SARFDAS

SARFDAS (Synthetic Aperture Radar Forest Disturbance Alert System) ist eine Webanwendung der Spatial Informatics Group (SIG) zur Erkennung und Validierung von Waldstörungen. Optische Satellitenbilder sind in dauerhaft bewölkten Regionen oft lückenhaft, was Warnungen vor Abholzung verzögert. SARFDAS verwendet stattdessen Synthetic Aperture Radar der Europäischen Weltraumorganisation: Sentinel-1 bodenbereichsdetektierte Bilder, verarbeitet in Google Earth Engine, die durch Wolken hindurchbilden.

Ein Convolutional Neural Network mit Transferlernen sagt Störungswarnungen voraus, sodass das Modell mit regionsspezifischen Informationen neu trainiert werden kann, wenn Trainingsdaten begrenzt sind. Neue Warnungstabellen werden täglich in die Anwendung geladen. In einer Webkartenoberfläche überprüfen Nutzer jede vorhergesagte Warnung und markieren sie als Abholzung oder keine Abholzung und können die validierten Daten herunterladen. SIG positioniert validierte Warnungen als Grundlage für verlässliche Informationsweitergabe ins Feld, Ressourcenzuweisung und objektive Flächenschätzungen.

SIG gibt an, dass SARFDAS von SIG erstellt wurde, in Palawan, Philippinen, getestet wurde und für die Nutzung mit SERVIR-Südostasien angepasst wird. Der Quellcode ist unter der Eclipse Public License 2.0 veröffentlicht; die Nutzungsbedingungen der gehosteten Anwendung beschreiben sie als Beta, die experimentelle Vorhersagen von Abholzungswarnungen bereitstellt.