{"id":8964,"date":"2024-01-07T16:09:27","date_gmt":"2024-01-07T16:09:27","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8964"},"modified":"2024-01-07T18:19:46","modified_gmt":"2024-01-07T18:19:46","slug":"researchers-map-the-oceans-to-uncover-dark-vessels-and-offshore-structures","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/researchers-map-the-oceans-to-uncover-dark-vessels-and-offshore-structures\/","title":{"rendered":"Forscher kartieren die Ozeane, um \"dunkle Schiffe\" und Offshore-Strukturen zu entdecken"},"content":{"rendered":"

Mit Hilfe neuronaler Netze zur Analyse von Satelliten- und Radarbildern haben Forscher Einblicke in die weltweiten maritimen Aktivit\u00e4ten gewonnen.\u00a0<\/b><\/p>\n

Diese Studie, ver\u00f6ffentlicht in <\/span>Natur<\/span><\/a> und unter der Leitung von Fernando Paolo von <\/span>Global Fishing Watch<\/span><\/a>einer gemeinn\u00fctzigen Organisation mit Sitz in Washington DC, zeigt, dass drei Viertel der gro\u00dfen Fischereifahrzeuge und ein Viertel der Transport- und Energieschiffe als \"dunkle Schiffe\" operieren und ihre Standorte nicht \u00f6ffentlich bekannt geben.<\/span><\/p>\n

Fernando Paolo erkl\u00e4rte: \"In der Vergangenheit wurden die Aktivit\u00e4ten von Schiffen nur unzureichend dokumentiert, was unser Verst\u00e4ndnis der Nutzung der gr\u00f6\u00dften \u00f6ffentlichen Ressource der Welt - des Ozeans - einschr\u00e4nkt.\"<\/span><\/p>\n

\u00a0\"Wir wussten, dass uns ein gro\u00dfer Teil der Aktivit\u00e4ten im Ozean entgeht, aber wir wussten nicht, wie viel. Und wir fanden heraus, dass es viel mehr ist, als wir uns vorgestellt hatten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Anhand von Daten aus den Jahren 2017 bis 2021 analysierte das Team GPS-, Satelliten- und Radarbilder von K\u00fcstengebieten, in denen sich gro\u00dfe Fischerei- und Industrieanlagen befinden. Sie<\/span>\u00a0mehrere neuronale Netze trainiert, um Boote und Offshore-Strukturen in diesen Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.<\/span><\/p>\n

Die daraus resultierende Analyse zeigte, dass die meisten der rund 63.000 \u00fcberwachten Schiffe nicht durchg\u00e4ngig automatische Identifizierungssysteme verwendeten, was Anlass zur Sorge \u00fcber illegale Aktivit\u00e4ten wie unregulierte Fischerei gibt.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Fischen
Kartierung des Fu\u00dfabdrucks der verschiedenen Offshore-Infrastrukturen. Quelle: Natur<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Eine KI wurde speziell darauf trainiert, Fischereifahrzeuge anhand ihres Fahrverhaltens und ihres Standorts zu unterscheiden, und stellte fest, dass 42 bis 49% der Schiffe als Fischerboote klassifiziert wurden.<\/span><\/p>\n

Die Mitautorin der Studie, Jennifer Raynor, Assistenzprofessorin f\u00fcr Wirtschaft der nat\u00fcrlichen Ressourcen an der University of Wisconsin-Madison, erkl\u00e4rte: \"Durch die Aufdeckung der dunklen Schiffe haben wir das umfassendste \u00f6ffentliche Bild der weltweiten industriellen Fischerei geschaffen, das es gibt.\"\u00a0<\/span><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus wurden in der Studie 28.000 Offshore-Bauwerke identifiziert, darunter solche, die mit Windenergie und \u00d6lf\u00f6rderung zu tun haben, wobei die Zahl der Offshore-Windturbinen deutlich gestiegen ist.<\/span><\/p>\n

Die Zahl der \u00d6lplattformen ist im Untersuchungszeitraum um 16% gestiegen, aber noch bemerkenswerter ist, dass sich die Zahl der Windturbinen mehr als verdoppelt hat und bis 2021 die Zahl der \u00d6lplattformen \u00fcbertreffen wird.\u00a0<\/span><\/p>\n

Besonders ausgepr\u00e4gt war das Wachstum der Offshore-Windenergie in China, wo es sich von 2017 bis 2021 verneunfacht hat.<\/span><\/p>\n

\"Fischen
Die Zahl der Windkraftanlagen ist im Untersuchungszeitraum stark angestiegen. Quelle: Natur<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n

In der von Global Fishing Watch durchgef\u00fchrten Studie wurden die industriellen Aktivit\u00e4ten auf See mit Hilfe von neuronalen Netzen kartiert. <\/span><\/p>\n

Hier finden Sie weitere Informationen dar\u00fcber, wie es funktioniert hat:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Datenerfassung und -integration<\/b>: Zwischen 2017 und 2021 sammelte das Team eine riesige Menge an Daten, darunter 2 Petabyte an Satellitenbildern, GPS-Daten von Schiffen und Deep-Learning-Modelle. Diese Daten deckten die weltweiten K\u00fcstengew\u00e4sser ab, in denen sich mehr als 75% an industriellen Aktivit\u00e4ten konzentrieren.<\/span><\/li>\n
  2. Entwicklung von Deep-Learning-Modellen<\/b>: Sie entwickelten drei tiefe neuronale Faltungsnetzwerke. Diese Netze wurden f\u00fcr bestimmte Aufgaben konzipiert: Identifizierung von Objekten und Sch\u00e4tzung ihrer L\u00e4nge mit hoher Genauigkeit, Klassifizierung von Offshore-Infrastruktur in Kategorien wie \u00d6l, Wind und andere Strukturen sowie Unterscheidung zwischen Fischereifahrzeugen und nicht fischenden Schiffen.<\/span><\/li>\n
  3. Analyse von Satellitenbildern und GPS-Daten von Schiffen<\/b>: Die Forscher analysierten Satellitenbilder, um Schiffe und Offshore-Strukturen zu erkennen, und glichen diese Ergebnisse dann mit GPS-Daten von Schiffen ab, die ihren Standort \u00f6ffentlich bekannt geben. Dabei zeigte sich, dass ein erheblicher Teil der industriellen Fischereifahrzeuge (72 bis 76%) und andere Schiffe (21 bis 30%) nicht \u00f6ffentlich geortet wurden.<\/span><\/li>\n
  4. Kartierung und Aktivit\u00e4ten<\/b>: Das Team kartierte die Aktivit\u00e4ten von Schiffen und Offshore-Energieinfrastrukturen und zeigte die Verteilung und Konzentration dieser Aktivit\u00e4ten in den K\u00fcstengew\u00e4ssern auf. Sie stellten fest, dass die Fischereiaktivit\u00e4ten w\u00e4hrend der COVID-19-Pandemie deutlich zur\u00fcckgingen, w\u00e4hrend die Aktivit\u00e4ten der Transport- und Energieschiffe relativ stabil blieben.<\/span><\/li>\n
  5. Bewertung der Umweltauswirkungen<\/b>: Schlie\u00dflich identifizierten die Forscher potenzielle Hotspots f\u00fcr illegale Fischerei und quantifizierten das Ausma\u00df der Schiffsaktivit\u00e4ten, einschlie\u00dflich des raschen Wachstums der Offshore-Windkraftinfrastruktur, die bis 2021 die Zahl der \u00d6lstrukturen \u00fcbertreffen wird.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Die Forscher hoffen, dass diese Karte bei der Verwaltung und dem Verst\u00e4ndnis k\u00fcnftiger menschlicher Aktivit\u00e4ten im Ozean helfen kann.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Mitautor Patrick Halpin, Professor f\u00fcr Meeres\u00f6kologie an der Duke University, erkl\u00e4rt: \"Der Fu\u00dfabdruck des Anthropoz\u00e4ns ist nicht mehr auf das Festland beschr\u00e4nkt\", was bedeutet, dass die menschlichen Aktivit\u00e4ten in dieser Epoche in jeden Winkel des Planeten eingedrungen sind. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Forscher haben mithilfe neuronaler Netze zur Analyse von Satelliten- und Radarbildern Einblicke in die weltweiten maritimen Aktivit\u00e4ten gewonnen. Die in Nature ver\u00f6ffentlichte Studie unter der Leitung von Fernando Paolo von Global Fishing Watch, einer gemeinn\u00fctzigen Organisation mit Sitz in Washington DC, zeigt, dass drei Viertel der gro\u00dfen Fischereifahrzeuge und ein Viertel der Transport- und Energieschiffe als \"dunkle Schiffe\" operieren und ihre Standorte nicht \u00f6ffentlich bekannt geben. Fernando Paolo erl\u00e4uterte: \"In der Vergangenheit wurden die Aktivit\u00e4ten von Schiffen nur unzureichend dokumentiert, so dass wir nur begrenzt wissen, wie die gr\u00f6\u00dfte \u00f6ffentliche Ressource der Welt - der Ozean - genutzt wird.\" \"Wir hatten die Idee, dass uns ein gro\u00dfer Teil der Aktivit\u00e4ten im Meer entgeht.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":8966,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[88],"tags":[105],"class_list":["post-8964","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ethics","tag-machine-learning"],"yoast_head":"\nResearchers map the oceans to uncover 'dark vessels' and offshore structures | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Researchers have uncovered insights into global maritime activities by using neural networks to analyze satellite and radar images.\u00a0\" 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