OCELL
Perisian pengurusan perhutanan untuk membina kembar digital hutan menggunakan imej udara
Pasukan dari Jerman, OCELL, membangunkan "kembar digital hutan": menggunakan imej udara berserta pelbagai sumber data untuk membina semula keseluruhan kawasan hutan menjadi model maya yang tepat. Lokasi, spesies, ketinggian, dan isi padu setiap pokok dipetakan sepenuhnya. Inventori perhutanan tradisional bergantung pada tinjauan sampel dan dianggarkan, yang mengambil masa beberapa bulan untuk disiapkan. Dengan adanya kembar digital, pegawai perhutanan boleh mengetahui jumlah isi padu kayu yang boleh dituai di sesebuah petak hutan terus dari pejabat.
Ciri-ciri Utama dan Senario Penggunaan
Platform ini merangkumi pengenalpastian spesies dan pertumbuhan pokok pada peringkat individu, analisis struktur dirian hutan, perancangan penjarangan (thining) dan pembalakan, serta penilaian kerosakan akibat angin ribut dan perosak. Ia juga mengintegrasikan pengiraan penyerapan karbon—pemilik hutan di Eropah semakin perlu membuktikan kepada pasaran kredit karbon jumlah karbon yang diserap oleh hutan mereka, sesuatu yang mustahil dilakukan tanpa inventori yang tepat.
Sesuai untuk pengusaha perhutanan, pihak berkuasa perhutanan, dan pemaju projek kredit karbon.
Ciri Utama
- Membina kembar digital hutan menggunakan imej udara
- Pengenalpastian spesies dan isi padu pokok pada peringkat individu
- Perancangan operasi penjarangan dan pembalakan
- Kuantifikasi penyerapan karbon hutan
- Penilaian kerosakan akibat angin ribut dan perosak
Kelebihan
- Memendekkan tinjauan manual berbulan-bulan kepada hanya beberapa hari
- Ketepatan peringkat pokok individu menyokong perhutanan ketepatan
- Menjawab keperluan inventori kredit karbon secara terus
Kekurangan
- Memerlukan operasi imej udara, bukan penyelesaian satelit sepenuhnya
- Ketepatan pengecaman spesies pokok berbeza mengikut kerumitan kanopi
- Terutamanya memberi perkhidmatan kepada pasaran Eropah
Kes Penggunaan
- Inventori sumber hutan
- Kuantifikasi projek kredit karbon
- Perancangan penjarangan hutan
- Penilaian kerosakan tanah hutan
Nota Editor
Kredit karbon hutan telah menjadi topik hangat kebelakangan ini, tetapi halangan sebenar bukanlah pada konsepnya, sebaliknya pada "bagaimana anda membuktikannya". Inventori yang tepat adalah tiket masuknya, dan apa yang dijual oleh OCELL sebenarnya adalah kebolehaudit.
Soalan Lazim
Adakah ia sesuai untuk hutan campuran pelbagai lapisan?
Hutan di Eropah didominasi oleh hutan ladang konifer dengan struktur kanopi yang agak ringkas. Hutan semula jadi mempunyai pelbagai spesies dan lapisan yang kompleks, menjadikan pengecaman lebih sukar. Jika ingin menggunakannya, disyorkan untuk menjalankan ujian berskala kecil terlebih dahulu bagi mengesahkan tahap ketepatan.
Apakah perbezaannya dengan tafsiran imej satelit?
Satelit bagus untuk melihat trend skala besar, tetapi resolusinya sukar mencapai peringkat pokok individu. Walaupun imej udara lebih kos efektif (tinggi kosnya), ia boleh mendapatkan maklumat setiap pokok. Kedua-duanya sebenarnya saling melengkapi dan bukannya saling menggantikan.
Alat AI Berkaitan
Waste Robotics
Robot pengisihan sisa berasaskan AI dengan penderiaan hiperspektrum, mampu mengesan perbezaan bahan yang tidak dapat dilihat dengan mata kasar
ZenRobotics
Sistem pengisihan sisa pepejal robotik pertama di dunia, mampu mengenal pasti lebih 500 kategori sisa.
Glacier
Robot pengisihan AI untuk kilang kitar semula, mengubah aliran sampah menjadi data yang boleh dianalisis
Wildlife Insights
Platform AI untuk pengecaman foto kamera perangkap (camera trap) hidupan liar, memproses ribuan foto dalam masa minit.
BirdWeather
Rangkaian akustik pemerhatian burung global yang dikuasakan oleh rangkaian neural BirdNET, merakam spesies burung secara automatik hanya dengan membiarkannya terpasang.
Rainforest Connection
Mengesan bunyi gergaji rantai di hutan hujan dan menghantar amaran, melindungi ekosistem menggunakan AI bioakustik.