AI-Powered Forest Monitoring and Impact Assessment System

方法

Sentinel-2多时相影像、NDVI、轻量分割与分水岭实例提取、STAC数据

发现

平台将遥感分析转化为可部署决策支持，并设非森林验证门避免误估。

机会点

可将该ROI驱动框架迁移至农田/果园尺度，结合碳汇核算与建设占用影响评估。

关注森林退化对于维持气候稳定、保护生物多样性以及以环境友好的方式规划土地利用具有重要意义。卫星影像为我们提供了大量环境信息，但仍难以将这些信息转化为有用的、可操作的洞见。当前许多系统要么只关注算法的准确性，要么提供可视化工具而缺乏内置的分析智能。本研究提出了一个综合性的人工智能驱动地理空间监测平台，以可部署的决策支持仪表板形式开发。用户可在交互式卫星地图上绘制感兴趣区域（ROI），并自动获取多时相Sentinel-2影像。该系统可计算植被指数、检测森林随时间的变化、估算碳损失量并对环境风险等级进行评估。系统加入了轻量级分割模块，使林分级空间分析成为可能，并采用基于分水岭的实例提取来勾绘对象边界。野火与空气质量数据源增强了环境背景信息。此外，城市建设影响估算器可衡量因规划中的建成区扩张而将产生的环境压力。系统加入了非森林区域验证门控，以防止对海洋或裸地中的森林损失做出错误估算。该系统基于Python构建，使用Streamlit、Rasterio、Shapely、Plotly以及基于STAC的卫星数据摄取。所形成的框架将遥感分析与现实决策支持相连接，使其可用于学术评估和未来研究。森林监测在气候调节、生物多样性保护和可持续土地利用中发挥着关键作用。然而，传统的实地监测可能速度慢、成本高，且难以扩展至大范围区域。本文提出了一个基于人工智能的森林监测与影响评估系统，利用卫星影像、NDVI植被分析和深度学习分割模型来监测森林状态并发现植被变化。该人工智能系统允许用户在交互式卫星地图上选择感兴趣区域（ROI），随后对该区域进行多步骤分析。完整工作流程包括计算NDVI、将森林分割为林分、估算损失森林以及分类土地覆盖。此外，该系统还包括用于估算碳损失和评估……的先进指标。