Keskkonnamuutuste tunnistajaks kosmosest

Selle artikli autor on Cassie Freund avaldati algselt Massiivne teadus . Lugu on osa sellest Läbimurre , Science Friday ja Howard Hughesi meditsiiniinstituudi (HHMI) lühifilmide antoloogia, mis jälgib naisi, kes töötavad oma valdkonnas esirinnas. Lisateavet saate vaadata ja filme vaadata BreakthroughFilms.org .

Mõned teadlased vaatavad miniatuurseid maailmu läbi mikroskoobi ja mõned saavad Maad kosmosest vaadates laiemalt. Aafrika Flores-Anderson on üks viimastest: Guatemalast pärit National Geographic Explorer töötab ettevõttes SERVIR, koostöös NASA ja USAID mis jälgib meie planeeti satelliidipiltide põhjal ja on alles alustamas doktorikraadi taastuvate ressursside alal McGilli ülikoolis. Üks tema aktiivsetest uurimisprojektidest uurib vetikate õitsemise mõju Guatemala Atitláni järve veekvaliteedile. Ta rääkis Massive'iga oma teaduskirgedest, erinevat tüüpi satelliitidest, millele ta tugineb, ja sellest, kuidas kaugseirega pildid võivad põhjalikult muuta seda, kuidas me maailma näeme.

Cassie Freund: Niisiis, ma leian, et te vaatate elamiseks Maad kosmosest. Kas saate mulle sellest natuke rohkem rääkida?

Aafrika Flores-Anderson : kasutame oma planeedi mõistmiseks satelliidipilte. Keskendun keskkonnaseirele, et kasutada satelliidipilte mitmesuguste rakenduste jaoks, kuid eelkõige maakatte muutuste tuvastamiseks ja veekvaliteedi jälgimiseks. Ja see on koht, kus ma olin palju keskendunud, kasutades Atitláni järve veekvaliteedi jälgimiseks satelliidiandmeid.

[On] kaks peamist satelliiditeabe allikat. Üks on passiivne. Nii et see, mida andur salvestab, on kas energia, mis peegeldub päikeselt tagasi andurile, või energia, mida kiirgab keha, mida me vaatame. Lühidalt öeldes ei ole anduril oma energiaallikat, see lihtsalt mõõdab, mida see saab, mida peegeldub või kiirgab. Teist tüüpi satelliidiandmed on aktiivne kaugseire, kui andur kiirgab oma energiaallikat. LiDAR, Valguse tuvastamine ja ulatuse määramine , läheb sellesse ja Sünteetiline ava radar (SAR) sobib ka sellesse kategooriasse. ( Toim: LiDAR ja SAR on mõlemad meetodid Maa pinna omaduste mõõtmiseks ja kaardistamiseks, kasutades vastavalt lasereid ja radarit ).

Läbimurre: Sentineli järv

On hämmastav, kuidas teadusuuringud on pärast kogu selle tehnoloogia algust muutunud. Millised on teie mõtted selle kohta?

Noh, ma arvan, et oleme satelliidiandmete kasutamise ainulaadsel ajastul. Isegi kui hakkasin nendega koostööd tegema, mis oli nagu 2006. aastal, ei olnud meil vabalt saadaolevaid satelliidipilte. Landsat oli juba olemas, kuid see polnud vabalt saadaval. See sai tasuta kättesaadavaks 2008. aastal ja arvan, et see muutis täielikult seda, kuidas me saame seda tüüpi andmeid otsuste tegemisel kasutada. Sest Landsat sai vabaks, mis avas kõik teiste missioonide jaoks oma andmete avaldamiseks, samuti andmete vabalt kättesaadavaks tegemiseks. Nüüd tunnen igal aastal, et meil on rohkem andureid ja rohkem andmeid. Ja mitte ainult passiivsed [andmed], vaid ka aktiivsed, mille avaldab ka Euroopa Kosmoseagentuur Sentinel 2 mis on optiline ja Sentinel 1 mis on sünteetilise avaga radar. Meil pole seda kunagi varem olnud. Arvan, et saadaolevate andmete osas paistab tulevik ainult helgem, sest ettevalmistamisel ja käivitamisel on rohkem missioone. Ja ma arvan, et nüüd, teate, te elati varem lihtsalt ühe pildiga, sest ühte pilti oli raske saada. Alguses pidite võib-olla ostma selle ja selle töötlemiseks vajalikud arvutiressursid. Ja me mitte ainult ei muuda andmeid paremini kättesaadavaks muutes need vabalt kättesaadavaks, vaid ka arvuti võimsus on paranenud ja suurenenud ning seega saame töötada rohkem kui ühe pildiga. Nüüd saame teha ajalisi analüüse ja vaadata muutusi pildilt pildile, võrreldes ühe pildi korraga vaatamisega.

Seega on täiesti erinev see, mida me saame praegu teha [võrreldes] sellega, mida saime teha minevikus. Ja see näeb kõiges parem välja, sest nüüd saame vaadata sama koha erinevaid komponente, erinevaid omadusi.

Anneta teadusele reedel

Investeerige kvaliteetsesse teadusajakirjandusse, tehes teadusreede annetuse.

Kõrvuti võrdlus näitab orkaan Irma mõju, muutes Kariibi mere saared pruuniks. Krediit: NASA

See on suurepärane punkt. Mainisite otsuste tegemist, võimalust rakendada oma teadust poliitikas või anda see juhtidele. Kas arvate, et tõsiasi, et tegelete piltide ja piltidega, muudab neid inimesi, kes teevad otsuseid, näiteks saavad seda oma silmaga näha?

Jah, kindlasti. Teate, öeldakse, et üks pilt on rohkem väärt kui 1000 sõna. See on tõsi. Tegelikult on programm, mille heaks ma töötan, SERVIR, NASA ja USAID ühisalgatus. Ja [SERVIR] sai alguse sellest, et nad kasutasid Petén Guatemala metsa jälgimiseks satelliidipilte. Olen pärit Guatemalast. Mehhiko ja Guatemala piir oli omal ajal Landsati satelliidipiltidel väga hästi näha, sest Mehhiko pool oli täielikult raiutud ja Guatemala poolel oli veel palju metsi. Ja see pilt [piiri kahest küljest] sai ülioluliseks ja Guatemala suurima kaitseala loomise peamiseks põhjuseks, Maya biosfääri kaitseala . See oli tänu sellele satelliidipildile, mis näitas kosmosest nii selgelt terveid metsi Guatemala poolelt ja põllumajanduse laienemist, raadamist Mehhiko poolelt.

Ja teate, see mõjutas otseselt otsuste langetamist ja selle tõttu loodi ka Guatemala kaitsealade nõukogu. Nii et sellel oli palju tagajärgi. Kuid ma arvan, et satelliidiandmed on saanud tõendiks selle kohta, kuidas me oma loodusressursse kasutame, ja sellest saab midagi, mida saame otsustajatele ja poliitikakujundajatele näidata inimeste poolt keskkonnale avaldatava mõju kohta. kõik saavad aru. Lihtsam on suhelda.

See on nii huvitav. Ma pole kunagi kuulnud, et teate seda lugu Guatemala kaitsealade loomisest. See on tõesti lahe.

Jah, ja ma arvan, et see on ka meie programmi narratiiv selle taga, kuidas kasutada georuumilist tehnoloogiat ja vaatlusi otsuste tegemiseks, otsuste tegemise parandamiseks ja otsuste tegemisel informeerimiseks. Sest kui seda õigesti kasutatakse, võib see kindlasti maapinda mõjutada. See on raske, aga saab.

Atitlani järv. Autor: Teaduse reede

Kas töötate hetkel millegi konkreetse kallal?

Noh, ma töötan Atitláni järve kallal, mis on see kaunis järv Guatemalas, mis on riigi külastatavuselt teine ​​koht. See on ilus vulkaanidest ümbritsetud järv. Ja [töötan] toetuse kallal, mille saime National Geographicult ja Microsoftilt vetikate õitsemise jälgimiseks ja prognoosimiseks Atitláni järves. Kasutame satelliittehnoloogiat et teha kindlaks, millal vetikad õitsevad ja kui kaua need on kestnud. Kuid me kasutame muutujatena ka muid satelliidiandmete allikaid, millel on selgitav väärtus selle kohta, millal ja miks vetikate õitsemine toimub. Analüüsi tegemiseks kasutame masinõpet või tehisintellekti. Mõned peamised tulemused [on], et äravoolul ja sademetel [on suur mõju] vetikate õitsemise ajal Atitláni järves.

See on üks asjadest, millega ma töötan, mis on otseselt seotud oma riigiga ja kus olen saanud tagasi maksta kõik, mis mu riik on mulle andnud, nagu kirg õppida keskkonnateadusi ja huvi oma ressursse säästa ja kaitsta. riigis. Ja teine ​​teema, millega olen tegelenud, on sünteetilise avaga radari kasutamine metsaseireks ja biomassi hindamiseks. Andsime välja raamatu…. eelmisel aastal? 2019? ( naerab )Kaotasin ajataju.

Sellega töötasid kuus erinevat sünteetilise avaga radari eksperti, püüdes koguda kõiki metoodikaid ja rakendada teadmisi selle tehnoloogia kasutamise kohta metsaseireks ja biomassi hindamiseks.

Teine asi on see, et nüüd on meil andmed, mida saame kasutada SAR-i, Sentinel-1 kasutamiseks. SAR on olnud olemas juba pikka aega, kuid see polnud vabalt saadaval. Kuid nüüd toodab Euroopa Kosmoseagentuur neid andmeid tasuta. NASA valmistub koos India kosmoseagentuuri ISRA-ga uuele missioonile ja alustab seda. Missiooni nimetatakse NISAR ja andmed on vabalt kättesaadavad.

Seega valmistame end ette uueks missiooniks, mis pakub vabalt kättesaadavat SAR-i. Mõned arhiiviandmed pärinevad Jaapani kosmoseagentuurilt ALOS-PALSAR. See on ajalooline, kuid me saame seda ka tasuta kasutada. Ressursse on palju, kuid seda tüüpi tehnoloogiat operatiivselt kasutada pole nii palju. Sellest on saanud minu uus huvi ja kirg praegu – kuidas muuta need kasutatavamaks ja püüda nendest uutest andmekogumitest võimalikult palju teavet välja võtta.

Kõlab nagu suur töö.

Jah. Ja see on muidugi kamp meid. Ma usaldan nii palju eksperte, kes on seda juba pikka aega teinud. Ja see on olnud väga tore ja viljakas koostöö.

Nii et uurite järvi, uurite troopilisi metsi. Kas on teist tüüpi ökosüsteem, millesse soovite lõpuks sattuda?

(Naerab) Ei, seda on palju. Ma tahan Atitláni järve kallal tööd jätkata, kuid võib-olla on osa minu uurimistööst rohkem suunatud metsade maakatte suunas, kuid me näeme. Ja ma tean, et pean keskenduma ühele asjale. Aga mu aju töötab alati…

Jah, ma saan aru. Kas sa jõuad kunagi reisida? Kas teete kunagi välitöid, et selgitada välja tõde, mida vaatate, või tuginete selleks enamasti koostööle? [ Toim: 'Põhitõde' tähendab minna vaatama ja kinnitama isiklikult midagi, mida nägite satelliidipildil]

Loodame palju koostööle. Näiteks Atitláni järve puhul teeme väga tihedat koostööd järvel tegutsevate üksustega, nagu Lake Authority [ Atitláni järve basseini ja selle ümbruse säästva majandamise järveamet ]. Seal on ülikool, Guatemala oru ülikool , millel on ülikoolilinnak järve lähedal. On ka teisi rühmitusi, kes koguvad järve ümbruses veekvaliteedi andmeid ja me teeme nendega koostööd. Ja nii me oleme saanud kohapeal selle valdkonna vaatlused töötavad neilt. Olen paar korda põllul käinud, pean tunnistama, et varem tegin seda rohkem, aga nüüd saame põlluandmed kätte enamasti koostöö kaudu.

Veekvaliteedi seisukohast on välivaatlused võtmetähtsusega, sest nii kalibreerime ja kinnitame oma analüüsi satelliidiandmete abil. Parim viis [mõõtmiste saamiseks] on seni olnud need koostööd, aga ka tehnoloogia arenguga, nüüd saame nende saamiseks kasutada kõrge eraldusvõimega andmeid. kohapeal tähelepanekuid, eriti kui me räägime maakattest, sest seda on maastikku tundes kõrge eraldusvõimega andmetega üsna lihtne tuvastada. Nii et ma tunnen end väga mugavalt, kui kogun Guatemala kohta maakatte ja maakasutuse muutuste kohta andmeid, kuni mul on selleks kõrge eraldusvõimega andmed. Suur osa sellest maailmast on muutunud väga istuvaks ( naerab ). Kuna tehnoloogia areng on olnud väga märkimisväärne, on meil need erinevad kõrge eraldusvõimega andmete allikad, mida hinna või juurdepääsetavuse piiranguid arvestades ei pruugita neid kaardi enda koostamiseks kasutada. Kuid me saame neid kasutada kalibreerimiseks ja kinnitamiseks. Oleme lihtsalt teabe ja andmetega üle ujutatud. Mis on hea. See on hea probleem.

'Ma arvan, et lihtsalt näha, kuidas Maa pind teiste objektiividega välja näeb, on ilus.'

See on tõsi. Kas olete alati kaartide tegemise vastu huvi tundnud?

Kuna õppisin geograafilisi infosüsteeme [GIS]. Jah. See oli valikaine minu bakalaureuseõppes, kui õppisin Guatemalas. See oli lihtsalt GIS ja see meeldis mulle väga ning siis olin ma grupis see, kes kaarte tegi ja jäin sellega töötama, sest nii huvitav ja tore oli näha seda infot, mida olime kohapeal kogunud ( sel hetkel tegin palju välitöid) kahemõõtmelises tasapinnas ja seda kaardil näha. See oli väga-väga tore. Ja sellest ajast peale jäin tegema geograafilise teabe analüüsi.

Autor: Teaduse reede

Mul on teile veel üks küsimus: ma ei tea, kas saate kirjeldada kõige ilusamat asja, mida olete kunagi satelliidipildil näinud.

Oh, see on huvitav. Las ma vaatan. Seal on palju väga toredaid... on üks pilt, mis mulle väga meeldib. [See keskendub] kuidas kujutada asju, mida me oma silmadega ei näe, sest teate, me kogume teavet elektromagnetilise spektri erinevates osades. See, mida me näeme, on ainult spektri nähtavas osas. Seetõttu näeme pilte RGB-vormingus [punane-roheline-sinine, tavaline värviskeem fotodel], mis sobivad väga hästi sellega, mida me maapinnal näeme. Ja see muudab tõlgendamise väga lihtsaks: see on vesi, see on mets, see on muld.

Kuid me kogume teavet ka muudes elektromagnetilise spektri osades, nagu lähiinfrapuna. Ja SWIR (lühilaine infrapuna) ja me ei näe seda oma silmadega. Ja kui me ühendame kogu selle teabe, loote ilusad valevärvilised kujutised, mis tähendavad midagi – näiteks taimestik peegeldab palju lähiinfrapunakiirgust. Tervislik taimestik on ülihea värv ja me ei näe seda oma silmaga. Nii et selle mõistmise ja teabe omamine, selle visualiseerimine on väga tore. Seal on kena pilt, valevärviline pilt Atitláni järve jaoks, mis näeb lihtsalt ilus välja. Järv oli hetkel puhas ja järve ümber asuvas nõos on näha mägesid, metsa, põllumajandust ümberringi, erinevate värvidega – see pole loomulik värvipilt, see on vale värvipilt. Aga see näeb lihtsalt nii ilus välja.

Ja ma arvan, et lihtsalt näha, kuidas Maa pind teiste objektiividega välja näeb, on ilus. Ja see tähendab midagi! Kui lähete nende bändide juurde ja ütlete, et oh, see on särav, sest võib-olla on selles rohkem klorofülli või vähem klorofülli või sellepärast, et selles on see koostisosa, mitte see. Sellel on nii palju mõtet, kui lähete ka detailidesse. Nii et minu jaoks on väga-väga huvitav näha seda, mida mu silmad ei näe.

See oli imeline vastus.

Selliseid väga ilusaid pilte on palju. Ja me loome need, kasutades neid teisi ribasid, neid valevärvipilte, ja need näevad suurepärased välja ja mõned RGB-vormingus, just loomulikus värvitoonis, näevad ka ilusad välja. Aga Maa on ilus, ausalt.