Miami Üniversitesi Arazi Bilimleri için Uçak Merkezi (ACES) araştırmacıları, mercan resiflerini gözlemlemenin ve bir zamanlar zor, pahalı ya da uzun süren değişimleri ölçmenin yolunu köklü biçimde değiştiriyor. Merkezin geliştirdiği iki yeni çalışma; uydurmalardan deniz tabanına birkaç santimetrek uzaklaşan kameralara kadar uzanan teknolojilerle resif ekosistemlerinin hem geniş hem de bireysel mercan kolonilerinin detaylarını çözen görüntülerini ortaya koyuyor. Çalışmalar, bilimsel gözlemi hızlandırarak resiflerin daha erken düşüşünü tespit etmeye, kasırga ve ağarma (bleaching) sonrası hasarı değerlendirmeye ve sınırlı koruma kaynaklarının nereye yönlendirileceğine dair veri sağlamaya olanak tanıyor.
Araştırmacılar, gelişmiş görüntü teknolojisini yapay zeka ile birleştirerek resifleri çok daha büyük alanlarda inceleyebiliyor; buna rağmen bireysel mercan kolonilerinin durumunu anlamak için gereken ince ölçekli detayı kaybetmiyor. Bu yaklaşım, hem havadan geniş kapsamlı haritalama hem de sıklıkla toplanan su altı fotoğraflarından mercan sınırlarının otomatik olarak çıkarılmasıyla birleşerek bilim insanlarına resiflerin sağlığına dair bütüncül ve hızlı bir bakış sunuyor.
Dalgalar bir mercek oluyor: Guam’daki resif tam anlamıyla haritalandı
Araştırmacılar, NASA‘nın Airborne Fluid Lensing (Havadan Akışkan Mercek) teknolojisini ve yapay zekayı kullanarak Guam’ın Tumon Körfezi’nde 5 kilometrekareyi (yaklaşık 2 mil kare) aşan mercan resif habitatsında ayrıntılı haritalama yaptı. Bu yöntem, uydurmalı resif görüntülemesinde uzun süredir çözülemeyen bir sorunu ele alıyor: Sürekli hareket eden okyanus yüzeyi. Dalgalar, deniz tabanından yükselen ışığı kırıp bozduğu için konvansiyonel havadan görüntülerde resifler bulanık ya da yer değiştirmiş görünüyor.
Teknoloji, binlerce fotoğrafı ardışık biçimde yakalıyor ve dalgaların doğal büyütme etkisini kullanarak resife dair net bir görünümü hesaplamalı olarak yeniden oluşturuyor. Ortaya çıkan görüntüler deniz tabanını santimetrik ölçekde, yarım santimetre (0,2 inç) kadar ince detaylara kadar çözebiliyor; yaklaşık 20 metre (66 inç) derinliğe kadar olan sularda çalışabiliyor.
Araştırmacılar Tumon Körfezi’ni 2022 ve tekrar 2024 yılında gezerek, resifin Mayıs 2023’te Guam’a 140 mph (225 km/saat) rüzgarla vurmuş olan Kategori 4 Tayfunu Mawar’dan önceki ve sonraki durumunu karşılaştırma imkanı buldu. Haritalar, büyük mercan örtüsünün %59’u mercan ön-resif habitatının ise %35’i azaldığını ortaya koydu. Alanı coral’larla rekabet ederek resif toparlanmasını engelleyebilen yosunlar ise %105 oranında arttı.
Tüm bir resifi haritaladık, onun küçük bir bölümünden örneklemek yerine; ve bunu ayrıntılı olarak yaptık ki bireysel mercan kolonilerini ayırt edebilecek çözünürlükte. Tayfun Mawar sonrasında bu taramayı tekrarlamak, o haritayı Tumon Körfezi çapında hasarı ölçen kesin bir ölçüme dönüştürdü.
Soufyane Bouchelaghem, ACES doktora sonrası araştırmacısı ve çalışmanın ilk ve yazışan yazarı
Konvansiyonel değerlendirme yöntemlerinin aksine, sınırlı sayıda dalış alanında yapılan analizlerin tersine bu haritalar körfezin tamamında konum konuma değişim kaydını sağladı. Bu düzeyde ayrıntı, yöneticilerin en büyük kayıpları yaşayan bölgeleri belirlemesine, hayatta kalmayı başaran resif bölümlerini bulmasına ve restorasyon ya da ek korumanın nerede en etkili olabileceğine karar vermesine yardımcı olabilir.
Vatandaş bilimi ve yapay zeka birlikte çalışıyor
Analizin mümkün olması için yapay zeka ve vatandaş bilimi devreye girdi. NASA’nın NeMO-Net video oyununu kullanan eğitilmiş gönüllüler ve deniz biyologları, 2022 yılı görüntülerinin yaklaşık %1’ini etiketledi; dalgalı mercan, büyük mercan, yosun, kum ve moloz gibi özellikleri tanımladı. Araştırmacılar bu etiketleri, kalan görüntüleri %88 doğrulukla sınıflandıran derin öğrenme modelini eğitmek için kullandı.
Model, daha önce hiç karşılaşmadığı 2024 yılı görüntülerine yeniden eğitim yapılmadan uygulandı. Körfezdeki 10 noktada gerçekleştirilen serbest dalış photoquadrat transektleri, bağımsız saha doğrulaması sağladı.
Fotoğraf başına mercan ölçümü: PICOGRAM su altı görüntülerini otomatikleştiriyor
Akışkan mercek geniş bir havadan bakış sunarken, ikinci çalışma etkili resif izlemenin önündeki başka bir engeli ele alıyor: Su altı taramaları sırasında toplanan çok sayıda fotoğrafın analiz edilmesi için gereken zaman. Bilim insanları geleneksel olarak bu görüntüleri manuel olarak inceliyor; mercan kolonilerini çiziyor ve canlı mercanla kaplı olan deniz tabanının yüzde kaçını hesaplıyor. Büyük bir koleksiyonun işlenmesi aylar sürebiliyor ve ciddi uzmanlık gerektiriyor; bu da ağarma olayı, hastalık patlaması ya kasırga sonrasında gerekli olabilecek bilginin geç gelmesine yol açıyor.
ACES araştırmacıları, NOAA’nın Pasifik Adaları Balıkçılık Bilim Merkezi ile Hawaii Üniversitesi Manoa Kampüsü’ndeki bilim insanlarıyla birlikte, işin büyük bir kısmını otomatikleştirirken aynı zamanda bilimsel gözetimi de koruyan PICOGRAM (Individual Coral Organismal Growth, Recruitment, And Mortality’nin Türkçe karşılığı: Bireysel Meracan Organizma Büyümesi, Yenilenme ve Ölümün Tahmini) adlı açık kaynaklı bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
Projeye NASA tarafından Uygulama Hazırlık Seviyesi 8 (ARL-8) derecesi verildi; bu derece bir aracın araştırma prototipi olarak kalmadan operasyonel ortamda geçerliliğinin sağlandığını gösteriyor. NOAA ise PICOGRAM’ı o zamandan beri operasyonel ölçekde test etti.
Bilim insanları, manuel biçimde analiz edilemeyecek kadar çok resif görüntüsü topluyor. PICOGRAM bu fotoğrafları güvenilir ekolojik ölçümlere dönüştürüyor ve bilim insanlarına sonuçları gerektiğinde hızlıca gözden geçirme ve düzeltme imkanı veriyor.
Imad Eddine Tibermacine, ACES doktora sonrası araştırmacısı ve çalışmanın baş yazarı
PICOGRAM, mercan kolonilerini tanımlıyor, sınırlarını çiziyor ve standart su altı fotoğraflarından mercan örtüsünü tahmin ediyor. Sistemin eğitilmesi için bilim insanlarının binlerce mercanı manuel olarakOutline etmesi gerekmiyor; PICOGRAM renk, doku, kenarlar ve mekânsal bağlam gibi görüntü özelliklerinden otomatik olarak oluşturulan eğitim maskelerinden öğreniyor.
Sistem ayrıca her sonuç için bir güven skoru atıyor. Bilim insanları belirsiz tahminleri gözden geçirebilir ve basit etkileşimli bir arayüz üzerinden düzeltebilir; böylece uzmanlığın kalite kontrol sürecinin içinde kalmaya devam etmesi sağlanıyor.
Araştırmacılar PICOGRAM’ı NOAA’nın Ulusal Mercan Resif İzleme Programı aracılığıyla toplanan su altı görüntüleriyle eğitti ve deniz ekolojileri tarafından bağımsız biçimde analiz edilen 137 fotoğrafta değerlendirdi. Test görüntüleri farklı resif ortamlarını, su derinliklerini ve görünürlük düzeylerini içeriyordu.
PICOGRAM, tanıdık koşullarda uzmanlar tarafından çizilen mercan hatlarıyla %87,5 oranında örtüşme; daha önce karşılaşmadığı resif sitelerinde ise %82,5 örtüşme sağladı. Mercan örtüsü tahminleri, ortalama 1,2 puanlık farkla uzman ölçümleriyle yakından uyuyordu. Belirsiz sonuçlar, uzman açıklamalarıyla %90 uzlaşıya ulaşmak için ortalamaya iki düzeltici tıklamadan azını gerektirdi.
Gözlemden eyleme: Resiflerin geleceğine dair veri
Bu teknoloji, su altı fotoğraflarını zaten toplayan mevcut izleme programlarına dahil edilebilir. Aynı konumlardan tekrarlanan görüntüler, bilim insanlarının mercan örtüsünün artıp azaldığını belirlemesine yardımcı olabilir; daha ileri geliştirmeyle bireysel kolonilerin büyümesini, yenilenmesini ve ölümünü takip edebilir.
İki yaklaşım farklı ölçeklerde çalışıyor ancak aynı temel zorluğu karşılıyor: Artan hacimdeki resif görüntülerini faydalı bilimsel bilgiye dönüştürmek. Akışkan mercek kilometrelerce resifteki değişimi santimetrik ayrıntıyı koruyarak belgeleyebilirken; PICOGRAM su altı görüntülerini koloni düzeyinde inceleyerek minimal manuel müdahaleyle tutarlı ölçümler üretiyor. Dalış gözlemleri, uydu verileri ve diğer çevresel kayıtlarla kullanıldığında bu teknolojiler resiflerin kasırgalar, ısınan sular, hastalıklar ve restorasyon çabalarına nasıl tepki verdiğine dair daha bütüncül bir tablo oluşturabilir.
Bu bilgi, resifin kendisinin ötesinde sonuçlar taşıyor. Mercan resifleri balıkçılığı ve turizmi destekliyor; deniz canlıları için barınak sağlıyor ve hassas kıyı şeritlerine ulaşan dalga enerjisini azaltmaya yardımcı oluyor.
Daha iyi gözlemler, daha iyi kararlara yol açar. Mercanların nerede düştüğünü, nerede hayatta kaldığını ve restorasyonun işe yarayıp yaramadığını belirleyebilirsek, yöneticiler daha hızlı müdahale edebilir ve bu kritik ekosistemleri korumak için mevcut kaynakları daha bilinçli biçimde kullanabilir.
Ved Chirayath, Earth Sciences Vetlesen Kürsüsü Başkanı ve ACES direktörü
Araştırmalar Frontiers in Marine Science dergisinde yayımlandı. İlk çalışma Soufyane Bouchelaghem önderliğinde NASA’nın havadan akışkan mercek teknolojisini ve NeMO-Net’i kullanarak Guam’daki Tumon Körfezi’nin tamamının santimetrik mercan habitatsı haritalamasını; ikinci çalışma ise Imad Eddine Tibermacine önderliğinde PICOGRAM aracılığıyla bireysel mercan büyümesi, yenilenme ve ölümünün tahmini yoluyla resif dayanıklılık temelli yönetimi nasıl bilgilendirebileceğini inceliyor.
İlk yorumu siz yazın
Fikrinizi bir kaynak, soru veya yapıcı karşı görüşle geliştirin.