Estimating Above-Ground Blue Carbon in a Tropical Mangrove Using Multispectral Unmanned Aerial Vehicle Imagery
यह अध्ययन ब्राजील के सुआपे खाड़ी के मानवजनित दबाव वाले मैंग्रोव में भूमिगत नीले कार्बन का अनुमान लगाने के लिए एक नई मल्टीस्पेक्ट्रल ड्रोन-आधारित विभाजन पद्धति विकसित करता है, जो 79.8 MgC.ha⁻¹ की भंडारण क्षमता को प्रकट करता है जो मुहाना चैनलों से लेकर अतिलवणता वाले मैदानों तक स्थानिक रूप से भिन्न होती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एक मैंग्रोव वन की कल्पना एक विशाल, जीवित बैंक खाते के रूप में करें। पैसे के बजाय, यह बैंक "ब्लू कार्बन" (blue carbon) को जमा करता है, जो पेड़ों द्वारा हवा से सोखा गया कार्बन का एक प्रकार है और इसे उनके लकड़ी और जड़ों में सुरक्षित रखा जाता है। यह अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह जलवायु परिवर्तन से लड़ने में मदद करता है। हालाँकि, इन जंगलों में कितना कार्बन है, इसकी गणना करना आमतौर पर घने कीचड़ और उलझी हुई जड़ों के बीच चलते हुए समुद्र तट पर रेत के हर एक कण को गिनने की कोशिश करने जैसा है। यह धीमा, कठिन और अक्सर पूरी तस्वीर पाने के लिए असंभव होता है।
यह शोध पत्र "ड्रोन" (मानवरहित हवाई वाहन) का उपयोग करके इसे गिनने का एक नया, उच्च-तकनीकी तरीका बताता है, जो विशेष कैमरों से लैस होते हैं और आसमान में एक सुपर-पावर्ड आँखों की तरह काम करते हैं।
यहाँ बताया गया है कि शोधकर्ताओं ने इसे सरल चरणों में कैसे किया:
1. आसमान में हाई-टेक आँख
दलदल में टेप मापने वाले फीते लेकर जाने के बजाय, टीम ने ब्राजील के सुआपे बे (Suape Bay) में एक मैंग्रोव वन के ऊपर ड्रोन उड़ाया। यह कोई सामान्य ड्रोन नहीं था; इसमें एक "मल्टीस्पेक्ट्रल" (multispectral) कैमरा लगा था। इस कैमरे को छह अलग-अलग चश्मों वाले चश्मे के रूप में समझें। एक जोड़ा सामान्य रंगों (जैसे लाल और हरा) को देखता है, जबकि अन्य जोड़े अदृश्य प्रकाश (जैसे इन्फ्रारेड और "रेड एज") को देखते हैं। ये विशेष चश्मे ड्रोन को उन तरीकों से पेड़ों के "स्वास्थ्य" और "संरचना" को देखने की अनुमति देते हैं जो मानवीय आँखें नहीं देख सकतीं।
2. 3D मानचित्र बनाना
ड्रोन ने हजारों तस्वीरें लीं और उन्हें एक साथ जोड़कर जंगल का एक 3D मानचित्र बनाया। यह एक केक की हर कोण से फोटो लेने और फिर कंप्यूटर का उपयोग करके उस केक का एक सटीक 3D मॉडल बनाने जैसा है। इस मॉडल ने दिखाया कि पेड़ वास्तव में कितने ऊँचे थे और उनके क्राउन (पत्तियों वाले ऊपरी हिस्से) कितने बड़े थे।
3. "डिजिटल जासूस" (सेगमेंटेशन)
ऊपर से पेड़ों को गिनने का सबसे कठिन हिस्सा यह है कि वे अक्सर इतने करीब उगते हैं कि उनकी पत्तियाँ एक-दूसरे के ऊपर आ जाती हैं, जिससे वे एक विशाल हरे रंग के ढेर की तरह दिखने लगते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने "ऑब्जेक्ट-बेस्ड इमेज एनालिसिस" (OBIA) नामक विधि का उपयोग किया।
कल्पना कीजिए कि आप मिश्रित जेलीबीन (jellybeans) के एक कटोरे को देख रहे हैं। यदि आप केवल रंगों को देखते हैं, तो यह एक गड़बड़ी है। लेकिन यदि आप एक उपकरण का उपयोग करके जेलीबीन को धीरे से एक-दूसरे से अलग करते हैं और प्रत्येक विशिष्ट आकार को गिनते हैं, तो आप उन्हें सटीक रूप से गिन सकते हैं। शोधकर्ताओं ने अपने कंप्यूटर को यह करना सिखाया। उन्होंने पेड़ों के ऊपरी हिस्सों (सबसे ऊँचे बिंदुओं) को खोजने के लिए ड्रोन के विशेष "चश्मों" का उपयोग किया और फिर प्रत्येक पेड़ के चारों ओर एक डिजिटल रूपरेखा बनाई, जिससे उन्हें कीचड़, पानी और अपने पड़ोसियों से अलग किया जा सके।
4. "ट्री ट्रांसलेटर" (एलोमेट्रिक समीकरण)
एक बार जब कंप्यूटर ने पेड़ों को गिन लिया और उनके ऊँचाई और क्राउन के आकार को माप लिया, तो उसे यह अनुमान लगाने की आवश्यकता थी कि उनके अंदर कितनी लकड़ी (और इसलिए कितना कार्बन) है। चूंकि ड्रोन पेड़ों के तनों की मोटाई (जिसका उपयोग आमतौर पर वजन की गणना करने के लिए किया जाता है) को नहीं माप सकता था, इसलिए शोधकर्ताओं ने एक "ट्रांसलेटर" का उपयोग किया।
वे जमीन पर जंगल में गए और पेड़ों के एक छोटे से हिस्से को मापा ताकि पेड़ की ऊँचाई और उसके तने की मोटाई के बीच के संबंध को समझा जा सके। उन्होंने एक गणितीय सूत्र (समीकरण) बनाया जो कहता है, "यदि एक पेड़ इतना ऊँचा है, तो उसमें संभवतः इतनी लकड़ी है।" फिर उन्होंने ड्रोन के ऊँचाई के डेटा को इस सूत्र में डाला ताकि उन पेड़ों के वजन का अनुमान लगाया जा सके जिन्हें वे छू नहीं सकते थे।
5. परिणाम: एक आश्चर्यजनक खजाना
शोधकर्ताओं ने पांच अलग-अलग "ट्रांसलेटर" सूत्रों का परीक्षण किया। उन्होंने पाया कि जिस सूत्र में पेड़ के क्राउन के आकार और ऊँचाई का उपयोग किया गया था, वह इस विशिष्ट जंगल के लिए सबसे सटीक था।
उन्होंने यह पाया:
- मात्रा: एक व्यस्त औद्योगिक बंदरगाह के बगल में स्थित होने और दशकों से प्रदूषण का सामना करने के बावजूद, यह मैंग्रोव वन कार्बन का एक पावरहाउस है। यह लगभग 79.8 टन कार्बन प्रति हेक्टेयर (एक हेक्टेयर लगभग दो अमेरिकी फुटबॉल मैदानों के आकार के बराबर है) संग्रहीत करता है।
- पैटर्न: कार्बन समान रूप से फैला हुआ नहीं है। यह एक पिरामिड की तरह है। पानी के चैनलों के ठीक बगल वाले पेड़ सबसे बड़े होते हैं और उनमें सबसे अधिक कार्बन होता है। जैसे-जैसे आप नमकीन, शुष्क मैदानी इलाकों की ओर अंदर की ओर बढ़ते हैं, पेड़ छोटे होते जाते हैं और उनमें कम कार्बन होता है।
- तुलना: जब उन्होंने अपने हाई-टेक ड्रोन मानचित्र की वैश्विक उपग्रह मानचित्रों से तुलना की, तो उन्होंने पाया कि वैश्विक मानचित्र कार्बन का आधा हिस्सा कम आंक रहे थे। ड्रोन ने दिखाया कि यह विशिष्ट, कुछ हद तक क्षतिग्रस्त जंगल वास्तव में दुनिया के सामान्य अनुमानों की तुलना में बहुत अधिक समृद्ध कार्बन वाला है।
निष्कर्ष
यह अध्ययन साबित करता है कि मैंग्रोव के कार्बन का अच्छा अनुमान लगाने के लिए आपको कीचड़ में उतरने की आवश्यकता नहीं है। विशेष कैमरों वाले ड्रोन और व्यक्तिगत पेड़ों को अलग करने वाले स्मार्ट कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके, टीम ने मैंग्रोव बैंक में "पैसे गिनने" का एक तेज़, सटीक और दोहराने योग्य तरीका बना लिया। उन्होंने पाया कि एक कठिन, औद्योगिक वातावरण में भी, ये जंगल अभी भी भारी मात्रा में कार्बन को थामे हुए हैं, जो उन्हें ग्रह के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण बनाता है।
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