Sử dụng Vision AI để theo dõi biến đổi khí hậu và tác động của nó vào năm 2025

Nhu cầu giám sát môi trường bằng công nghệ thị giác máy tính

Điều kiện trên Trái Đất liên tục thay đổi. Nhưng trong những năm gần đây, tốc độ và quy mô của những thay đổi đó trở nên khó có thể bỏ qua. Các kiểu thời tiết thay đổi, nhiệt độ tăng và cảnh quan thay đổi đang trở nên rõ ràng hơn, làm nổi bật nhu cầu về các hệ thống giám sát và ứng phó tốt hơn.

‍

Ví dụ, ở miền Nam Brazil vào năm 2024, nhiều tuần mưa lớn bất ngờ đã khiến mực nước dâng cao nguy hiểm ở nhiều khu vực. Tuy nhiên, nhờ có hệ thống giám sát sớm, cộng đồng ở các khu vực bị ảnh hưởng đã có thể chuẩn bị và ứng phó kịp thời.

Các sự kiện như thế này cho thấy thông tin kịp thời có thể tạo nên sự khác biệt như thế nào. Nó hỗ trợ cảnh báo sớm, định hình kế hoạch tốt hơn và giảm nguy cơ thiên tai . Trong khi các phương pháp truyền thống như khảo sát thực địa hoặc cảm biến biệt lập có thể cung cấp thông tin hữu ích, chúng thường không đủ.

Đó là lý do tại sao các phương pháp tiếp cận tiên tiến hơn đang được chú ý. Bằng cách sử dụng các công nghệ thông minh hơn để quan sát hành tinh, chúng ta có thể đi trước sự thay đổi và đưa ra quyết định dựa trên những gì đang diễn ra theo thời gian thực.

Sử dụng thị giác máy tính để theo dõi biến đổi khí hậu

Tầm nhìn máy tính đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cách chúng ta theo dõi những thay đổi về môi trường. Với các mô hình AI của Vision như YOLO11 , có thể theo dõi sự thay đổi của môi trường một cách nhanh chóng, chính xác và trên diện rộng. 

Sau đây là một số cách chính mà công nghệ thị giác máy tính đang được sử dụng để theo dõi biến đổi khí hậu:

• Phân tích hình ảnh ở quy mô lớn: Vision AI có thể được sử dụng để xử lý khối lượng lớn hình ảnh môi trường nhằm xác định các mô hình trong thảm thực vật, mực nước và cách sử dụng đất.
  ‍
• Phát hiện những thay đổi theo thời gian: Bằng cách so sánh hình ảnh từ các khoảng thời gian khác nhau, mô hình Vision AI có thể cung cấp thông tin chi tiết về những thay đổi như sự rút lui của sông băng, xói mòn bờ biển hoặc nạn phá rừng .
  ‍
• Cảnh báo thời gian thực: Hệ thống hỗ trợ thị giác có thể phát hiện sớm các hoạt động bất thường như lũ lụt hoặc hỏa hoạn, giúp các đội ứng phó hành động nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro.
  ‍
• Giám sát từ xa: Các khu vực xa xôi hoặc khó tiếp cận có thể được giám sát liên tục bằng công nghệ thị giác máy tính mà không cần dựa vào các nhóm trên mặt đất.

Nhiệm vụ AI quan trọng trong việc theo dõi biến đổi khí hậu

Các mô hình AI tầm nhìn như YOLO11 vượt xa việc chỉ xử lý hình ảnh; chúng cho phép thực hiện các tác vụ thị giác máy tính chuyên biệt như theo dõi đối tượng, phân loại hình ảnh và ước tính tư thế. Các tác vụ này giúp xác định các mẫu, phát hiện các điểm bất thường và theo dõi các thay đổi về môi trường với độ chính xác cao hơn. 

Hãy cùng khám phá một số tác vụ quan trọng của thị giác máy tính và cách chúng góp phần giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu.

Phát hiện đối tượng theo thời gian thực

Phát hiện đối tượng là một kỹ thuật thị giác máy tính có thể được sử dụng để xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video. Nó có thể phát hiện những thứ như lửa, khói, xe cộ, động vật hoặc mảnh vỡ, có thể chỉ ra mối đe dọa hoặc thay đổi môi trường.

Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho các hệ thống cảnh báo sớm. Ví dụ, cháy rừng, đang trở nên thường xuyên hơn và lan rộng hơn do điều kiện nóng hơn và khô hơn, có thể được phát hiện sớm thông qua các dấu hiệu như khói hoặc ngọn lửa. Phát hiện đối tượng giúp các hệ thống AI nhận ra những dấu hiệu này một cách nhanh chóng, cho phép phản ứng nhanh hơn để giảm thiểu thiệt hại.

Bằng cách phát hiện sớm các mối đe dọa, các đội cứu hộ sẽ có nhiều thời gian hơn để hành động, giúp bảo vệ rừng, nhà cửa và chất lượng không khí.

‍

Phân đoạn trường hợp: Cung cấp thông tin chi tiết

Trong những tình huống như lũ lụt bất ngờ do biến đổi khí hậu, chúng ta cần biết chính xác lũ lụt đang tác động đến đâu, mức độ thiệt hại mà nó gây ra và những gì đang bị ảnh hưởng. Đó là lúc phân đoạn trường hợp trở nên cần thiết.

Không giống như phân loại hình ảnh, dán nhãn toàn bộ hình ảnh, phân đoạn trường hợp hoạt động ở cấp độ pixel. Nó phác thảo các đặc điểm riêng lẻ trong hình ảnh, chẳng hạn như đường ngập lụt, xe cộ bị ngập hoặc bờ biển dịch chuyển. Phân đoạn có thể giúp thu thập thông tin chi tiết có thể hỗ trợ cả phản ứng khẩn cấp nhanh chóng và các kế hoạch thích ứng với khí hậu dài hạn.

‍

Ví dụ về việc sử dụng Vision AI để theo dõi biến đổi khí hậu

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cách sử dụng các tác vụ thị giác máy tính, hãy cùng khám phá cách thị giác máy tính có thể được áp dụng trong các dự án khí hậu thực tế, biến dữ liệu trực quan thành thông tin chi tiết để hành động nhanh hơn và thông minh hơn.

Giám sát sông băng bằng công nghệ thị giác máy tính

Các nhà nghiên cứu đang sử dụng thị giác máy tính để theo dõi các sông băng và tác động của biến đổi khí hậu. Bằng cách phân tích hình ảnh vệ tinh , các mô hình thị giác máy tính có thể xác định các khu vực nước và băng, lập bản đồ hình dạng và kích thước của các hồ băng bằng các kỹ thuật phát hiện và phân đoạn đối tượng.

‍

Các hệ thống tự động này có thể cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về cách các sông băng đang rút lui và nơi các hồ mới đang hình thành. Dữ liệu này giúp chính quyền địa phương cải thiện các hệ thống cảnh báo sớm về lũ lụt tiềm ẩn, đặc biệt là ở các khu vực dễ bị tổn thương. Ngoài ra, những hiểu biết thu được rất quan trọng đối với việc lập kế hoạch dài hạn trong quản lý nước và giải quyết các thách thức do mực nước biển dâng cao.

Theo dõi xói mòn bờ biển và mực nước biển dâng cao

Các vùng ven biển trên khắp thế giới đang chứng kiến mực nước biển dâng cao và bão thường xuyên hơn, góp phần làm xói mòn nhanh hơn. Thật không may, điều này có thể ảnh hưởng đến nhà cửa, đường sá và môi trường sống tự nhiên.

Tuy nhiên, máy bay không người lái tích hợp với các mô hình AI thị giác có thể được sử dụng để chụp ảnh độ phân giải cao của đường bờ biển theo thời gian. Các mô hình này phân tích sự thay đổi của đường bờ biển bằng cách so sánh các hình ảnh được chụp vào các ngày khác nhau.

Dữ liệu thu thập được cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho chính quyền địa phương, giúp họ xác định các khu vực có nguy cơ cao trước khi thiệt hại tiếp theo xảy ra. Nó cũng hỗ trợ các nỗ lực thích ứng với khí hậu quy mô lớn hơn, chẳng hạn như lập kế hoạch xây dựng kè chắn sóng hoặc khôi phục các vùng đệm tự nhiên như cồn cát và đất ngập nước.

‍

Ưu và nhược điểm của Vision AI trong giám sát khí hậu

Sau đây là một số lợi ích chính mà Vision AI mang lại cho việc giám sát môi trường và ứng phó với khí hậu:

• Tiết kiệm chi phí: Bằng cách giảm nhu cầu khảo sát mặt đất mở rộng và cung cấp khả năng giám sát tự động liên tục, Vision AI giúp giảm chi phí liên quan đến quản lý và giám sát môi trường.
  ‍
• Giám sát tuân thủ theo thời gian thực : Vision AI có thể theo dõi việc tuân thủ các quy định về môi trường theo thời gian thực. Ví dụ, nó có thể giám sát việc khai thác gỗ bất hợp pháp, phát hiện mức độ ô nhiễm và xác định các khu vực bị ảnh hưởng bởi nạn phá rừng hoặc khai thác bất hợp pháp, cho phép phản ứng và can thiệp nhanh hơn.
  ‍
• Hỗ trợ thích ứng với khí hậu đô thị : Vision AI có thể phân tích các đảo nhiệt đô thị, chất lượng không khí và không gian xanh, giúp các thành phố thiết kế cơ sở hạ tầng có khả năng chống chịu khí hậu tốt hơn bằng cách xác định các khu vực cần nhiều thảm thực vật, mái nhà xanh hoặc các biện pháp xây dựng bền vững.

Mặc dù những lợi ích này nêu bật cách Vision AI đang định nghĩa lại các ứng dụng về khí hậu, nhưng điều quan trọng là phải cân nhắc những thách thức đi kèm khi sử dụng hiệu quả các hệ thống này. 

Sau đây là một số hạn chế chính khi sử dụng công nghệ thị giác máy tính để theo dõi khí hậu:

• Hạn chế về chất lượng hình ảnh: Ánh sáng kém, mây che phủ hoặc độ phân giải đầu vào thấp có thể làm giảm độ chính xác của mô hình và khiến việc phát hiện những thay đổi về môi trường trở nên khó khăn hơn.
  ‍
• Mối quan ngại về quyền riêng tư : Việc sử dụng máy bay không người lái và hình ảnh vệ tinh có thể gây ra mối quan ngại về quyền riêng tư, đặc biệt là khi theo dõi các khu vực đông dân cư. Việc cân bằng giữa việc thu thập dữ liệu với việc bảo vệ quyền riêng tư là rất quan trọng.
  ‍
• Bảo trì mô hình: Các mô hình AI cần được bảo trì liên tục và cập nhật định kỳ để đảm bảo tính chính xác và phù hợp. Theo thời gian, các điều kiện môi trường thay đổi và nếu không được đào tạo lại hoặc cập nhật đúng cách, các mô hình có thể trở nên kém hiệu quả hơn.

Từ những hiểu biết sâu sắc của Vision AI đến hành động

Ngày Trái đất là lời nhắc nhở tuyệt vời để suy ngẫm về cách hành tinh của chúng ta đang thay đổi và những gì chúng ta có thể làm để giữ cho nó an toàn. Với các công cụ như Ultralytics YOLO11 các giải pháp thị giác máy tính giúp chúng ta theo dõi những thay đổi về môi trường và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu thời gian thực. 

Ví dụ, các mô hình Vision AI có thể phân tích lượng lớn hình ảnh, cung cấp thông tin chi tiết về những thay đổi đang diễn ra trong rừng, đại dương và thành phố. Bằng cách tận dụng thị giác máy tính, chúng ta có thể hành động nhanh hơn và hiệu quả hơn để bảo vệ hành tinh của mình.

Bạn có tò mò về Vision AI không? Hãy khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và kết nối với cộng đồng của chúng tôi . Tìm hiểu thêm về các ứng dụng thực tế như AI trong sản xuất và Vision AI trong nông nghiệp . Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu một dự án thị giác máy tính ngay hôm nay!