ग्रेट बैरियर रीफ का 3 डी हैबिटेट मैप बनाना

ईओएमएपी ने ऑस्ट्रेलिया में एसडीबी डे 2019 के सैटेलाइट-डिराइव्ड बाथमीट्री पर अंतर्राष्ट्रीय फोरम में ग्रेट बैरियर रीफ (जीबीआर) के विश्व-पहले 3 डी आवास मानचित्र में अपने योगदान को प्रदर्शित किया।

मानचित्रण परियोजना, 'ग्रेट बैरियर रीफ की पूर्ण सीमा तक 3 डी लाइव वास', जीबीआर के 350,000 वर्ग किमी के दायरे में 3,000 से अधिक रीफ्स के लिए अनुमानित प्रवाल प्रकार और पानी के नीचे के परिदृश्य के नक्शे प्रदान करेगा।

ईओएमएपी की प्रौद्योगिकी इस विश्व-पहली परियोजना के लिए आवश्यक डेटा प्रदान करती है, जिसमें यूनिवर्सिटी ऑफ क्वींसलैंड (यूक्यू), ग्रेट बैरियर रीफ मरीन पार्क प्राधिकरण और ऑस्ट्रेलियाई समुद्री विज्ञान संस्थान भागीदार हैं।

परिणामी नक्शे एक अभूतपूर्व 10 मीटर क्षैतिज ग्रिड रिज़ॉल्यूशन पर होंगे और पूर्वानुमानित प्रवाल प्रकारों के अलावा बाथमीट्री (पानी की गहराई), भू-आकृति क्षेत्र और नीचे के प्रकारों को प्रकट करेंगे।

परियोजना के नेता, डॉ। क्रिस Roelfsema UQ में रिमोट सेंसिंग रिसर्च सेंटर से कहते हैं, "आज तक कोई भी मानचित्र मौजूद नहीं है जो हर एक चट्टान के लिए इतना विवरण प्रदान करता है।"

उन्होंने कहा कि मौजूदा नक्शों में विस्तार की कमी पर्यावरण विज्ञान में चल रहा मुद्दा है। "एक पर्यावरण को समझने और उसकी रक्षा करने के लिए आपको उच्चतम स्तर के विवरण को जानने की आवश्यकता है," वे कहते हैं। "यह आपके बजट को प्रबंधित करने जैसा है- अगर आपको नहीं पता कि आपके पास कितना है, तो आप कैसे जानते हैं कि क्या करना है?"

इस उपक्रम का महत्वाकांक्षी दायरा हाल ही में उपग्रह-मानचित्रण प्रौद्योगिकियों, पर्यावरण मॉडलिंग और छवि वर्गीकरण विधियों में हुई प्रगति से संभव हुआ।

यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी प्रहरी -2 प्लेटफॉर्म उपग्रह इमेजरी का उपयोग करते हुए, ईओएमएपी अपने उद्योग की अग्रणी, मालिकाना तकनीक को उपग्रह-व्युत्पन्न बाथमीट्री (एसडीबी) और उप-सतह प्रतिबिंब (एसएसआर) को पुनः प्राप्त करने के लिए लागू करता है।

एसडीबी मैपिंग का परिणाम सीफ्लोर का एक 3 डी ऊंचाई मॉडल है - पूरे प्रोजेक्ट के लिए आधारशिला डेटा परतों में से एक है।
ईओएमएपी ऑस्ट्रेलिया के प्रबंध निदेशक डॉ। मैग्नस वेटल ने कहा, "उपग्रह इमेजरी का उपयोग करते हुए सटीक रूप से मानचित्रण उपग्रह इमेजरी का उपयोग बहुत परिष्कृत, भौतिकी-आधारित एल्गोरिदम की आवश्यकता है।"

"हमारे एल्गोरिदम सूर्य के प्रकाश के मार्ग के लिए खाते में सक्षम हैं क्योंकि यह पानी के स्तंभ के माध्यम से वायुमंडल के माध्यम से नीचे की ओर यात्रा करता है, सीफ्लोर से दूर और पृथ्वी की परिक्रमा करने वाले उपग्रह संवेदक को दर्शाता है।"

एसडीबी और एसएसआर डेटा दोनों समग्र परियोजना के लिए मौलिक हैं। एसडीबी न केवल सीधे भू-आकृति विज्ञान वर्गीकरण का मार्गदर्शन करता है, बल्कि इसका उपयोग पर्यावरण मॉडलिंग इनपुट के लिए भी किया जाता है, जो जीबीआर में तरंग ऊर्जा वातावरण की गणना करता है। बदले में लहर ऊर्जा पैरामीटर सभी रीफ़ निवास स्थान वर्गीकरण और अनुमानित प्रवाल प्रकारों की सूचना देता है।

SSR डेटा समुद्री पारिस्थितिकविदों को अतिरिक्त, महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है, जब अंतिम निवास स्थान वर्गीकरण के लिए सैद्धांतिक सीफ्लोर रंग का खुलासा करता है। मशीन लर्निंग और अर्ध-स्वचालित वर्गीकरण में हालिया प्रगति ने शोधकर्ताओं को कुशलतापूर्वक और सटीक प्रक्रिया करने और GBR की सभी भित्तियों को वर्गीकृत करने में सक्षम बनाया।

"इस परियोजना से परिणामों के महत्व को कम करके आंका नहीं जा सकता है," ईओएमएपी के सीईओ डॉ। थॉमस हाइगे कहते हैं। “एक उदाहरण के रूप में, पूरे रीफ पर प्रवाल विरंजन की निगरानी करने के लिए - हाल की घटनाओं को देखते हुए एक गंभीर चिंता - आपको पहले यह जानना होगा कि क्या आप प्रक्षालित प्रवाल निवास या उज्ज्वल, परावर्तक तलछट देख रहे हैं। 3 डी लाइव आवास मानचित्र आपको यह आधारभूत पर्यावरणीय जानकारी, सही ढंग से भू-स्थिति, 10 मीटर के भीतर देता है। ”