Ympäristön seuranta kaukokartoitusdatan ja koneoppimistekniikoiden avulla

Maailmamme muuttuu nopeasti ilmastonmuutoksen, maatalouden ja kasvavan vesitarpeen paineessa. Näihin haasteisiin vastaaminen vaatii tarkkaa tietoa siitä, miten maa- ja vesivaramme muuttuvat. Tiedon kerääminen maasta käsin ei kuitenkaan aina ole mahdollista, mutta satelliitit voivat antaa meille laajan ja yksityiskohtaisen näkymän maapallosta. Tätä tiedettä kutsutaan kaukokartoitukseksi, ja sen avulla voimme seurata lämpötilaa, maaperän kosteutta, kasvillisuutta ja vesialueita avaruudesta käsin.

Satelliittidata ei kuitenkaan ole täydellistä. Pilvet voivat estää näkyvyyden, mittaukset saattavat olla liian karkeita paikallisten muutosten havaitsemiseen, ja pitkissä aikasarjoissa voi esiintyä aukkoja. Tutkimukseni tavoitteena oli parantaa satelliitteihin perustuvaa ympäristön seurantaa hyödyntämällä tilastollista analyysiä. Näiden menetelmien avulla sain datasta selkeämpää, täydellisempää ja hyödyllisempää ilmaston, veden ja maatalouden välisten yhteyksien tutkimiseen.

Osa työstäni keskittyi itse satelliittidatan parantamiseen. Esimerkiksi tarkensin maaperän kosteuskarttoja, jotta pienemmän mittakaavan muutokset saatiin näkyviin – tämä on erityisen tärkeää maataloudessa ja kuivuuden seurannassa. Lisäksi täytin pilvien aiheuttamat aukot maanpinnan lämpötilatiedoissa käyttämällä tilastollisia malleja, jotka pystyvät tuottamaan tasaisia ja luotettavia aikasarjoja. Kehitin myös työkalun nimeltä WaTSat, joka tunnistaa ja mittaa automaattisesti järvien ja muiden vesialueiden pinta-alaa satelliittikuvista erittäin tarkasti.

Toinen osa tutkimuksesta tarkasteli, mitä tämä parannettu data voi kertoa ilmaston ja vesivarojen välisestä suhteesta. Tutkin pitkän aikavälin muutoksia Iranissa ja Suomessa – kahdessa hyvin erilaisessa ympäristössä. Iranissa tulokset osoittivat, kuinka nousevat lämpötilat ja maatalouden vesitarve kuormittavat jo valmiiksi niukkoja vesivaroja. Suomessa, jossa järviä on runsaasti, analyysi paljasti, miten ilmastonmuutos muuttaa vesistöjen käyttäytymistä ja maaperän kosteutta.

Tulokset olivat selkeitä: parannetut menetelmät tuottivat tarkempaa dataa, vähensivät virheitä ja lisäsivät luotettavuutta. Esimerkiksi kehittämäni vesien seurantatyökalu pystyi yli 90 prosentin tarkkuudella seuraamaan järvien muutoksia. Kun satelliittihavaintoja yhdistettiin tilastolliseen analyysiin, tutkimus paljasti selkeitä malleja ja yhteyksiä, jotka vastasivat hyvin aiempia tutkimuksia ja vahvistivat tulosten luotettavuutta.

Kaiken kaikkiaan tutkimus osoittaa, että satelliitit ja tilastolliset menetelmät yhdessä voivat tarjota voimakkaita työkaluja luonnonvarojen hallintaan. Niiden avulla voidaan seurata veden ja maaperän tilaa aiempaa tarkemmin, ymmärtää ilmaston ja maatalouden välisiä vuorovaikutuksia ja valmistautua paremmin muuttuvan ympäristön riskeihin. Sekä Iranin että Suomen esimerkit osoittavat, että tällaiset lähestymistavat voivat tukea veden ja maatalouden kestävää hallintaa – mikä on välttämätöntä ilmastonmuutokseen sopeutumisessa.