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作者｜王玥
采礦是亞馬遜地區的主要經濟活動，礦業對這片土地上的國家經濟做出了重大貢獻。然而，采礦同時也給這片土地帶來了植被抑制、土壤破壞、河流和森林退化以及動物群遷移等負面影響。更嚴峻的是，2021年時就有統計數據指出，巴西原住民保留區非法采礦活動10年間大增近500%，2019和2020年巴西出口的黃金，約28%可能來自非法礦井。
圖源https://www.pexels.com/zh-cn/photo/2101137/
如何控制非法采礦、對采礦進行有力監控，從而守護當地植被、土壤和水資源，成為了亞馬遜地區的當務之急。
針對該情況，普利策中心（Pulitzer Center）與地出媒體（Earthrise Media）合作推出了亞馬遜采礦觀察平臺（Amazon Mining Watch）。這兩個非營利組織合作調查了巴西和委內瑞拉肆虐擴張的非法采礦行為，有了這一成功經驗，他們便決定將自己的方法推廣到整個亞馬遜地區。
圖注：亞馬遜采礦觀察平臺首頁 圖源https://amazonminingwatch.org/en#3.9/-5/-70
該平臺由算法驅動，其原理是通過分析衛星圖像來探測亞馬遜雨林中的金礦開采及其他露天采礦活動。無論是記者、科學家，還是有心關注亞馬遜采礦情況的普通公民，都可以使用這個平臺進行遠程監測。
在其測試版中，該平臺每4個月便對覆蓋整個亞馬遜地區的高分辨率圖像進行3.26億次分析，這片地區中包括9個國家，大小約為670萬平方公里。該算法已經鎖定了具有采礦活動特征的區域，區域面積為6.8萬平方公里，大約相當于整個紐約市大小的四倍。
進入該官網的Map選項，能看到這片植被茂密的土地上明黃色的采礦特征：
對該處進行放大，便可以看到采礦當地的經緯度：
通過探查經緯度便可得知當地位置，接下來的工作則是研究此地是否取得合法采礦許可，是否超過正常采礦時間作業等情況。亞馬遜采礦觀察平臺的主要目標是鼓勵記者、研究人員和關懷雨林生態的社會各界人士使用數據作為跳板去進行調查，將人工智能收集的數據真正落實到應用當中。
探礦機（Mine detector）是一種人工神經網絡的統計計算模型，設計人員通過將哨兵2號（Sentinel-2）衛星圖像中出現的礦場的手工標記示例和其他關鍵特征輸入到這個模型中，從而訓練探礦機將礦場與其他地形區域分開來。
這個輕量級卷積神經網絡將會從哨兵2號 L1C 數據反饋中的每個44 x 44像素（440米x 440米）的區塊上進行操作。每個像素都能捕捉地球表面反射的12個波段的可見光和紅外光。設計人員在四個月時間內對哨兵生成的數據進行平均(復合中值)，以減少云、云影和其他障礙物的影響。
在運行期間，這個人工神經網絡會評估每個區塊中最近是否有采礦活動跡象，然后再移動140米，對下一塊區域進行評估。這一流程在整個有采礦活動的區域進行，這個網絡會做3.26億次單獨評估，每四個月需要覆蓋670萬平方公里的亞馬遜流域。
目前亞馬遜采礦觀察平臺的開發者公開了該系統的數據與代碼，地址為https://amazonminingwatch.org/en/code。這個系統是為亞馬遜地區開發的，但學者們認為也能用于其他熱帶生物群落。開發者歡迎外部開發和使用代碼，但是受到開放MIT許可條款的約束，創建數據集和使用模型目前需要訪問笛卡爾實驗室平臺。
參考鏈接：
https://pulitzercenter.org/blog/new-ai-platform-monitors-mining-amazon-rainforest
https://amazonminingwatch.org/en#3.9/-5/-70
https://www.rfi.fr/cn/%E4%BA%9A%E9%A9%AC%E9%80%8A%E5%8E%9F%E6%B0%91%E4%BF%9D%E6%8A%A4%E5%8C%BA%E9%9D%9E%E6%B3%95%E9%87%87%E7%9F%BF%E7%8C%96%E7%8D%97-10%E5%B9%B4%E6%9A%B4%E5%A2%9E500
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