AI と衛星画像を使用して、漁業、海運、エネルギー開発など、目に見えないところで行われる海洋活動をマッピングしました。

TheConversation

https://theconversation.com/we-used-ai-and-satellite-imagery-to-map-ocean-activities-that-take-place-out-of-sight-including-fishing-shipping-and-energy-development-219367

人類は、世界経済の成長を促進するために海の広大な可能性を活用しようと競い合っています。世界中の漁業、海運、エネルギー生産などの海洋産業は、少なくとも 1.5兆米ドル 毎年の経済活動と支援 3,100万件の雇用. 。この値は、 指数関数的に増加する 過去 50 年間で増加しており、2030 年までに 2 倍になると予想されています。

この「ブルーアクセラレーション」を監視する透明性は、防止するために非常に重要です。 環境悪化, 過剰搾取 漁業や水産資源の保護、 無法行為 違法漁業や人身売買など。情報がオープンになると、各国は重要な海洋資源を効果的に管理できるようになります。しかし、海洋の大きさにより、これまで大規模な産業活動を追跡することは非現実的でした。

Nature 誌に新たに発表された研究では、衛星画像、船舶の GPS データ、人工知能を組み合わせて、 海を越えて人類の産業活動を明らかにする 5年間にわたって。の研究者 グローバルフィッシングウォッチ, は、海洋における人間活動の透明性を高めることで海洋ガバナンスを推進することに専念する非営利団体であり、以下の協力を得てこの研究を主導した。 自分 デューク大学、カリフォルニア大学サンタバーバラ校、そして私たちの同僚たち スカイトゥルース.

私たちは、公共の監視システムの外で顕著な量の活動が発生していることを発見しました。私たちの新しい地図とデータは、海洋の産業利用に関する利用可能な最も包括的な公開画像を提供します。

A world map shows large areas where industrial fishing activity is not publicly tracked or recorded.
データ分析の結果、世界の産業漁船の約75%は公的に追跡されておらず、その漁船の多くはアフリカと南アジア周辺で行われていることが明らかになりました。 グローバルフィッシングウォッチ, CCBY-ND

暗闇での操作

私たちの研究は既存のテクノロジーに基づいて行われ、これまでに得られたものよりもはるかに完全な全体像を提供します。

たとえば、多くの船舶には、船舶の身元、位置、針路、速度を自動的にブロードキャストする自動識別システム (AIS) と呼ばれる装置が搭載されています。これらのデバイス 近くにある他の A​​IS デバイスと通信する 状況認識を向上させ、海上での船舶衝突の可能性を減らします。また、陸上のトランスポンダーや衛星にも送信します。 船舶の交通状況と漁業活動を監視する.

ただし、AIS システムには盲点があります。すべての船舶が AIS を使用する必要があるわけではありません。特定の地域では AIS の受信状態が悪く、違法行為に従事している船舶は危険性があります。 AIS デバイスを無効にする または 位置放送を改ざんする. 。これらの問題を回避するために、一部の政府は漁船に独自の船舶監視システムの使用を義務付けていますが、関連する船舶の位置データは通常機密です。

石油プラットフォームや風力タービンなどの一部の海洋構造物は、 AISも使う サービス船舶を誘導し、近くの船舶交通を監視し、航行の安全性を向上させます。しかし、海洋構造物の位置データは、多くの場合、不完全であったり、時代遅れであったり、官僚的または商業的な理由で機密のままであったりします。

Fishermen wade into the ocean, pulling large nets.
コンゴ民主共和国、ムアンダの浜辺で網を手で引き上げる漁師たち。外国のトロール船による無規制漁業やその他の要因により、漁業資源が激減し、地元の漁師が貧困に陥っています。 アレクシス・ユゲ/AFP、ゲッティイメージズ経由

海上でのアクティビティに光を当てる

私たちは人工知能モデルを使用して、200 万ギガバイトの衛星ベースの漁船、非漁船、固定インフラを識別することでこれらのギャップを埋めました。 レーダー画像 そして 光学画像 2017 年から 2021 年の間に海を越えて撮影されました。また、これらの結果を 530 億件の AIS 船舶位置レポートと照合して、画像の撮影時に公的に追跡可能な船舶を特定しました。

驚くべきことに、私たちが検出した漁船の約 75% が公共の AIS 監視システムから外れており、その活動の多くはアフリカと南アジア周辺で行われていることがわかりました。これらの以前は目に見えなかった漁船は、漁業活動の規模、範囲、場所に関する私たちの知識を根本的に変えました。

たとえば、AIS の公開データは、アジアとヨーロッパが国境内で同程度の漁業を行っていると誤って示唆しています。私たちのマッピングでは、アジアが優勢であることが明らかになりました。私たちが水上で発見した漁船 10 隻のうち、7 隻はアジアにあり、ヨーロッパにいたのは 1 隻だけでした。同様に、AIS データでは、地中海のヨーロッパ側ではアフリカ側に比べて約 10 倍多くの漁業が行われていることが示されていますが、私たちの地図では、この 2 つの地域での漁業活動がほぼ同等であることが示されています。

その他の船舶は主に輸送およびエネルギー関連であり、約 25% が公共の AIS 監視システムから外れていました。行方不明船舶の多くは AIS の受信状態が悪い場所にいたため、位置情報を放送していても衛星がその通信を受信しなかった可能性があります。

また、約 28,000 の海洋構造物も特定しました。そのほとんどは石油プラットフォームと風力タービンですが、桟橋、橋、送電線、養殖場、その他の人造構造物も含まれています。海洋石油インフラは 5 年間で緩やかに成長しましたが、風力タービンの数は世界中で 2 倍以上に増加しましたが、その開発は主に北欧と中国に限定されていました。私たちは、海洋の風力タービンの数が 2020 年末までに石油建造物の数を超える可能性が高いと推定しています。

World map with locations of wind turbines, oil and gas platforms and other structures highlighted along coastlines.
研究者たちは機械学習と衛星画像を組み合わせて、これまで地図に載っていなかった海洋の産業利用に焦点を当てた、海洋インフラの初の世界地図を作成しました。 グローバルフィッシングウォッチ, CCBY-ND

現実世界での取り組みをサポート

このデータは Global Fishing Watch を通じて無料で入手できます。 データポータル そして、時間の経過とともに維持、更新、拡張されます。私たちは、情報が地上監視に最も役立つ分野がいくつかあると予想しています。

データが不足している地域での漁業:船上監視システムは高価すぎて、多くの場所に広く導入できません。発展途上国の漁業管理者は、当社のデータを利用して現地資源への圧力を監視できます。

違法、無報告、無規制の漁業:産業漁船は、時として、本来あるべきではない場所で操業することがあります。 小規模で伝統的な漁場 そして 海洋保護区. 。私たちのデータは、執行機関が違法行為を特定し、パトロール活動をターゲットにするのに役立ちます。

制裁を破る貿易:私たちのデータは、国際経済制裁に違反する可能性のある海洋活動を明らかにすることができます。例えば、 国連制裁 北朝鮮が水産物を輸出したり、漁業権を他国に売却したりすることを禁止する。過去の作品 900隻以上の未公開漁船を発見 国連の規定に違反して、北朝鮮の東海域で中国起源の漁獲が行われた。制裁。

北朝鮮の西部海域では、おそらく外国由来の未公開漁業がはるかに多く行われていることが判明した。これまで地図に載っていなかったこの活動は、中国が自国海域での漁業を禁止した5月に毎年ピークに達したが、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより北朝鮮が国境を閉鎖した2020年に突然減少した。

監視を強化すれば、北海のような交通量の多い地域での海洋活動を各国が調整するのに役立つ可能性がある。

気候変動の緩和と適応:私たちのデータは、船舶の航行や海洋エネルギー開発による温室効果ガスの排出規模を定量化するのに役立ちます。この情報は、欧州連合のような気候変動緩和プログラムを実施するために重要です。 排出量取引制度.

海洋エネルギーへの影響:私たちの地図は、洋上エネルギー開発が行われている場所だけでなく、船舶の交通が風力タービンや石油・ガスプラットフォームとどのように相互作用するかを示しています。この情報は、これらの構造物の建築、維持、使用による環境フットプリントを明らかにすることができます。また、 油流出源を正確に特定する およびその他の海洋汚染。

健全な海 人間の幸福を支える 無数の方法で。私たちは、この研究が証拠に基づいた意思決定をサポートし、海洋管理をより公平、効果的、持続可能なものにするのに役立つことを期待しています。

フェルナンド・パオロ氏、グローバル・フィッシング・ウォッチのシニア機械学習エンジニア。グローバル・フィッシング・ウォッチの研究およびイノベーション担当ディレクター、デビッド・クルーズマ氏。とデューク大学の海洋地理空間生態学の教授であるパトリック・ハルピンがこの記事に寄稿しました。

以下に基づいてライセンスを取得: CC-BY-SA
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