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智慧森林:用机器学习框架TensorFlow保护森林免遭非法砍伐

[日期:2018-04-08] 来源:IT经理网  作者: [字体: ]

全球非法砍伐木材交易流通地图

每年,全球温室气体排放的五分之一是由于森林滥砍滥伐造成,而在地球之肺——亚马逊、秘鲁、印度尼西亚等热带雨林地区,森林的“发际线”正在以惊人的速度后退,原因是疯狂的砍伐——其中90%都属于非法砍伐。

因此有效打击和遏制非法森林砍伐是改变和减缓全球气候变暖进程的最快,成本最低,效率最高的方法。在这场森林保卫战中,林下居民和当地部族部落显然是最合适的一线战斗人员。但是,面对广袤的森林,没有科技的武装,本地人也无法有效侦测和制止盗砍盗伐行为。

近日,一家智慧森林环保的NGO组织—— Rainforest Connection,应亚马逊 Tembé部落的酋长Naldo Tembé的请求,开发了世界上首款可自动识别盗伐行为的,可扩展、实时监控报警的热带雨林环保系统。

这个项目的难点之一是硬件必须能够适应湿热的热带雨林气候,Rainforest Connection公司设计的产品——Guardian设备,聪明地利用了热带雨林最大的资源——树木,将定制化的智能手机与太阳能供电面板(上图)隐藏在重点布控地区,通过当地的手机蜂窝网络向中央云计算服务器发送声音采样。

在树木顶端安防声音监控采样设备

声音数据进入云端后,Rainforest Connection使用谷歌机器学习框架TensorFlow来分析和审计数据,从中甄别电锯、木运卡车等与非法砍伐相关的声音,以防止人工监听遗漏信息。

为了将森林保护变成下一代能够传承的事业,Rainforest Connection近日又发布了目前最大的智慧森林保护项目之一——星球守护者项目,通过这个项目数以百计的洛杉矶STEM学科学生将能通过Google Hangouts与当地部落直接通话,而且学生还能亲手之作符合该项目硬件规范的Guardian设备,预计由洛杉矶学生制作的设备能够保护超过10万英亩的热带雨林。

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