Derin Öğrenme, Amazon Orman Yangını Tespit Doğruluğunu %93’e Yükseltiyor

Universidade Federal do Amazonas merkezli araştırma ekibi, uydu görüntüleri ve derin öğrenme tekniklerini kullanan, Amazon (AMZN ) yağmur ormanlarında orman yangınlarını yüksek başarı oranıyla tespit eden bir Yapay Sinir Ağı (ANN) modeli geliştirdi.

Orman yangınlarını tespit etme ve müdahale etme yeteneği, bu hayati ekosistemlerin hassas ekolojik dengesini korumak için kritik öneme sahiptir ve Amazon bölgesinin geleceği kararlı, hızlı eyleme bağlıdır.

– Baş yazar Prof. Cíntia Eleutério, Universidade Federal do Amazonas

Amazon’da izleme hâlâ gerçek zamanlı veri sağlasa da, çözünürlüğü orta seviyededir ve daha küçük yangın alevlerini ya da uzak bölgelerdeki detayları tespit etme yeteneği sınırlıdır.

Bu nedenle model, orman yangınlarını otomatik olarak tespit etmek için güçlü bir çözüm sunar ve yıkıcı etkilerini hafifletmek için gereken zamanı önemli ölçüde azaltır.

International Journal of Remote Sensing dergisinde yayımlanan çalışma, modeli yangınlı ve yangınsız Amazon yağmur ormanı görüntüleri üzerinde eğiterek %93’e varan bir başarı oranı rapor etti. Ortak yazar Prof. Carlos Mendes’e göre:

CNN modeli, belirli bölgelerde daha ayrıntılı analizler yapmayı mümkün kılan değerli bir ek olabilir. Mevcut sensörlerin geniş zaman kapsamasını modelimizin mekânsal hassasiyetiyle birleştirerek, kritik çevre koruma bölgelerinde orman yangını izlemeyi önemli ölçüde artırabiliriz.

Çalışma, uydu görüntüleri ve yapay zekanın entegrasyonunun, orman yangınlarının artan zorluklarına proaktif bir yaklaşım sunduğunu ve uzaktan algılama ve derin öğrenme alanına katkı sağladığını belirtti.

Teknoloji özellikle erken uyarı sistemlerini güçlendirme ve orman yangını müdahale stratejilerini iyileştirme potansiyeli sunar, Amazon gibi kritik ekosistemlerin korunmasına yardımcı olur. Mevcut izleme sistemlerine entegrasyonu, ek doğrulama ve dağıtım çabalarına bağlı olarak 1 ila 3 yıl sürebilir. Şimdi, yeni teknolojinin dünyaya sunduğu ilerlemelere daha yakından bakalım.

Dünyanın Akciğerleri Ciddi Bir Tehdit Altında

Amazon yağmur ormanı, birkaç milyon kuş, böcek, bitki ve diğer yaşam formlarını barındıran küresel ölçekte önemli bir varlıktır. Dünya’nın en zengin ve en çeşitli biyolojik rezervuarıdır.

Dünya genelindeki insanlar bu yağmur ormanına sadece yiyecek, su, odun ve ilaçlar için değil, aynı zamanda içinde depolanan 150-200 milyar ton karbonla iklimi dengelemeye yardımcı olması nedeniyle de bağımlıdır.

Amazon yağmur ormanı, Brezilya üzerinde güçlü bir sosyo-çevresel ve ekonomik etki yaratır ve ülkenin toplam alanının yaklaşık %40’ını oluşturur. Brezilya dışında, orman sekiz başka Güney Amerika ülkesine yayılmıştır.

Biyoçeşitlilik korunması ve küresel iklim düzenlemesindeki büyük rolü göz önüne alındığında, Amazon yağmur ormanı büyük ekolojik öneme sahiptir.

Bununla birlikte, orman, yaygın ormansızlaşma, sürdürülemez arazi kullanımı ve artan orman yangını tehdidi şeklinde bir krizin içinde.

Son yarım yüzyılda sıcaklık artışı, bölgedeki kuraklıkların şiddetlenmesine yol açtı. Çoğu model, 21. yüzyılda Amazon yağmur ormanındaki kuru sezonun şiddetinin artacağını öngörerek durumun daha da kötüleşeceğini gösteriyor.

Bu artış, radyasyon etkileri ve aerosol üretiminin azalması nedeniyle deniz yüzeyi sıcaklıklarında (SST) anormal değişikliklere ve Amazon bölgesindeki yağış miktarındaki dalgalanmalara yol açıyor.

Çalışmanın belirttiği gibi, bu yeni iklim konfigürasyonu doğrulanırsa, yağmur ormanı yangınlara eğilimli bir şekilde güçlendirilmiş bir sistem haline gelebilir. Bu da Dünya’nın akciğerlerini, artan orman yangını sayısı nedeniyle yükselen bir tehdit altına sokar.

Bu yangınların çevresel etkileri sadece bölgesel sınırlarla sınırlı değildir; küresel iklim modellerini ve biyoçeşitliliği etkiler. Bu da Amazon’da orman yangınlarını tespit etmenin ve müdahale etmenin kritik olduğunu gösterir.

Bu çevresel krizi izlemek ve çözmek için uydu görüntüleriyle uzaktan algılama, bu hayati ekosistemin hassas ekolojik dengesini korumak adına önemli bir araç haline gelmiştir.

Daha önce hiç olmadığı kadar neden yangın güvenliğinin daha kritik olduğunu öğrenmek için buraya tıklayın.

Yoğunlaşan Orman Yangınlarının Kötü Etkisi

Ulusal Uzay Araştırma Enstitüsü (INPE) verilerine ve TerraBrasilis web platformuna göre, 1999-2023 yılları arasında Ocak ve Haziran ayları arasında orman yangınları düşük seviyelerde kalmıştır. Ancak, Temmuz ve Kasım ayları arasında olay sayısı önemli ölçüde artmış, Aralık ayında ise azalmıştır.

1999-2001 yılları arasında yıl boyunca orman yangını olay sayısı düşüktü. 2002’den itibaren yangın şiddeti önemli ölçüde artarak 2005’te yerel bir maksimuma ulaşmıştır.

Azalma 2011’e kadar sürdü, ardından sayılar sürekli bir artış göstermeye başladı ve bu yükselen trend hâlâ devam etmektedir. Son beş yıl en yüksek orman yangını vakalarına sahne oldu. 2023’te Amazon’da 98.639 orman yangını gerçekleşti.

Amazon yağmur ormanı, Brezilya biyomlarındaki orman yangınlarının önemli bir kısmını (yarıdan fazlasını) oluşturmaktadır.

Amazon dışında, Brezilya’da bulunan diğer ekosistemler arasında tüm yangınların %26,70’ini oluşturan Cerrado, ayrıca Caatinga, Atlantik Ormanı, Pantanal ve Pampas yer alır; son iki bölge 2023’te en az yangın etkisi görenlerdir.

Bu ekosistemlerin her biri benzersiz tür çeşitliliği ve özelliklere sahiptir. Bu biyomlar iklim değişikliğini hafifletmek, karbon yutakları olarak işlev görmek ve nesli tükenmekte olan türleri korumak açısından hayati öneme sahiptir. Ancak, orman yangınları bu ekosistemlere önemli zararlar vermektedir.

Coğrafi olarak, Amazonas eyaletinde en yüksek yangın yoğunluğu Lábrea, Apuí ve Novo Aripuanã belediyelerinde görülmekte ve bu bölgeler en yüksek vaka sayısına sahiptir.

Orman yangınları son derece zararlıdır ve çok yönlü yıkıcı sonuçlara yol açar.

İlk olarak, bitki örtüsünü yok eder ve bu, yerli türlerin geri dönüşü olmayan bir şekilde yok olmasına neden olabilir. Bu bitki örtüsünün bazıları benzersiz tıbbi özelliklere sahiptir ve sadece Amazon bölgesinde bulunur.

Orman yangınları ayrıca toprak verimliliğini azaltarak toprağı çorak hâle getirir ve etkilenen alanların doğal iyileşmesini engeller. Dahası, yangınların neden olduğu Amazon ormansızlaşması su akışını artırarak nehir seviyelerini yükseltir. Bu, bitki örtüsü azalması nedeniyle suyun toprağa sızmasını olumsuz etkiler ve evapotranspirasyon oranlarını düşürür.

Ayrıca, fauna ve flora kaybı da aynı derecede endişe vericidir. Orman yangınları hayati yaşam alanlarını yok eder ve yerel besin zincirinde önemli dengesizliklere yol açar.

Atmosfere salınan yoğun CO2 emisyonları sera etkisini ve küresel ısınmayı daha da şiddetlendirir. Bu durum, küresel iklim sorunlarını yoğunlaştırır ve Amazon yağmur ormanlarında büyük yangınların daha sık görülmesine neden olur.

Otomatik Orman Yangını Tespiti için Derin Öğrenmeden Yararlanma

Problemi ele almak için çalışma, bölgedeki orman yangınlarını sınıflandırmak amacıyla yeni bir teknoloji olan Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) kullandı.

CNN, görüntü analizi ve görsel desen tanıma için optimize edilmiş özel bir alt kümedir ve bilgisayarlı görüde güçlü bir araç haline gelmiştir.

Örneğin, CNN modeli COVID-19’u sınıflandırmak ve teşhis etmek için kullanıldı. Bunun yanı sıra, göğüs röntgeni görüntüleriyle pnömoni tespiti, akıllı atık tanımlama ve geri dönüşüm, Yüksek Enerji Fiziği’nde çarpışma analizi ve kök hücre görüntülerinde hücre tipi tanımlaması için de kullanılmıştır.

Ayrıca, Landsat verileri kullanarak Brezilya Amazonunda ormansızlaşma değişim tespiti, orman yangını tespiti ve insansız hava aracı (UAV) görüntülerinde orman yangını dumanı tespiti için de kullanılmaktadır.

CNN, yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenmeyi kullanır; bu, algoritmaların yeni ve artan verilere maruz kaldıkça zamanla daha iyi hale gelmesini sağlar.

Bu çalışma için araştırmacılar, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden ve hesaplamalı modellerin karmaşık desenleri ayırt etmesini ve insan anlayışının ötesinde olabilecek zorlukları çözmesini sağlayan Yapay Sinir Ağları (ANN) algoritmasından faydalandı.

Bu, eğitim sürecinde geniş veri setleriyle çalışabilmek için bilgi özümsemesini kolaylaştıran birden fazla katmanı ardışık olarak istifler.

Bu teknolojik sinerji, makinelerin deneyimsel öğrenme yoluyla orman yangınlarını tespit etme gibi görevleri yerine getirmesine yardımcı olmak için istatistiksel prosedürleri kullanır.

Derin öğrenme tekniklerinin büyük potansiyelinden yararlanarak, ağ otomatik orman yangını tespiti için güçlü bir çözüm sunar. Otomatik tanımlama, yangınların yıkıcı etkilerini hafifletmek için zamanında bir yanıt alınmasını sağlar.

Son çalışmada, araştırmacılar sinir ağı çerçevesini genişleterek CNN’ye odaklandı; özellikle Python kütüphaneleri TensorFlow ve Keras aracılığıyla kullanılan bu model, görüntülerden özellik çıkarma konusunda bilgisayarlı görü uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

Amaç, Landsat 8 ve Landsat 9 uydu görüntülerini kullanarak Amazon bölgesinde orman yangınlarını tespit etmek için CNN’i uygulamaktır.

Isı-aktiflenebilir biyomimetik jellerin orman yangınlarıyla nasıl mücadele ettiğini öğrenmek için buraya tıklayın

Gelişmiş ve Yerelleştirilmiş Orman Yangını Tespit Yaklaşımı

Ekip, modeli eğitmek için Landsat 8 ve Landsat 9 uydularından elde edilen görüntüleri kullandı.

Bu uydular, orman yangınlarını tespit ve sınıflandırmak için gerekli çeşitli spektral bantlarda görüntü yakalayan gelişmiş enstrümanlarla donatılmıştır. Çok spektral ve termal yetenekleri, sıcaklık anomalilerini tanımlamayı ve bitki türleri ile yanmış alanları ayırt etmeyi mümkün kılar.

Bu iki uydu da Görsel, Yakın Kızılötesi (NIR) ve Kısa Dalga Kızılötesi (SWIR) bantlarında görüntü yakalayan Operasyonel Arazi Görüntüleyicisi (OLI) özelliğine sahiptir; bu, bitki değişikliklerini tespit etmek için kritiktir.

Yanmış alanlar NIR’de düşük yansıtma gösterirken, sağlıklı bitki örtüsü güçlü yansıtma yapar. Kısa dalga kızılötesi (SWIR) bantları ise toprak ve bitki nemini tespit ederek yangından etkilenen bölgelerin belirlenmesine yardımcı olur.

Her iki uydu da iki termal kızılötesi bandında çalışan ve ısı kaynakları ile yüzey sıcaklığı hakkında değerli veriler sağlayan Termal Kızılötesi Sensör (TIRS)’e sahiptir. TIRS, 100 metre uzamsal çözünürlük sunarken OLI bantları 30 metre çözünürlük sağlar. Bu nedenle, yangın izleme için en uygun olanlarıdır ve bitki sağlığının daha ayrıntılı haritalanmasına olanak tanır.

Ekip, EarthExplorer’dan elde edilen ve Amazon yağmur ormanındaki orman yangınlarını gösteren 200 yeni görüntüden oluşan bir veri setiyle CNN’i eğitti. Dengeli bir öğrenme yaklaşımını sağlamak için aynı sayıda yangınsız görüntü de kullanıldı.

Küçük olmasına rağmen veri seti, CNN’in eğitim aşamasında %93 doğruluk elde etmesi için yeterliydi. Eğitimde yer almayan 40 görüntüde test edildiğinde model, 24 yangınlı görüntüden 23’ünü ve 16 yangınsız görüntünün tamamını doğru sınıflandırabildi.

Bu son derece tatmin edici performans seviyesi, modelin sağlamlığını ve genelleme yeteneklerini göstermektedir.

Ekip, bu yaklaşımın orman yangını tespiti için büyük bir potansiyel gösterdiğini ve Brezilya’da geniş ve sürekli yangın tespiti için yaygın olarak kullanılan Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradyometresi (MODIS) ve Görünür Kızılötesi Görüntüleme Radiometre Takımı (VIIRS) gibi köklü büyük ölçekli izleme sistemlerine tamamlayıcı olarak kullanılabileceğini belirtti.

Ek bir araç olarak, CNN MODIS ve VIIRS ile birlikte kullanılabilir; erken uyarı sistemlerini güçlendirebilir ve orman yangını müdahale stratejilerini iyileştirebilir.

Araştırmacılar, metodolojinin Amazon ekosisteminin ötesine geçerek dünyanın diğer bölgelerinde de kullanılma potansiyeline sahip olduğunu vurguladı. Gerçekten de yetkili kurumların bu tür olaylarla mücadele ve yönetiminde yardımcı olabilir; çalışma, “gelişmiş ve daha yerelleştirilmiş bir orman yangını tespit yaklaşımı” sunduğunu belirtiyor.

Araştırmacılar, CNN’in ormansızlaşmayı izleme ve kontrol etmede de incelenebileceğini önerdi. Bir sonraki adımları, “daha sağlam bir model” elde etmek için eğitim görüntüsü sayısını artırmak.

Yapay Zeka ve artan olay veri tabanının orman yangını riskini azaltmaya nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek için buraya tıklayın

Yenilikçi Şirket

Palantir Technologies Inc.

AI destekli coğrafi analizleri ve afet müdahale çözümleriyle Palantir, çevre izleme ve orman yangını tespiti alanında güçlü bir oyuncu konumundadır.

2003 yılında Alex Karp, Peter Thiel, Stephen Cohen ve Joe Lonsdale tarafından kurulan Palantir, Gotham, Foundry, Apollo ve AIP (Artificial Intelligence Platform) aracılığıyla yazılım sağlayıcısıdır. 186,6 milyar dolar piyasa değerine sahip Palantir hisseleri şu anda 81,25 dolardan işlem görmekte, YTD %5,28 artış göstermektedir. EPS (TTM) 0,19 ve P/E (TTM) 421,05’tir.

Şubat ayının başında şirket, 828 milyon dolar gelir bildiren Q4 2024 finansal sonuçlarını duyurdu; bu, yıllık %36 ve çeyrek bazında %14 büyüme anlamına geliyor. Müşteri sayısı da yıllık %43 ve çeyrek bazında %13 artış gösterdi.

Palantir’in ABD geliri 558 milyon dolar olup, yıllık %52 ve çeyrek bazında %12 artış göstermiştir; ABD ticari geliri 214 milyon dolar iken, ABD hükümet geliri 343 milyon dolar olarak daha yüksek bir artış kaydetmiştir.

Bu dönemde şirket, en az 10 milyon dolar değerinde 32 anlaşma, en az 5 milyon dolar değerinde 58 anlaşma ve en az 1 milyon dolar değerinde 129 anlaşma kapattı. Ayrıca ABD ticari toplam sözleşme değeri (“TCV”) olarak rekor 803 milyon dolar ve kalan sözleşme değeri (“RDV”) 1,79 milyar dolar kaydetti.

Palantir, faaliyetlerden 460 milyon dolar nakit ve 79 milyon dolar GAAP net gelir bildirdi; GAAP hisse başına kazancı 0,03 dolar, düzeltilmiş EPS ise 0,14 dolardı. Şirket, yılı 5,2 milyar dolar nakit, nakit benzerleri ve kısa vadeli ABD Hazine menkul kıymetleriyle tamamladı.

2024 boyunca Palantir, 2,87 milyar dolar gelir, 1,90 milyar dolar ABD geliri ve 1,15 milyar dolar faaliyet nakdi elde etti. Şimdi, 2025’in ilk çeyreği için şirket, gelirin 858-862 milyon dolar arasında olmasını ve 2025 tam yıl için düzeltilmiş serbest nakit akışının 1,5-1,7 milyar dolar arasında olmasını bekliyor.

İş sonuçlarımız şaşırtmaya devam ediyor ve AI devriminin merkezindeki konumumuzu derinleştiriyor. Büyük dil modellerinin metalaşmasıyla ilgili erken içgörülerimiz teoriden gerçeğe dönüştü.

– CEO Karp

En son gelişmelere gelince, bu ayın başında Palantir, ABD Ordusu’na ilk iki AI destekli sistemin dağıtımını duyurdu. Palantir USG CTO’su Akash Jain, bunu ABD Ordusu için bir “atlama anı” olarak nitelendirdi. Şirket, bir yıl önce savunma devi RTX Corporation (RTX ) , to mark a key milestone for Palantir, which is known for its data analysis services.

Anlaşma, uzay sensörlerinden veri toplamak için AI kullanan 10 Hedefleme Erişim Düğümü sistemi (TITAN) içindir; bu sistemler askerlerin daha iyi hedefleme ve isabet sağlamalarına yardımcı olur. Mobil bir yer istasyonu olarak görev yapan bu sistemler, askerlerin savaş stratejilerini ilerletir. Palantir, L3Harris (LHX ), Northrop Grumman (NOC ) ve Anduril Industries ile bazı yetenekleri geliştirmek için iş birliği yaptı.

Bu hafta Palantir, AI etkinliğine katılan yeni müşterilerin bir listesini paylaştı; bu listede Walgreens , Heineken, Ripcord ve RaceTrac gibi şirketler en yeni müşterileri olarak yer aldı.

Ayrıca Archer Aviation (ACHR ) ile ortaklık kurarak gelecek nesil havacılık teknolojileri için AI temeli oluşturdu ve uçak üretim kapasitesini ölçeklendirmeye yardımcı oldu. Plan, AIP ve Foundry’i kullanarak AI ile havacılık sistemlerini (hava trafiği kontrolü, rota planlaması ve hareket kontrolü gibi) geliştirecek yazılımlar geliştirmektir.

“Palantir’ın Archer ile ortaklığı, geleceğin uçuşunu yeniden tanımlıyor; sadece daha verimli değil, aynı zamanda daha erişilebilir hale getiriyor,” dedi Karp, bu entegrasyonun “verimlilik, güvenlik ve sürdürülebilirlikte dönüştürücü bir sıçrama için sahneyi hazırladığını” ekledi.

Palantir Technologies Inc. ile En Son Haberler

Sonuç

Amazon, zengin biyoçeşitliliği ve geniş kaynaklarıyla küresel ekonomik manzaraya katkıda bulunur. Bu nedenle, bu alanların korunması ve sürdürülebilir yönetimi yalnızca Brezilya için faydalı olmakla kalmaz, aynı zamanda tüm gezegenimizin sağlığı için kritik öneme sahiptir.

Amazon yağmur ormanı ise, bölgenin istikrarına ciddi bir tehdit oluşturan orman yangını tehlikesiyle karşı karşıyadır. Bu da bölgenin geleceğinin kararlı, hızlı eyleme bağlı olduğu anlamına gelmektedir.

Burada, derin öğrenme tabanlı orman yangını tespit modeli, bu krizi ele almada büyük bir atılımı temsil etmektedir. %93 doğruluk oranına ulaşarak, model erken tespit ve hızlı müdahale için güçlü bir araç sunar; bu da yıkıcı çevresel hasarı önlemeye ve Amazon yağmur ormanının uzun vadeli sağlık ve istikrarını korumaya yardımcı olabilir.