CollectiveCrunch
မြောက်ဥရောပသစ်တောများအတွက် အသုံးပြုနေသော AI သစ်တောစာရင်းဇယား၊ သစ်စေးထိုးပိုးမွှားဒဏ်ကိုပါ ဖော်ထုတ်ပေးသည်
သစ်တောစာရင်းဇယားကောက်ယူခြင်းသည် အစဉ်အလာအရ လူကိုယ်တိုင်တောထဲဝင်ကာ ကွက်စိတ်နမူနာကောက်ယူရသဖြင့် တစ်ကြိမ်လျှင် ပတ်ပေါင်းများစွာ ကြာမြင့်တတ်သည်။ CollectiveCrunch ၏ LINDA စီးရီးသည် ဂြိုလ်တုနှင့် LiDAR ဒေတာများကို AI နှင့် ပေါင်းစပ်ကာ ဧရိယာအကျယ်အဝန်းအတွက် သစ်တောထုထည်နှင့် ကျန်းမာရေးအခြေအနေများကို တိုက်ရိုက်တွက်ချက်ပေးပြီး၊ တရားဝင်ဖော်ပြချက်အရ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုမှာ 90% ခန့် ရှိသည်။
အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အသုံးပြုနိုင်သည့်နေရာများ
ထုတ်ကုန်လိုင်းများကို ရှင်းလင်းစွာ ခွဲခြားထားသည်- LINDA Inventory သည် ဧရိယာအကျယ်အဝန်းအတွက် လုပ်ငန်းသုံး သစ်ထုထည်စာရင်းဇယားကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်၊ LINDA Bark Beetle သည် ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံများဖြင့် ပိုးမွှားအန္တရာယ်ကို ထောက်လှမ်းပေးသည်၊ LINDA Biodiversity သည် သစ်တော၏ ဇီဝမျိုးစုံမျိုးကွဲအဆင့်များကို အကဲဖြတ်ပေးသည်၊ LINDA Scout သည် သစ်တောမြေနှင့် သစ်ပင်ဝယ်ယူရာတွင် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ဖြစ်ပြီး၊ LINDA Storm Damage ကမူ ဓာတ်ပုံများမှတစ်ဆင့် လေပြင်းတိုက်ခတ်၍ လဲကျနေသော သစ်ပင်များကို ခွဲခြားပေးသည်။ မော်ဒယ်အားလုံးသည် နိုင်ငံအလိုက် LiDAR နှင့် ဂြိုလ်တုဒေတာများအပေါ် မူတည်ကာ ဒေသန္တရအသွင် ပြုလုပ်ထားပြီး ကွင်းဆင်းနမူနာကောက်ယူရန် ထပ်မံလူလွှတ်စရာ မလိုဘဲ ForestKIT၊ LVM GEO နှင့် WMS API ကဲ့သို့သော အဓိက သစ်တောစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဖောက်သည်များထဲတွင် ဖင်လန်နိုင်ငံမှ Metsä Group၊ Metsähallitus နှင့် ဆွီဒင်မှ Sveaskog တို့ ပါဝင်သည်။
အဓိက အင်္ဂါရပ်များ
- LINDA Inventory ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ငန်းသုံး သစ်ထုထည်စာရင်းဇယား
- LINDA Bark Beetle ပိုးမွှားအန္တရာယ် ဂြိုလ်တုထောက်လှမ်းမှု
- LINDA Biodiversity ဇီဝမျိုးစုံမျိုးကွဲအဆင့် အကဲဖြတ်ခြင်း
- LINDA Scout သစ်တောမြေနှင့် သစ်ပင်ဝယ်ယူမှု အကဲဖြတ်ခြင်း
- LINDA Storm Damage မုန်တိုင်းဒဏ်သင့် လဲကျသစ်ပင်များ ခွဲခြားခြင်း
- ForestKIT၊ LVM GEO၊ WMS API တို့နှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်ခြင်း
အားသာချက်များ
- ကွင်းဆင်းစစ်ဆေးရန် မလိုတော့ဘဲ ကြီးမားသောဧရိယာ စာရင်းကောက်ခံစရိတ် သိသိသာသာ သက်သာခြင်း
- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စံနှုန်းများ တသမတ်တည်းရှိပြီး စီစဉ်သူအမျိုးမျိုး၏ ဆုံးဖြတ်ချက် ကွာခြားချက်ဒဏ် မခံရခြင်း
- ဖင်လန်နှင့် ဆွီဒင်နိုင်ငံတို့မှ အဓိကသစ်တောအဖွဲ့အစည်းများ လက်တွေ့အသုံးပြုထားခြင်း
အားနည်းချက်များ
- မော်ဒယ်များသည် နိုင်ငံအလိုက် LiDAR နှင့် ဂြိုလ်တုဒေတာအပေါ် မူတည်တည်ဆောက်ထားရာ အခြားဒေသများအတွက် ပြန်လည်ချိန်ညှိရန် လိုအပ်ခြင်း
- မြောက်ဥရောပ အပ်ဖန်ရွက်တောများကို အဓိကအတည်ပြုထားသဖြင့် အခြားသစ်တောအမျိုးအစားများအတွက် သင့်လျော်မှု အတိမ်အနက်ကို စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ခြင်း
- လုပ်ငန်းသုံး/အဖွဲ့အစည်းအဆင့် ဝန်ဆောင်မှုဖြစ်၍ တစ်ဦးချင်းသစ်တောလုပ်ကိုင်သူများ သီးသန့်အသုံးပြုရန် ခက်ခဲခြင်း
အသုံးပြုမှုများ
- အစိုးရနှင့် ပုဂ္ဂလိก သစ်တောများ၏ နှစ်အလိုက် သစ်ထုထည်စာရင်း ကောက်ယူခြင်း
- ပိုးမွှားဘေးနှင့် မုန်တိုင်းဒဏ်သင့်ပြီးနောက် လျင်မြန်စွာ ထိခိုက်မှု အကဲဖြတ်ခြင်း
- သစ်တောမြေ မဝယ်ယူမီ တန်ဖိုးဖြတ်ခြင်း
- ကာဗွန်စုပ်ယူမှုနှင့် ဇီဝမျိုးစုံမျိုးကွဲ အစီရင်ခံစာများအတွက် ဒေတာရင်းမြစ်
အယ်ဒီတာမှတ်ချက်
သစ်တောများသည် လျော့ပါးသက်ရောက်မှုများကို များစွာရရှိစေနိုင်သော ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ စာရင်းကောက်ခံစရိတ်များ လျော့ကျလာမှသာ ကာဗွန်စုပ်ယူမှုနှင့် ဂေဟစနစ်ဆိုင်ရာ ဆွေးနွေးမှုများကို ကြွေးကြော်သံသက်သက်မှသည် စာရင်းဇယားများအဖြစ် လက်တွေ့ပြောင်းလဲနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
ဒေသတွင်း LiDAR ဒေတာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
ဒေသအများစုတွင် လေကြောင်းသုံး LiDAR ဒေတာများ စုဆောင်းထားပြီးဖြစ်သဖြင့် သီအိုရီအရ အခြေခံရှိသော်လည်း၊ CollectiveCrunch ၏ မော်ဒယ်များသည် မြောက်ဥရောပ သစ်တောပုံစံများအတွက် လေ့ကျင့်ထားခြင်းဖြစ်ရာ အခြားသစ်တောအမျိုးအစားများအတွက် မော်ဒယ်အသစ်ပြန်လည် တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအချက်သည် စီမံကိန်း၏ အကြီးမားဆုံး အလုပ်အပိုင်း ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။
တိကျမှု 90% ကို ဘယ်လို တွက်ချက်ထားတာလဲ။
၎င်းသည် တရားဝင်ဖော်ပြထားသော ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုဖြစ်ပြီး အမှန်တကယ် ဂဏန်းပမာဏမှာ သစ်တောပုံစံ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် စာရင်းဇယားအမျိုးအစားအပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားပါမည်။ ပေးအပ်ထားသော တိကျမှုနှုန်းကို ကိုးကားချက်အဖြစ်သာ သတ်မှတ်သင့်ပြီး စာချုပ်မချုပ်ဆိုမီ မိမိတို့၏ နမူနာကွက်များတွင် တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေး အတည်ပြုခြင်းက အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။