人工智能与无人机 帮助大堡礁避免灾难

IEEE电气电子工程师学会 2019-05-22 22:00

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数据令人望而生畏。大堡礁长2300公里,由2900个珊瑚礁组成,总面积超过34.4万平方公里,是世界上最大的生物和联合国教科文组织世界遗产。

 

位于布里斯班的昆士兰理工大学(QUT)的一组研究人员正在监测位于澳大利亚东北部海岸附近的珊瑚礁,以寻找退化迹象,例如由工业活动和全球变暖等各种环境压力引起的漂白现象。

 

该小组由昆士兰大学副教授Felipe Gonzalez领导,与澳大利亚海洋科学研究所(AIMS)合作,该机构多年来一直在监测珊瑚礁的健康状况。水中调查,和NASA卫星图像来收集特定珊瑚礁状况的数据。但这些方法也有缺点,包括卫星图像分辨率相对较低,固定翼飞机和直升机的运营成本较高。

 

所以,Gonzalez使用了进行改良后配备高分辨率的无人机和高光谱相机进行检测。监测范围由岸边扩展至15-70公里。无人机飞跃至大堡礁上空60米高,高光谱相机可下至水下3米深进行拍摄。这些都扩大了AIMS的调查范围,提供了不小的帮助。

 

Gonzalez解释说,数码相机被用来建立一个正在研究中的单个珊瑚礁的传统3D模型。但是这种传统的相机只能从三个光谱通道捕捉光:覆盖380到740纳米电磁光谱的红色、绿色和蓝色。相比之下,高光谱照相机可收集270个光谱带的反射光。

 

Gonzalez说:“高光谱成像极大地提高了我们根据其光谱特性监测珊瑚礁状况的能力。”“这是因为构成珊瑚礁环境的每种成分——水、沙、藻类等——都有自己的光谱特征,漂白和未漂白的珊瑚也是如此。”

 

但是,珊瑚礁覆盖范围的扩大和收集到的数据的丰富性给这个团队带来了一个新的挑战。虽然AIMS潜水员可以在水下任务中收集到珊瑚礁上40个不同点的信息,但只有一张高光谱图像显示了超过4000个数据点。因此,一次无人机飞行可以收集1000千兆字节的原始数据,这些数据必须经过处理和分析。

 

在最初的数据处理过程中,团队使用了一台个人电脑、定制软件工具和QUT的高性能计算机,这一过程花费了数周时间,严重影响了机器的运行时间。

 

因此,该团队申请并获得了微软的人工智能地球基金,这使得软件工具、云计算服务和人工智能深度学习资源可供应对全球环境挑战的研究人员使用。

 

Gonzalez说:“现在我们可以在云中使用微软的人工智能工具来补充我们自己的工具,并快速标记不同的光谱特征。”所以,以前处理无人机扫描需要3到4周,这取决于数据,现在只需要2到3天。

 

数据处理速度的加快至关重要。如果团队花了一年或更长时间才告诉AIMS珊瑚礁的某一部分正在迅速退化,那么拯救它可能为时已晚。

 

Gonzalez补充说:“通过及早得到通知,政府可以采取更快的行动来保护珊瑚礁的一个濒危地区。”

 

他指出,高光谱成像技术的应用现在在遥感领域的使用日益增长,包括农业、矿产测量、测绘和水资源定位。

 

例如,他和QUT的同事们也在利用这项技术监测森林、小麦作物和葡萄园,因为它们可能受到病原体、真菌或蚜虫的影响。

 

同时,在接下来的两个月里,Gonzalez将继续处理迄今为止从珊瑚礁收集到的光谱数据;然后在9月,他将开始第二轮无人机飞行。

 

他说:“我们的目标是回到我们已经研究过监测过其变化的四个珊瑚礁,,然后将监测扩展到新的珊瑚礁。”



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