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

Chúc mừng Ngày Trái Đất! Vào ngày 22 tháng 4 hàng năm, mọi người trên khắp thế giới dành một chút thời gian để tôn vinh hành tinh của chúng ta và suy nghĩ về cách chúng ta có thể chăm sóc nó tốt hơn. Với biến đổi khí hậu đang gia tăng, Ngày Trái Đất là một cơ hội tuyệt vời để khám phá những gì chúng ta có thể làm để tạo ra tác động tích cực và tạo ra một tương lai bền vững hơn.

Điều này đặc biệt quan trọng khi xem xét rằng vào năm 2024, nhiệt độ toàn cầu đã đạt mức cao kỷ lục, dẫn đến băng tan nhanh hơn và mực nước biển dâng cao. Những thay đổi này đang tác động đến các hệ sinh thái trên toàn thế giới và diễn ra nhanh chóng. 

Các phương pháp giám sát khí hậu truyền thống đang gặp khó khăn trong việc theo kịp tốc độ và quy mô cần thiết. Đây là nơi các công nghệ AI như thị giác máy tính, phân tích hình ảnh và video, có thể tạo ra sự khác biệt.

Ví dụ: các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện, giúp theo dõi và xác định các thay đổi môi trường trong thời gian thực với độ chính xác và tốc độ cao hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao việc sử dụng Vision AI để theo dõi biến đổi khí hậu lại rất quan trọng và cách nó đang thay đổi quy trình. Hãy cùng bắt đầu!

Nhu cầu giám sát môi trường bằng thị giác máy tính

Các 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 ngày càng khó bỏ qua. Các kiểu thời tiết thay đổi, nhiệt độ tăng và cảnh quan thay đổi ngày càng trở nên rõ ràng, làm nổi bật sự cần thiết của 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 các hệ thống giám sát sớm, các cộng đồng ở các khu vực bị ảnh hưởng đã có thể chuẩn bị và ứng phó kịp thời.

Những sự kiện như thế này cho thấy thông tin kịp thời có thể tạo ra sự khác biệt lớn như thế nào. Nó hỗ trợ cảnh báo sớm, định hình kế hoạch tốt hơn và giảm thiểu rủi ro thiên tai. Mặc dù các phương pháp truyền thống như khảo sát thực địa hoặc các cảm biến riêng lẻ có thể cung cấp thông tin hữu ích, nhưng chúng thường không đáp ứng được yêu cầu.

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

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

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

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

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

Các tác vụ Vision AI chính để giám sát biến đổi khí hậu

Các mô hình AI thị giác như YOLO11 không chỉ đơn giản là xử lý hình ảnh; chúng cho phép 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 bất thường và theo dõi các thay đổi môi trường với độ chính xác cao hơn. 

Hãy khám phá một số tác vụ thị giác máy tính chính và cách chúng đóng góp vào việc giải quyết biến đổi khí hậu.

Nhận dạng đối tượng theo thời gian thực

Phát hiện đối tượng (Object detection) 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 cho thấy 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, ngày càng trở nên thường xuyên và lan rộng 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 các mối đe dọa sớm, các đội cấp cứu có nhiều thời gian hơn để hành động, giúp bảo vệ rừng, nhà cửa và chất lượng không khí.

‍

Phân loại hình ảnh: Quan sát các thay đổi theo thời gian

Trong khi phát hiện đối tượng xác định các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh, thì phân loại hình ảnh gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh dựa trên đặc điểm nổi bật của nó, chẳng hạn như "rừng", "tuyết", "nước" hoặc "khu vực đô thị".

Đối với giám sát môi trường, phân loại hình ảnh thường được sử dụng để phân tích sử dụng đất và độ che phủ đất. Phương pháp này giúp theo dõi các thay đổi quy mô lớn trong môi trường, chẳng hạn như phá rừng, mở rộng đô thị hoặc thay đổi trong các vùng nước. Bằng cách phân loại các khu vực đất rộng lớn, phân loại hình ảnh cung cấp những hiểu biết có giá trị về các xu hướng và thay đổi môi trường dài hạn.

Phân đoạn thể hiện (Instance segmentation): Cung cấp thông tin chi tiết

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

Không giống như phân loại ảnh, dán nhãn cho toàn bộ ảnh, phân đoạn thể hiện (instance segmentation) hoạt động ở cấp độ pixel. Nó vạch ra các đặc điểm riêng lẻ trong một hình ảnh, chẳng hạn như đường bị ngập, xe bị chìm hoặc đường bờ biển bị thay đổi. 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.

‍

Các ví dụ về sử dụng Vision AI để giám sát biến đổi khí hậu

Sau khi thảo luận về cách các tác vụ thị giác máy tính có thể được sử dụng, 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 thị giác máy tính

Các nhà nghiên cứu đang sử dụng thị giác máy tính để giám sát các sông băng và tác động của biến đổi khí hậu. Bằng cách phân tích 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 cách sử dụng 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 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 cho việc lập kế hoạch dài hạn trong quản lý nước và giải quyết những thách thức do mực nước biển dâng cao.

Theo dõi xói mòn bờ biển và mực nước biển dâng

Các khu vực ven biển trên khắp thế giới đang chứng kiến mực nước biển dâng cao và bão tố thường xuyên hơn, góp phần đẩy nhanh quá trình xói mòn. Thật không may, điều này có thể ảnh hưởng đến nhà ở, đường xá và môi trường sống tự nhiên.

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

Dữ liệu thu thập được cung cấp những hiểu biết có giá trị cho chính quyền địa phương, giúp họ xác định các khu vực có rủi ro cao trước khi xảy ra thiệt hại thêm. Nó cũng hỗ trợ các nỗ lực thích ứng với khí hậu quy mô lớn hơn, chẳng hạn như lập kế hoạch xây dựng đê 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

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

• Hiệu quả về chi phí: Bằng cách giảm nhu cầu khảo sát mặt đất rộng rãi 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 trong thời gian thực. Ví dụ: nó có thể giám sát 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 ứng phó 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 làm nổi bật cách Vision AI đang định hình lại các ứng dụng khí hậu, điều quan trọng nữa là phải xem xét những thách thức đi kèm với việc sử dụng các hệ thống này một cách hiệu quả. 

Dưới đây là một số hạn chế chính của việc sử dụng thị giác máy tính để giám sát khí hậu:

• Các hạn chế về chất lượng hình ảnh: Ánh sáng kém, mây che phủ hoặc đầu vào có độ phân giải thấp có thể làm giảm độ chính xác của mô hình và gây khó khăn cho việc phát hiện các thay đổi môi trường một cách đáng tin cậy.
  ‍
• Các lo ngại về quyền riêng tư (Privacy concerns): Việc sử dụng máy bay không người lái và hình ảnh vệ tinh làm dấy lên những lo ngại tiềm ẩn về quyền riêng tư, đặc biệt là khi giám sát các khu vực đông dân cư. Cân bằng giữa thu thập dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư là rất quan trọng.
  ‍
• Bảo trì mô hình: Các mô hình AI đòi hỏi phải được bảo trì liên tục và cập nhật định kỳ để đảm bảo tính chính xác và phù hợp của chúng. Theo thời gian, các điều kiện môi trường thay đổi và nếu không được huấn luyện lại hoặc cập nhật đúng cách, các mô hình có thể trở nên kém hiệu quả hơn.

Từ thông tin chi tiết về Vision AI đến hành động

Ngày Trái Đất là một 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 các thay đổi môi trường và đưa ra các 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 chóng và hiệu quả hơn để bảo vệ hành tinh của mình.

Bạn tò mò về Vision AI? 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. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu một dự án thị giác máy tính ngay hôm nay!