Использование искусственного интеллекта Vision AI для мониторинга изменения климата и его последствий в 2025 году

Абирами Вина

5 минут чтения

22 апреля 2025 г.

Узнайте, как использование искусственного интеллекта Vision AI для мониторинга изменения климата позволяет отслеживать изменения в окружающей среде и получать ценные сведения для более быстрого реагирования на климатические события.

С Днем Земли! Каждое 22 апреля люди по всему миру отмечают День Земли и думают о том, как мы можем лучше заботиться о нашей планете. В условиях ускоряющегося изменения климата День Земли - это отличная возможность узнать, что мы можем сделать, чтобы оказать положительное влияние и создать более устойчивое будущее.

Это особенно важно, учитывая, что в 2024 году глобальная температура достигнет рекордного уровня, что приведет к ускоренному таянию льдов и повышению уровня моря. Эти изменения влияют на экосистемы по всему миру и происходят стремительно. 

Традиционные методы мониторинга климата с трудом справляются с необходимыми темпами и масштабами. Именно здесь технологии искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение, анализирующее изображения и видео, могут изменить ситуацию.

Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, помогая отслеживать и определять изменения окружающей среды в режиме реального времени с высокой точностью и скоростью.

В этой статье мы расскажем, почему использование искусственного интеллекта для мониторинга изменения климата так важно и как он меняет этот процесс. Давайте начнем!

Необходимость мониторинга окружающей среды с помощью компьютерного зрения

Условия на Земле постоянно меняются. Но в последние годы темпы и масштабы этих изменений становится все труднее игнорировать. Смена погодных условий, повышение температуры и изменение ландшафтов становятся все более очевидными, что подчеркивает необходимость совершенствования систем мониторинга и реагирования.

__wf_reserved_inherit
Рис. 1. Взгляд на рост температуры за несколько лет.

Например, на юге Бразилии в 2024 году несколько недель неожиданно сильных дождей вызвали опасное повышение уровня воды в нескольких регионах. Однако благодаря системам раннего мониторинга жители пострадавших районов смогли вовремя подготовиться и отреагировать.

Подобные события демонстрируют, как своевременная информация может иметь огромное значение. Она способствует раннему оповещению, формирует лучшее планирование и снижает риск стихийных бедствий. Хотя традиционные методы, такие как полевые исследования или изолированные датчики, могут дать полезную информацию, их часто бывает недостаточно.

Именно поэтому все большее внимание привлекают более совершенные подходы. Используя более интеллектуальные технологии для наблюдения за планетой, мы сможем опережать изменения и принимать решения на основе происходящего в режиме реального времени.

Использование компьютерного зрения для мониторинга изменения климата

Компьютерное зрение играет все более важную роль в том, как мы следим за изменениями окружающей среды. С помощью моделей искусственного зрения, подобных YOLO11, можно быстро, точно и на больших территориях отслеживать изменения в окружающей среде. 

Вот некоторые из основных способов использования компьютерного зрения для мониторинга изменения климата:

  • Анализ изображений в масштабе: ИИ Vision можно использовать для обработки больших объемов экологических снимков, чтобы выявить закономерности в растительности, уровне воды и землепользовании.
  • Обнаружение изменений во времени: Сравнивая изображения, полученные в разные периоды времени, модели искусственного интеллекта Vision могут дать представление о таких изменениях, как отступление ледников, эрозия берегов или вырубка лесов.
  • Оповещения в реальном времени: Системы с функцией технического зрения могут заблаговременно обнаруживать необычные явления, такие как наводнения или пожары, помогая командам реагирования действовать быстро и снижать риск.
  • Удаленный мониторинг: Удаленные или труднодоступные регионы можно непрерывно контролировать с помощью компьютерного зрения, не прибегая к помощи наземных групп.

Ключевые задачи ИИ для мониторинга изменения климата

Модели искусственного зрения, подобные YOLO11, не ограничиваются простой обработкой изображений; они позволяют решать специализированные задачи компьютерного зрения, такие как отслеживание объектов, классификация изображений и оценка позы. Эти задачи помогают выявлять закономерности, обнаруживать аномалии и отслеживать изменения окружающей среды с большей точностью. 

Давайте рассмотрим некоторые ключевые задачи компьютерного зрения и их вклад в решение проблемы изменения климата.

Обнаружение объектов в режиме реального времени

Обнаружение объектов - это техника компьютерного зрения, которая используется для идентификации и определения местоположения определенных объектов на изображениях или видео. Она позволяет обнаружить такие объекты, как огонь, дым, транспортные средства, животных или мусор, которые могут указывать на угрозу или изменение окружающей среды.

Эта технология особенно полезна для систем раннего предупреждения. Например, лесные пожары, которые становятся все более частыми и распространенными из-за более жарких и сухих условий, можно обнаружить на ранней стадии по таким признакам, как дым или пламя. Обнаружение объектов помогает системам искусственного интеллекта быстро распознавать эти признаки, что позволяет быстрее реагировать и минимизировать ущерб.

Благодаря раннему обнаружению угроз у аварийных бригад появляется больше времени для принятия мер, что помогает защитить леса, дома и качество воздуха.

__wf_reserved_inherit
Рис. 2. Обнаружение лесных пожаров и дыма с помощью обнаружения объектов.

Классификация изображений: Наблюдение за изменениями во времени

В то время как обнаружение объектов идентифицирует конкретные объекты на изображении, классификация изображений присваивает единую метку всему изображению на основе его доминирующей характеристики, например "лес", "снег", "вода" или "городской район".

Применительно к мониторингу окружающей среды классификация изображений обычно используется для анализа землепользования и почвенно-растительного покрова. Этот метод помогает отслеживать крупномасштабные изменения в окружающей среде, такие как вырубка лесов, расширение городов или изменения в водоемах. Классифицируя большие участки земли, классификация изображений позволяет получить ценные сведения о долгосрочных экологических сдвигах и тенденциях.

Сегментация экземпляров: Подробные сведения

В таких ситуациях, как неожиданное наводнение, вызванное изменением климата, нам необходимо точно знать, где именно происходит наводнение, какой ущерб оно наносит и на что влияет. Именно в этом случае сегментация экземпляров становится крайне важной.

В отличие от классификации изображений, при которой маркируется все изображение, сегментация экземпляров работает на уровне пикселей. Она выделяет на изображении отдельные элементы, например затопленные дороги, затопленные автомобили или смещающиеся береговые линии. Сегментация позволяет получить подробную информацию, которая может помочь как в оперативном реагировании на чрезвычайные ситуации, так и в долгосрочных планах по адаптации к климату.

__wf_reserved_inherit
Рис. 3. Обнаружение наводнения и оценка уровня воды с помощью сегментации экземпляров.

Примеры использования ИИ Vision для мониторинга изменения климата

Теперь, когда мы обсудили, как можно использовать задачи компьютерного зрения, давайте рассмотрим, как компьютерное зрение может применяться в реальных климатических проектах, превращая визуальные данные в информацию для более быстрых и разумных действий.

Мониторинг ледников с помощью компьютерного зрения

Исследователи используют компьютерное зрение для мониторинга ледников и последствий изменения климата. Анализируя спутниковые снимки, модели компьютерного зрения позволяют выявлять участки воды и льда, определять форму и размер ледниковых озер с помощью методов обнаружения и сегментации объектов.

__wf_reserved_inherit
Рис. 4. Идентификация ледниковых озер с помощью компьютерного зрения.

Эти автоматизированные системы могут в режиме реального времени предоставлять информацию о том, как отступают ледники и где образуются новые озера. Эти данные помогают местным властям совершенствовать системы раннего предупреждения о возможных наводнениях, особенно в уязвимых регионах. Кроме того, полученные данные важны для долгосрочного планирования управления водными ресурсами и решения проблем, связанных с повышением уровня моря.

Отслеживание береговой эрозии и повышения уровня моря

В прибрежных районах по всему миру наблюдается повышение уровня моря и учащение штормов, что способствует ускорению эрозии. К сожалению, это может повлиять на дома, дороги и естественную среду обитания.

Однако беспилотники, интегрированные с моделями искусственного интеллекта, могут использоваться для получения изображений береговой линии высокого разрешения с течением времени. Эти модели анализируют изменения береговой линии, сравнивая снимки, сделанные в разные даты.

Собранные данные дают ценные сведения для местных органов власти, помогая им выявлять зоны повышенного риска до того, как произойдет дальнейший ущерб. Они также способствуют более масштабным усилиям по адаптации к климату, например, планированию строительства морских стен или восстановлению естественных буферов, таких как дюны и водно-болотные угодья.

__wf_reserved_inherit
Рис. 5. Мониторинг изменений береговой линии с помощью Vision AI.

Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта в мониторинге климата

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые дает Vision AI для мониторинга окружающей среды и реагирования на климатические изменения:

  • Экономическая эффективность: Уменьшая необходимость в обширных наземных исследованиях и предлагая непрерывный автоматизированный мониторинг, Vision AI снижает затраты, связанные с управлением и мониторингом окружающей среды.
  • Контроль соблюдения норм в режиме реального времени: Vision AI может отслеживать соблюдение экологических норм в режиме реального времени. Например, он может отслеживать незаконную вырубку леса, определять уровень загрязнения и выявлять районы, пострадавшие от вырубки лесов или незаконной добычи полезных ископаемых, что позволяет быстрее реагировать и принимать меры.
  • Помощь в адаптации к городскому климату: Vision AI может анализировать городские тепловые острова, качество воздуха и зеленые насаждения, помогая городам разрабатывать более устойчивую к климатическим изменениям инфраструктуру, выявляя районы, где необходимо больше растительности, зеленых крыш или устойчивых методов строительства.

Хотя эти преимущества подчеркивают, как искусственный интеллект пересматривает климатические приложения, важно также учитывать проблемы, которые возникают при эффективном использовании этих систем. 

Вот некоторые из основных ограничений использования компьютерного зрения для мониторинга климата:

  • Ограничения, связанные с качеством изображения: Плохое освещение, облачность или низкое разрешение исходных данных могут снизить точность модели и затруднить надежное обнаружение изменений окружающей среды.
  • Вопросы конфиденциальности: Использование беспилотников и спутниковых снимков вызывает потенциальные проблемы с конфиденциальностью, особенно при наблюдении за населенными пунктами. Соблюдение баланса между сбором данных и защитой частной жизни является жизненно важным.
  • Обслуживание моделей: Модели ИИ требуют постоянного обслуживания и периодического обновления для обеспечения их точности и актуальности. Со временем условия окружающей среды меняются, и без надлежащего переобучения или обновления модели могут стать менее эффективными.

От понимания ИИ Vision к действиям

День Земли - отличное напоминание о том, как меняется наша планета и что мы можем сделать, чтобы сохранить ее. С помощью таких инструментов, как Ultralytics YOLO11, решения на основе компьютерного зрения помогают нам отслеживать изменения в окружающей среде и принимать обоснованные решения на основе данных в режиме реального времени. 

Например, модели искусственного зрения могут анализировать огромные объемы изображений, позволяя понять изменения, происходящие в лесах, океанах и городах. Используя компьютерное зрение, мы сможем действовать быстрее и эффективнее, чтобы защитить нашу планету.

Вам интересно узнать о Vision AI? Изучите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Узнайте больше о реальных приложениях, таких как ИИ в производстве и ИИ зрения в сельском хозяйстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работу над проектом по компьютерному зрению уже сегодня!

Давайте вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начните свое путешествие в будущее машинного обучения

Начните бесплатно
Ссылка копируется в буфер обмена