Jak dálkový průzkum umožňuje škálovatelné monitorování odlesňování založené na datech

Ztráta lesních porostů není jen ekologickým problémem, ale i rizikem pro sledovatelnost a dodržování předpisů. Pomocí dálkového průzkumu Země získávají organizace ověřitelné a časově ověřené údaje o tom, kde dochází k degradaci lesů, jak rychle postupuje a co ji způsobuje. Ať už podáváte zprávy v souladu s požadavky EUDR nebo vytváříte rámec politiky využívání půdy, satelitní snímky a geoprostorová analýza nabízejí přehled, který potřebujete k tomu, abyste mohli jednat s jistotou.

Zviditelnění úbytku lesů: Jak dálkový průzkum mění to, co víme

Dálkový průzkum využívá satelity, drony a letecké systémy ke sledování změn ve využívání půdy, aniž by se musel spoléhat na terénní týmy. Namísto rozptýlených zpráv nebo zastaralých map pracujete s daty s vysokým rozlišením a časovými razítky, která ukazují, co, kde a kdy se změnilo. Optické snímky upozorňují na úbytek vegetace. Radar proniká přes oblačnost. LiDAR doplňuje výšku a strukturu. V kombinaci tyto nástroje poskytují konzistentní viditelnost v rozsáhlých a vzdálených oblastech - viditelnost, kterou můžete ověřit.

Tento druh monitorování není jen užitečný - stává se nezbytným. Podle předpisů, jako je EUDR, musí společnosti prokázat, že jejich zdroje nepřispěly k odlesňování od stanoveného data. To vyžaduje jasné, geograficky lokalizované důkazy spojené s pozemky a hranicemi dodavatelského řetězce. Dálkový průzkum Země tyto body spojuje. A pokud se používá proaktivně, nepotvrzuje pouze minulé kácení - pomáhá označit oblasti s velkým tlakem na les dříve, než dojde k úbytku lesů, což zpřísňuje řízení rizik a zkracuje dobu reakce.

Co slouží k získávání dat: Technologie, které stojí za moderním monitoringem lesů

Moderní monitorování lesů je založeno na více než jen dobrých úmyslech. Je poháněn rostoucím množstvím hardwaru, senzorů a softwaru, které jsou navrženy tak, aby změny ve využívání půdy byly měřitelné, viditelné a ověřitelné. Od starších satelitních programů až po klasifikační modely poháněné umělou inteligencí - zde se blíže podíváme na to, co vlastně pohání proces monitorování, který stojí za dnešními upozorněními na odlesňování.

1. Satelitní snímky

Satelity jsou základem - bez nich neexistuje škálovatelná viditelnost. Pořizují konzistentní, opakovatelné snímky lesních oblastí, které analytikům umožňují zjišťovat změny v čase, aniž by museli vstoupit na zem.

Veřejné a komerční zdroje

Veřejné systémy jako Landsat (NASA/USGS) a Sentinel (ESA) nabízejí desítky let volně přístupných snímků, které jsou užitečné pro sledování dlouhodobých trendů. Komerční poskytovatelé, jako je Maxar nebo Planet Labs, se snaží o vyšší rozlišení a téměř každodenní aktualizace, což pomáhá v případech, kdy jsou časové lhůty napjaté nebo je důležitý detail.

Optické a radarové možnosti

Optické senzory poskytují viditelné spektrum - to, co si většina lidí představí pod pojmem satelitní snímky. V oblastech se zvýšenou oblačností však systémy SAR (Synthetic Aperture Radar) nabízejí klíčovou výhodu: pracují bez ohledu na počasí nebo světlo, což vám poskytuje nepřetržitou monitorovací kapacitu.

2. LiDAR (Light Detection and Ranging)

LiDAR nenahrazuje satelitní snímky, ale prohlubuje je. Zatímco snímky zobrazují povrch, LiDAR poskytuje strukturu: výšku korun, nadmořskou výšku a hustotu vegetace, a to vše v přesném 3D zobrazení.

Struktura lesa s vysokým rozlišením

Systémy LiDAR namontované na letadlech nebo bezpilotních letounech vysílají laserové pulzy směrem k zemi a měří, za jak dlouho se odrazí zpět. To umožňuje analytikům mapovat biomasu, sledovat prořezávky a vyhodnocovat, zda je les poškozený nebo nedotčený, což je pro regulaci a podávání zpráv zásadní.

Případy použití nad rámec detekce

LiDAR je užitečný zejména při ověřování nároků. Pokud dodavatel tvrdí, že pozemek je "druhotný les" nebo "obnovený lesní porost", data LiDAR to mohou pomoci potvrdit nebo vyvrátit - pomocí metrik, nikoli dohadů.

3. Multispektrální a hyperspektrální senzory

Tyto senzory snímají světlo v různých vlnových délkách, včetně těch, které lidské oko nedokáže rozpoznat. Většinou se používají k poznání stavu a složení vegetace.

Zjišťování jemných změn

Nástroje, jako je normalizovaný rozdíl vegetačních indexů (NDVI), převádějí surová data na vizuální informace a označují oblasti, kde může docházet ke stresu nebo degradaci rostlin - ještě předtím, než je odlesňování viditelné shora.

Použití při sledování degradace

V místech, kde není problémem kácení, ale degradace - například selektivní těžba nebo nemoci - mohou být spektrální data účinnější než samotné tradiční snímky.

4. Strojové učení a klasifikační algoritmy

Objem nezpracovaných dat je obrovský. Ruční prohlížení? Není reálné. Proto se moderní monitorovací pipelines do značné míry opírají o automatizaci a klasifikaci.

Rozpoznávání vzorů ve velkém měřítku

Modely strojového učení - včetně náhodných lesů a SVM - jsou vyškoleny k rozlišování mezi lesem, ornou půdou, městskou zástavbou a dalšími. Dokážou označit anomálie a na základě známých vzorců dokonce odhadnout pravděpodobnost nelegálních změn ve využívání půdy.

Vývoj s krajinou

Co je obzvláště užitečné: tyto modely se mohou v průběhu času přizpůsobovat. Jak se vyvíjí využití půdy nebo se zlepšují satelitní senzory, algoritmy se zdokonalují spolu s nimi - což z nich činí klíčové pro dlouhodobé strategie dohledu nad lesy.

5. Platformy GIS

Data dálkového průzkumu Země jsou cenná, ale sama o sobě jsou nezpracovaná. Platformy GIS z těchto dat vytvářejí něco použitelného - něco, s čím můžete jednat.

Vrstvení a vizualizace

Nástroje jako QGIS, ArcGIS nebo Google Earth Engine umožňují uživatelům překrýt více typů dat (např. snímky, LiDAR, výstrahy) a získat užitečné informace. Nedíváte se jen na jeden průlet družice - sledujete měsíce nebo roky změn v jediném rozhraní.

Podpora rozhodování a podávání zpráv

Mapy GIS nejsou jen vizuální. Tvoří základ pro podávání zpráv o dodržování předpisů, environmentální audity a plánování ochrany přírody. Pro subjekty podléhající předpisům, jako je EUDR, jsou zdrojem důkazů - ne jen ilustrací.

Monitorování v akci: Nástroje, politiky a praktické využití

Samotná data vám k dodržování předpisů nepomohou - záleží na tom, co s nimi uděláte. Monitorování lesů se nyní nachází na průsečíku technologií, předpisů a provozních pracovních postupů. K sladění satelitních snímků se získáváním zdrojů, klasifikací půdy a due diligence se používá řada systémů, od open-source dashboardů po soukromé rizikové enginy a regulační rámce, jako je nařízení EU o odlesňování. Nejdůležitější je, jak jsou tyto součásti propojeny - a zda jsou skutečně použitelné ve velkém měřítku.

EUDR 

EUDR funguje jako specializovaný zdroj pro orientaci v nařízení EU o odlesňování (EUDR). Naše práce se zaměřuje na pomoc podnikům pochopit rozsah působnosti zákona, objasnit jejich povinnosti a připravit se na lhůty pro prosazování. Velká část naší práce se točí kolem dokumentace, ověřování dodavatelského řetězce a sledovatelnosti využívání půdy - zejména v případě vysoce rizikových komodit.

Satelitní data sami nevytváříme. Místo toho pracujeme s existujícími soubory dat a monitorovacími platformami, abychom podpořili akční pracovní postupy pro dodržování předpisů. To zahrnuje ověřování geolokačních bodů podle mezního data EUDR, označování expozice nedávnému odlesňování a pomoc společnostem při reakci na opodstatněné obavy. Pokud si nejste jisti, jaká je vaše expozice nebo jaký druh údajů o využívání půdy budete potřebovat k ověření zdrojů, můžete se na nás kdykoli obrátit na adrese info@eudr.com - nasměrujeme vás správným směrem.

Používá se pro:

• pracuje se stávajícími satelitními a geolokačními daty
• Podpora dokumentace a sledovatelnosti v rámci hloubkové kontroly
• Pomáhá interpretovat regulační prahové hodnoty a dodržení mezních hodnot.
• poskytuje pokyny pro řešení odůvodněných obav

Starling (Airbus)

Starling je platforma pro monitorování lesů vyvinutá společností Airbus ve spolupráci s nadací Earthworm Foundation. Je navržena tak, aby podporovala společnosti při sledování rizika odlesňování v jejich dodavatelských řetězcích, zejména v souvislosti s dodržováním právních předpisů, jako je EUDR a vykazování emisí v rozsahu 3.

Platforma se opírá o snímky z vlastních satelitů společnosti Airbus a o data z družic Sentinel-2 a Landsat. Starling zjišťuje změny v lesním porostu, propojuje změny ve využívání půdy s konkrétními účastníky dodavatelského řetězce a vytváří diagnostiku, která podporuje sledovatelnost. Vlastní řídicí panel poskytuje uživatelům konsolidovaný přehled o ověřených zónách bez odlesňování a obsahuje funkce upozornění. Aplikaci Starling již používají významné značky působící v odvětví kakaa, palmového oleje a celulózy a papíru.

Používá se pro:

• Satelitní snímky z Airbusu, Sentinelu-2 a Landsatu
• Automatická upozornění na nedávnou změnu lesního porostu
• Zobrazení stavu ověřování nekácení lesů na přístrojové desce
• Podpora sladění s EUDR a vykazování rozsahu 3

Nástroje pro monitorování obnovy (WRI)

Průvodce nástroji pro monitorování obnovy, který vypracoval Institut světových zdrojů (WRI), je spíše adresářem než jednotnou platformou. Pomáhá uživatelům hodnotit a vybírat nástroje vhodné pro monitorování obnovy lesů a půdy - nejen odlesňování, ale i obnovy.

Platforma obsahuje případové studie, technická hodnocení a vyhledávač nástrojů, který pomáhá ochráncům přírody, nevládním organizacím a správcům půdy sladit jejich cíle monitorování s vhodnou technologií. Je strukturována tak, aby byla přístupná, a jejím cílem je překlenout propast mezi projekty obnovy v terénu a často složitým světem geoprostorových monitorovacích systémů.

Používá se pro:

• Nástroj ToolFinder k vyhodnocení a porovnání monitorovacích platforem
• Zaměření na obnovu lesa a obnovu po odlesnění
• Případy použití v nevládních organizacích, správcích půdy a vládách
• Praktický zdroj pro nastavení systémů sledování obnovy

Swift Geospatial

Společnost Swift Geospatial poskytuje řešení pro monitorování odlesňování s velkým důrazem na data v reálném čase a satelitní snímky s vysokým rozlišením. Jejich služba je postavena na integraci GIS a podporuje různé případy použití od odhalování nezákonné těžby dřeva až po odhad biomasy.

Swift se liší především operativním zaměřením - nástroje jsou navrženy tak, aby podporovaly přímé zásahy s jasnými výstupy, které mohou využívat donucovací orgány, místní samosprávy nebo vedoucí pracovníci v oblasti udržitelnosti ve firmách. Jejich platforma sleduje narušování, změny ve využívání půdy a degradaci lesů, zejména v odvětvích, jako je kakao, palmový olej a dřevo. Důraz je kladen na využitelná data, která slouží jako podklad pro dodržování předpisů i plánování ochrany přírody.

Používá se pro:

• Satelitní sledování ohnisek odlesňování v reálném čase
• Informační panely GIS pro mapování a inventarizaci lesů
• Podporuje odhalování nezákonné těžby dřeva a upozornění na zásahy do půdy.
• Umožňuje plánování zalesňování založené na důkazech

Global Forest Watch (GFW)

Global Forest Watch je široce používaná platforma s otevřeným přístupem, kterou provozuje World Resources Institute. Poskytuje nástroje pro globální monitorování lesů s vrstvenými satelitními daty v téměř reálném čase - přístupné prostřednictvím interaktivní mapy, ovládacích panelů a rozhraní API.

GFW je určena širokému publiku, od tvůrců politik až po místní komunity. Podporuje upozornění na odlesňování (např. systémy GLAD a RADD), mapování rizik a vlastní monitorování oblastí. Mnoho uživatelů se spoléhá na GFW jako na neutrální, veřejný zdroj pro hodnocení změn v lesích, hlášení o pokroku nebo označování porušení. Díky své otevřené povaze se stává běžným referenčním bodem při podávání zpráv o udržitelnosti a procesech náležité péče spojených s riziky pro lesy.

Používá se pro:

• Upozornění na odlesňování v téměř reálném čase (GLAD, RADD)
• Volně přístupné nástroje pro monitorování lesů
• Vlastní monitorování oblasti a integrace API
• Široké využití při podávání zpráv o udržitelnosti a prosazování

Jak se zjišťuje odlesňování: Základní metody, které se skutečně používají

Většina monitorovacích nástrojů se spoléhá na kombinaci zdrojů dat a technik, aby zjistila, co se děje v terénu. Níže jsou uvedeny ty, které se objevují opakovaně - ne teoretické modely, ale skutečné metody, které pomáhají týmům označit, ověřit a nahlásit úbytek lesů.

Běžné používané techniky:

• Detekce změn: Srovnání dvou satelitních snímků pořízených v různých časech. Pokud něco zeleného zhnědlo nebo se hustý porost změnil na řídký, je to označeno. Nejlépe to funguje s vícečasovými daty a jasnou základní linií.
• NDVI a další vegetační indexy: NDVI sleduje "zelenou" oblast. Pokles obvykle znamená úbytek vegetace - vykácený, vypálený nebo degradovaný les. Nevysvětluje proč, ale ukazuje na to, kde.
• Klasifikace pod dohledem a bez dohledu: Klasifikační algoritmy označují typy půdního pokryvu na základě hodnot pixelů. Při klasifikaci pod dohledem se systém trénuje na známých příkladech (les, holá půda, plodiny). Při neřízené klasifikaci systém shlukuje data bez předběžných značek.
• SAR (radar se syntetickou aperturou): Radarové senzory se o mraky nestarají. Proto se SAR hojně využívá v tropických oblastech. Zjišťuje změny struktury a vlhkosti povrchu - hodí se pro zjišťování těžební činnosti nebo mýcení v zamračených oblastech.
• Objektová analýza obrazu (OBIA): Namísto jednotlivých pixelů je OBIA seskupuje do tvarů. Pomáhá předcházet falešně pozitivním výsledkům přidáním prostorového kontextu (např. přirozené mezery vs. oblasti vyčištěné člověkem).
• Modely strojového učení: Tyto modely, které jsou vyškoleny na základě označených snímků, se naučí, jak vypadá odlesňování, a mohou tuto logiku použít v měřítku. Běžné jsou modely Random Forest a Support Vector Machines. Hluboké učení se začíná objevovat více, ale vyžaduje velké množství trénovacích dat.
• Monitorování časových řad: Pohled na delší časový úsek pomáhá oddělit sezónní změny od skutečného odlesňování. Užitečné, když se snažíte vyhnout falešným poplachům nebo potvrdit trend.
• LiDAR: Používá laserové pulzy k mapování výšky a struktury korun stromů. Není určen pro každodenní sledování, ale poskytuje spolehlivá data pro odhady biomasy a kontrolu degradace v "dosud zelených" lesích.

Budoucí trendy v dálkovém průzkumu pro monitorování lesů

Směr monitorování lesů se ubírá směrem k rychlosti, automatizaci a integraci. Satelity s kratšími dobami opakovaných výstupů umožňují sledování téměř v reálném čase, zejména ve spojení s cloudovým zpracováním. Drony vyplňují mezery tam, kde satelitní rozlišení nestačí nebo kde je nutné ověření na místě. Současně se přidávají radary a termovizní snímky, které se zabývají přetrvávající oblačností nebo zjišťují neviditelné změny, jako je vlhkost a teplo na povrchu. Tyto systémy se smíšenými senzory jsou stále lepší v odhalování včasných příznaků degradace - nejen celkového úbytku lesů.

Na straně analytiky se modely strojového učení vyvíjejí nad rámec pouhého označování lesů a nelesů. Jsou trénovány na detekci chování - vzorce těžby dřeva, postupné prořezávání okrajů, postupné prořezávání - a propojují je s hodnocením rizik. To začíná ovlivňovat způsob, jakým společnosti nastavují prahové hodnoty pro získávání zdrojů nebo spouštějí interní přezkumy. Stále více platforem se také připojuje přímo k systémům sledovatelnosti, ovládacím panelům shody a nástrojům pro zadávání zakázek. Namísto toho, aby monitorování bylo samostatným technickým krokem, stává se součástí fungování dodavatelských řetězců a způsobu, jakým je v praxi řízeno vystavení regulacím.

Závěr

Monitorování odlesňování pomocí dálkového průzkumu není nic nového, změnilo se však to, jak přímo se nyní promítá do prosazování práva, odpovědnosti dodavatelského řetězce a dodržování předpisů. To, co dříve sloužilo jako výzkumný nástroj, je nyní klíčovou součástí způsobu, jakým organizace sledují využívání půdy, dokumentují rizika a reagují na tlak zákonů, jako je EUDR. Technika je k dispozici, data jsou stálá a očekávání jsou jasná. Nyní záleží na tom, jak dobře dokáží systémy propojit jednotlivé body - mezi snímky, zdroji a skutečnými důsledky v terénu.

Se zpřísňujícími se požadavky a zkracujícími se okny pro podávání zpráv bude dálkový průzkum stále více součástí každodenního provozu. Problémem není přístup k datům - jde o to vědět, co s nimi dělat, kdy a jak je propojit s konkrétními povinnostmi. Právě v tom spočívá hodnota: ne v samotných pixelech, ale v tom, co díky nim bude viditelné, ověřitelné a vymahatelné.

ČASTO KLADENÉ DOTAZY