Wylesianie i technologia: w kierunku inteligentnego zarz¿dzania lasami

Niniejsze badanie analizuje czynniki powoduj-ce wylesianie w rezerwacie przyrody Tumba-Lediima, wykorzystuj-c dane historyczne dotycz-ce pokrywy le-nej w latach 2010-2022. Jego g-ównym celem jest zrozumienie dziää antropogenicznych i opracowanie systemu komputerowego do wykrywania wylesiania w celu zagwarantowania zrównowäonego rozwoju rezerwatu. Zdj-cia satelitarne Landsat 7 i 8 zostäy pozyskane dla lat 2010 i 2022, przetworzone i sklasyfikowane w celu wygenerowania dwóch map u-ytkowania gruntów. Dokonano przysz-ej prognozy z rokiem 2022 jako rokiem odniesienia. Model uczenia maszynowego zostä opracowany przy u-yciu j-zyka Python, wykorzystuj-c baz- danych obrazów symuluj-cych wylesianie. Wyniki obejmuj- szczegó-ow- analiz- wylesiania, dok-adne mapy pokrywy le-nej i ocen- wp-ywu cz-owieka na ekosystemy. Mapy pokazuj- zmniejszenie pokrywy le-nej w latach 2010-2022, a straty spodziewane s- do 2050 roku. Ankieta przeprowadzona w-ród 192 okolicznych gospodarstw domowych wykazäa du-e zaangäowanie w rolnictwo i wycink- drzew, pot-gowane przez wzrost liczby ludno-ci.

Frey Sylvestre, cientista informático e gestor florestal, tem um mestrado em Gestão Florestal (ERAIFT) e uma licenciatura em Informática (UNIKIN). Especializado em computação verde, deteção remota e aprendizagem automática, combina investigação e trabalho de campo para propor soluções inovadoras para a gestão sustentável das florestas tropicais.