Le immagini satellitari analizzate dall'intelligenza artificiale stanno emergendo come un nuovo strumento per trovare strade non mappate che portano distruzione ambientale nelle aree selvagge.
L'illustre professore Bill Laurance della James Cook University è stato coautore di uno studio che analizza l'affidabilità di un approccio automatizzato alla mappatura stradale su larga scala, utilizzando reti neurali convoluzionali addestrate sui dati stradali, utilizzando immagini satellitari.
Ha affermato che la Terra sta vivendo un'ondata di costruzione di strade senza precedenti, con circa 25 milioni di chilometri di nuove strade asfaltate previste entro la metà del secolo.
"Circa il 90% di tutta la costruzione di strade avviene nei paesi in via di sviluppo, comprese molte regioni tropicali e subtropicali di eccezionale biodiversità.
"Aumentando drasticamente l'accesso ad aree naturali un tempo remote, uno sviluppo stradale scarsamente regolamentato innesca un drammatico aumento dei disagi ambientali dovuti ad attività come il disboscamento, l'estrazione mineraria e il disboscamento", ha affermato il professor Laurance.
Ha affermato che molte strade in tali regioni, sia legali che illegali, non sono mappate, con studi di mappatura stradale nell'Amazzonia brasiliana, nell'Asia-Pacifico e altrove che rilevano regolarmente una lunghezza stradale fino a 13 volte superiore a quella riportata nei database governativi o stradali.
"Tradizionalmente, la mappatura stradale significava tracciare a mano le caratteristiche stradali, utilizzando immagini satellitari. Questo è incredibilmente lento, rendendo quasi impossibile rimanere al passo con lo tsunami stradale globale", ha affermato il professor Laurance.
I ricercatori hanno addestrato tre modelli di apprendimento automatico per mappare automaticamente gli elementi stradali da immagini satellitari ad alta risoluzione che coprono aree rurali, generalmente remote e spesso boscose di Papua Nuova Guinea, Indonesia e Malesia.
"Questo studio mostra il notevole potenziale dell'intelligenza artificiale per compiti su larga scala come la mappatura stradale globale. Non siamo ancora arrivati a quel punto, ma stiamo facendo buoni progressi", ha affermato il professor Laurance.
"La proliferazione delle strade rappresenta probabilmente la minaccia diretta più importante per le foreste tropicali a livello globale. Tra qualche anno, l'intelligenza artificiale potrebbe fornirci i mezzi per mappare e monitorare le strade nelle aree più critiche dal punto di vista ambientale del mondo."
Il lavoro è pubblicato sulla rivista Remote Sensing .
Ulteriori informazioni: Sean Sloan et al, Mappatura di strade remote utilizzando l'intelligenza artificiale e immagini satellitari, Rilevamento remoto (2024). DOI:10.3390/rs16050839
Fornito dalla James Cook University
