CollectiveCrunch
การสำรวจป่าด้วย AI ที่วงการป่าไม้นอร์ดิกใช้จริง แม้แมลงเจาะเปลือกไม้ตัวเล็กก็มองออก
การสำรวจป่าไม้ตามธรรมเนียมต้องส่งคนเข้าป่าไปสุ่มตัวอย่างทีละเขต ไปครั้งหนึ่งก็หลายสัปดาห์ ซีรีส์ LINDA ของ CollectiveCrunch ใช้ข้อมูลดาวเทียมและไลดาร์ (LiDAR) บวก AI คำนวณปริมาตรไม้และสถานะสุขภาพของพื้นที่ป่าขนาดใหญ่โดยตรง ความแม่นยำการพยากรณ์ที่ทางการระบุอยู่ที่ราว 90%
จุดเด่นและสถานการณ์การใช้งาน
สายผลิตภัณฑ์แบ่งชัดเจน: LINDA Inventory ทำการสำรวจปริมาตรระดับปฏิบัติการของพื้นที่กว้าง; LINDA Bark Beetle ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมตรวจจับความเสียหายจากแมลงเจาะเปลือกไม้ตัวเล็ก; LINDA Biodiversity ประเมินระยะความหลากหลายทางชีวภาพของป่า; LINDA Scout ใช้ประเมินเป้าหมายเมื่อซื้อที่ดินป่าและไม้; LINDA Storm Damage ระบุต้นไม้ล้มจากลมจากภาพถ่าย โมเดลทั้งหมดปรับให้เป็นท้องถิ่นตามข้อมูลไลดาร์และดาวเทียมของแต่ละประเทศ และไม่ต้องส่งคนไปเก็บตัวอย่างในพื้นที่เพิ่ม และเชื่อมกับระบบจัดการป่าไม้หลักอย่าง ForestKIT, LVM GEO และ WMS API ได้ ลูกค้ารวมถึง Metsä Group, Metsähallitus ของฟินแลนด์ และ Sveaskog ของสวีเดน
เหมาะกับเจ้าของป่าไม้ โรงเลื่อย รัฐบาลท้องถิ่น และหน่วยงานจัดการที่ดินป่า พื้นที่ป่าปลูกของไทยไม่ใหญ่ แต่ป่าสงวนของรัฐ การอนุรักษ์ดินและน้ำ และการสำรวจการกักเก็บคาร์บอนล้วนต้องการวิธีวัด ที่ครอบคลุมพื้นที่กว้าง ทำซ้ำได้ ต้นทุนควบคุมได้ เมื่อก่อนเรื่องนี้ทำได้แค่พึ่งการถ่ายภาพทางอากาศบวกการตีความด้วยคน หนึ่งรอบก็หลายปี วิธีของ CollectiveCrunch บีบรอบให้อัปเดตได้ปีต่อปี มีความหมายเป็นพิเศษต่อคาร์บอนเครดิตและการประเมินหลังภัยพิบัติ
ฟังก์ชันหลัก
- LINDA Inventory การสำรวจปริมาตรไม้ระดับปฏิบัติการของพื้นที่กว้าง
- LINDA Bark Beetle การตรวจจับแมลงเจาะเปลือกไม้ด้วยดาวเทียม
- LINDA Biodiversity การประเมินระยะความหลากหลายทางชีวภาพ
- LINDA Scout การประเมินเป้าหมายการซื้อที่ดินป่าและไม้
- LINDA Storm Damage การระบุต้นไม้ล้มจากลม
- เชื่อมกับ ForestKIT, LVM GEO, WMS API
การใช้งานที่พบบ่อย
- การสำรวจปริมาตรประจำปีของป่าสงวนรัฐและป่าเอกชน
- การประเมินความเสียหายอย่างรวดเร็วหลังโรคแมลงและภัยลม
- การประเมินมูลค่าเป้าหมายก่อนซื้อที่ดินป่า
- แหล่งข้อมูลของรายงานการกักเก็บคาร์บอนและความหลากหลายทางชีวภาพ
ฟีเจอร์เด่น
- LINDA Inventory การสำรวจปริมาตรไม้ระดับปฏิบัติการของพื้นที่กว้าง
- LINDA Bark Beetle การตรวจจับแมลงเจาะเปลือกไม้ด้วยดาวเทียม
- LINDA Biodiversity การประเมินระยะความหลากหลายทางชีวภาพ
- LINDA Scout การประเมินเป้าหมายการซื้อที่ดินป่าและไม้
- LINDA Storm Damage การระบุต้นไม้ล้มจากลม
- เชื่อมกับ ForestKIT, LVM GEO, WMS API
ข้อดี
- ไม่ต้องเก็บตัวอย่างในพื้นที่ ต้นทุนการสำรวจพื้นที่กว้างลดลงอย่างมาก
- มาตรฐานการวิเคราะห์สอดคล้องกัน ไม่ได้รับผลจากความต่างของการตัดสินของผู้วางแผนแต่ละคน
- มีการใช้งานจริงของหน่วยงานป่าไม้ขนาดใหญ่ของฟินแลนด์และสวีเดน
ข้อเสีย
- โมเดลสร้างตามข้อมูลไลดาร์และดาวเทียมของแต่ละประเทศ ไทยต้องปรับเทียบใหม่
- ป่าสนนอร์ดิกเป็นสนามพิสูจน์หลัก ความเหมาะสมกับป่าผสมเขตร้อนชื้นยังไม่ทราบ
- เป็นบริการระดับองค์กร/หน่วยงาน เกษตรกรป่ารายบุคคลยากที่จะนำเข้าใช้เดี่ยวๆ
กรณีการใช้งาน
- การสำรวจปริมาตรประจำปีของป่าสงวนรัฐและป่าเอกชน
- การประเมินความเสียหายอย่างรวดเร็วหลังโรคแมลงและภัยลม
- การประเมินมูลค่าเป้าหมายก่อนซื้อที่ดินป่า
- แหล่งข้อมูลของรายงานการกักเก็บคาร์บอนและความหลากหลายทางชีวภาพ
บันทึกบรรณาธิการ
ป่าเป็นสินทรัพย์ส่วนน้อยของไทยที่ถูกประเมินต่ำอย่างหนัก เมื่อต้นทุนการสำรวจลดลง การอภิปรายเรื่องการกักเก็บคาร์บอนและระบบนิเวศจึงจะเปลี่ยนจากคำขวัญเป็นตารางคำนวณได้
คำถามที่พบบ่อย
ไทยมีข้อมูลไลดาร์ให้ใช้หรือไม่?
ไทยสะสมข้อมูลไลดาร์ทางอากาศไว้พอสมควรในช่วงหลัง ตามทฤษฎีมีพื้นฐาน แต่โมเดลของ CollectiveCrunch ฝึกมาสำหรับป่านอร์ดิก ป่าใบกว้างเขตร้อนชื้นและป่าผสมต้องสร้างโมเดลใหม่ หากจะนำเข้าใช้ นี่จะเป็นงานส่วนใหญ่ที่สุดในโครงการ
ความแม่นยำ 90% คำนวณอย่างไร?
นี่เป็นความแม่นยำการพยากรณ์ที่ทางการระบุ ตัวเลขจริงจะต่างกันตามลักษณะป่า คุณภาพข้อมูล และรายการที่สำรวจ ตัวเลขความแม่นยำเดียวที่ผู้ให้บริการใดๆ ให้ควรถือเป็นค่าอ้างอิง ก่อนเซ็นสัญญาให้ขอทำการตรวจเทียบในแปลงตัวอย่างของคุณจึงจะถูกต้อง