.03/23-24, realizowana wspólnie przez Wietnamskie Centrum Kosmiczne (Wietnamska Akademia Nauk i Technologii) oraz Polski Instytut Geofizyki (PAN), pomaga w opracowaniu skuteczniejszych narzędzi monitoringu w celu ochrony środowiska morskiego w kluczowych obszarach przybrzeżnych.

Nowoczesne podejście

Według dr. Vu Anh Tuana, zastępcy dyrektora generalnego Wietnamskiego Centrum Kosmicznego, który odpowiada za misję, jest to pierwszy projekt w Wietnamie, w którym jednocześnie wykorzystano dane z satelity Sentinel-2, zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i platformę GEE (platformę obliczeniową w chmurze Google) do modelowania i monitorowania parametrów jakości wody, takich jak temperatura powierzchni, zawiesina, chlorofil-a i chemiczne zapotrzebowanie na tlen.

Na podstawie wyników modelu zespół badawczy stworzył mapy rozkładu jakości wody w przestrzeni i czasie, pomagające monitorować wahania i zapewniać wczesne ostrzeganie o ryzyku zanieczyszczenia w zatoce Ha Long i Cua Luc. Są to dwa strategiczne obszary wodne w prowincji Quang Ninh, nie tylko bogate w walory krajobrazowe i ekologiczne, ale także odgrywające kluczową rolę w rozwoju gospodarczym i turystycznym prowincji. Mapy te mogą być wykorzystywane w zarządzaniu zasobami wodnymi, wspierając ochronę środowiska i ukierunkowując zrównoważony rozwój obszarów przybrzeżnych.

Dr Vu Anh Tuan stwierdził, że innowacyjność badania polega na syntezie i innowacji w zakresie teledetekcji, sztucznej inteligencji i technologii przetwarzania w chmurze, aby rozwiązać złożony problem monitorowania jakości wody w zatoce Ha Long, a jednocześnie zaproponować wykonalne rozwiązania, aby przezwyciężyć wyzwanie niedoboru danych i zapewnić dogłębną analizę o wysokiej wartości praktycznej. W ramach badania opracowano modele uczenia maszynowego, skalibrowano je i przetestowano, aby osiągnąć dokładność ponad 73%, a także stworzono mapy rozkładu tych parametrów w zależności od pory roku i średniej rocznej. Ponadto badanie otworzyło również nowe podejście w zastosowaniu technologii teledetekcji w połączeniu z uczeniem maszynowym do monitorowania jakości wody, skutecznie wspierając w ten sposób zarządzanie zasobami wodnymi w kluczowych obszarach przybrzeżnych.

W kierunku powszechnego rozmieszczenia na morzach

Dr Vu Anh Tuan dodał, że w badaniu wykorzystano dane z satelity Sentinel-2 (czujnik MSI) z lat 2019–2023, w połączeniu z rzeczywistymi danymi pomiarowymi Departamentu Zasobów Naturalnych i Środowiska prowincji Quang Ninh oraz Narodowej Agencji ds. Oceanów i Atmosfery (USA), aby prognozować jakość wody na badanym obszarze. Łącznie przetworzono i przeanalizowano 78 zdjęć satelitarnych na platformie chmurowej Google. Następnie zastosowano algorytmy uczenia maszynowego, takie jak: Random Forest, Boosted Regression i AdaBoost Regression, aby prognozować wskaźniki jakości wody.

Według dr. Vu Anh Tuana, badanie pozwoliło również zidentyfikować ważne pasma widmowe na zdjęciach satelitarnych Sentinel-2, co przyczyniło się do optymalizacji modeli uczenia maszynowego i minimalizacji przyszłych kosztów gromadzenia danych. Na podstawie wyników modelu zespół badawczy stworzył mapy przestrzenno-czasowego rozkładu jakości wody, pomagając w monitorowaniu wahań i wczesnym ostrzeganiu o ryzyku zanieczyszczenia w zatoce Ha Long. Mapy te mogą być wykorzystywane w zarządzaniu zasobami wodnymi, wspierając ochronę środowiska i ukierunkowując zrównoważony rozwój obszarów przybrzeżnych.

Odnosząc się do kolejnego kierunku badań, dr Vu Anh Tuan powiedział, że w najbliższym czasie zespół badawczy proponuje zwiększenie częstotliwości obserwacji i pobierania próbek oraz dalszą integrację sztucznej inteligencji z danymi z obrazów satelitarnych w celu poprawy dokładności parametrów obliczeniowych. W szczególności rozszerzenie integracji różnych typów danych satelitarnych (obecnie zespół testował na 3 typach satelitów) pomoże zwiększyć częstotliwość obserwacji i nie tylko ograniczyć ją do 4 parametrów jakości wody, ale może zostać rozszerzona do 5, 6 lub więcej. Jednym z kolejnych ważnych kierunków jest szerokie wdrożenie tych badań przez zespół na morzach Wietnamu. Chociaż każde morze ma swoją własną charakterystykę, dzięki tej samej platformie i ramom badawczym metody obliczeniowe można dostosować, aby uzyskać dokładne i odpowiednie wyniki. Ostatecznym celem jest stworzenie przez zespół kompleksowego systemu ciągłego monitorowania i nadzorowania parametrów jakości wody morskiej. System ten dostarczy planistom ważnych informacji, wydając na czas ostrzeżenia o zanieczyszczeniu wody, zwłaszcza o wpływie na akwakulturę i inne sektory gospodarki morskiej.

Oceniając wyniki tych badań, profesor nadzwyczajny dr Pham Quang Vinh, członek Rady Akceptacyjnej Wietnamskiej Akademii Nauki i Technologii, stwierdził, że promując zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach środowiska wodnego, zespół badawczy wykorzystał nowe algorytmy do przetwarzania danych teledetekcyjnych w badaniach środowiska wód przybrzeżnych. Jest to typowy przykład efektywnej współpracy naukowej, której efektem jest wspólna publikacja w czasopiśmie SCIE Q1 – wysokiej jakości czasopiśmie międzynarodowym. Przyczyniło się to do rozwoju współpracy naukowo-badawczej między Wietnamem a Polską, otwierając nowe kierunki rozwoju dla obu krajów.

Source: 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

Komentarz (0)