Entwaldung und Technologie: Auf dem Weg zu einem intelligenten Waldmanagement - FREY, Sylvestre
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Diese Studie analysiert die Faktoren, die zur Entwaldung im Tumba-Lediima-Naturschutzgebiet führen, und verwendet historische Daten über die Waldbedeckung von 2010 bis 2022. Ihr Hauptziel ist es, die anthropogenen Aktivitäten zu verstehen und ein Computersystem zur Erkennung von Entwaldung zu entwickeln, um den Fortbestand des Reservats zu sichern. Für 2010 und 2022 wurden Landsat-7- und -8-Satellitenbilder erworben, verarbeitet und klassifiziert, um zwei Landnutzungskarten zu erstellen. Eine Zukunftsprojektion wurde mit 2022 als Referenzjahr erstellt. Ein maschinelles Lernmodell wurde mit…mehr

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Produktbeschreibung
Diese Studie analysiert die Faktoren, die zur Entwaldung im Tumba-Lediima-Naturschutzgebiet führen, und verwendet historische Daten über die Waldbedeckung von 2010 bis 2022. Ihr Hauptziel ist es, die anthropogenen Aktivitäten zu verstehen und ein Computersystem zur Erkennung von Entwaldung zu entwickeln, um den Fortbestand des Reservats zu sichern. Für 2010 und 2022 wurden Landsat-7- und -8-Satellitenbilder erworben, verarbeitet und klassifiziert, um zwei Landnutzungskarten zu erstellen. Eine Zukunftsprojektion wurde mit 2022 als Referenzjahr erstellt. Ein maschinelles Lernmodell wurde mit Python entwickelt, indem eine Datenbank mit Bildern, die die Entwaldung simulieren, ausgewertet wurde.Die Ergebnisse umfassen eine detaillierte Analyse der Entwaldung, genaue Karten der Waldbedeckung und eine Bewertung der menschlichen Auswirkungen auf die Ökosysteme. Die Karten zeigen eine Verringerung der Waldbedeckung zwischen 2010 und 2022, wobei Verluste bis 2050 erwartet werden. Eine Umfrage unter 192 benachbarten Haushalten zeigt eine starke Beteiligung an der Landwirtschaft und dem Abholzen von Bäumen, die durch das Bevölkerungswachstum noch verschärft wird.
Autorenporträt
Frey Sylvestre ist Informatiker und Raumplaner. Er hat einen Master in Waldplanung (ERAIFT) und einen Bachelor in Informatik (UNIKIN). Er ist auf grüne Informatik, Fernerkundung und Machine Learning spezialisiert und verbindet Forschung und Praxis, um innovative Lösungen für die nachhaltige Bewirtschaftung von Tropenwäldern anzubieten.