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repórter do jimu news, zhan lin

nos dois diagramas esquemáticos, 3.747 crateras “pretas” e edifícios danificados mostrados por densos pontos vermelhos registam a trágica situação da faixa de gaza sendo continuamente bombardeada.

em 24 de agosto, um artigo intitulado "série temporal de sensoriamento remoto por satélite revela que os danos da guerra na faixa de gaza continuam a aumentar" foi publicado on-line na revista internacional mais abrangente "national science review". entende-se que este artigo é o resultado de pesquisa mais recente da equipe do acadêmico li deren do laboratório estatal de topografia, mapeamento e engenharia de informação de sensoriamento remoto da universidade de wuhan.

em 5 de setembro, xiao xiongwu, autor correspondente do artigo, disse em entrevista a um repórter do jimu news que após mais de cinco meses de pesquisa e rastreamento contínuo por sensoriamento remoto por satélite, a equipe de pesquisa usou dados detalhados por meio de poderosa inteligência artificial e tecnologia de detecção remota por satélite. e gráficos precisos registam o estado trágico da faixa de gaza à medida que é atacada passo a passo por mísseis. xiao xiongwu disse que os resultados da pesquisa fornecem uma referência importante para o monitoramento inteligente e avaliação precisa de vários desastres naturais e conflitos no contexto global.

o acadêmico li deren orienta a equipe na realização de pesquisas técnicas (fonte: entrevistado)

informações públicas mostram que neste estudo, a equipe de pesquisa combinou inteligência artificial com o sensoriamento remoto de alta resolução do satélite luojia-3-01 desenvolvido independentemente pelo laboratório e propôs o sensoriamento remoto de objetos urbanos de múltiplas categorias danificados pela guerra com base na detecção de alterações de séries temporais de alta precisão o método de monitoramento dinâmico permite a detecção quase em tempo real de crateras de mísseis e edifícios danificados na faixa de gaza, bem como a avaliação quantitativa dos danos de guerra para diferentes tipos de características em diferentes províncias e em diferentes. datas e avaliação automática dos níveis de danos de diferentes tipos de edifícios.

na noite do dia 5, xiao xiongwu apresentou aos repórteres do jimu news que o período de teste da pesquisa do projeto é de 17 de outubro de 2023 a 2 de março de 2024. durante este período, a cada quatro dias ou mais, o satélite luojia-3-01 da universidade de wuhan passará sobre a faixa de gaza para tirar uma série de fotos de sensoriamento remoto por satélite. após o envio das fotos, a equipe de pesquisa utilizou seu algoritmo de inteligência artificial desenvolvido exclusivamente para processar e analisar as fotos com resolução de 0,5 metros.

existem vários itens analisados, incluindo informações sobre crateras de mísseis, danos a edifícios e danos a terras agrícolas.

resultados de detecção automática de crateras de mísseis (localização, tamanho, data e número) e universidades danificadas na faixa de gaza com base em séries temporais de sensoriamento remoto por satélite (fonte: entrevistado)

"as informações analisadas por nossa inteligência artificial são bastante precisas e abrangentes." xiao xiongwu disse que as informações de monitoramento das crateras do sistema são tão detalhadas quanto o tamanho e as coordenadas de cada cratera, a localização precisa de novas crateras a cada mês e o total da cratera. . de acordo com estatísticas da equipe de xiao xiongwu, durante os mais de quatro meses do projeto de pesquisa de sua equipe, um total de 3.747 crateras de bombas foram detectadas na faixa de gaza. diagramas esquemáticos de resultados de pesquisas relevantes mostram que toda a faixa de gaza está coberta por densos pontos negros, e esses pontos negros são todos onde os mísseis caíram.

existem cinco províncias na faixa de gaza. usando este método de monitoramento dinâmico por sensoriamento remoto, cada vez que o satélite tira uma foto, todos os danos aos edifícios em cada província podem ser claramente detectados e o tipo de edifício pode ser identificado ao mesmo tempo. . "se o edifício danificado é um hospital, uma escola, um edifício residencial ou um local de culto, pode ser determinado com precisão através da inteligência artificial e de fotos de sensoriamento remoto. xiao xiongwu explicou que, além do tipo de edifício, a inteligência artificial também pode." analisar o grau de dano ao edifício, classificando diferentes edifícios de acordo com o grau de dano em cinco níveis: nenhum dano, dano leve, dano moderado, dano grave e dano total. este é um problema que a inteligência artificial em todo o mundo não resolveu completamente, e este programa pode fazê-lo atualmente.

nas ilustrações do jornal, os repórteres do jimu news podem ver claramente que em outubro do ano passado, houve apenas danos esporádicos em edifícios em gaza. desde então, o nível de danos continuou a aumentar. estavam em quase todo o território. os edifícios danificados representaram 58,4% de todo o território.

análise dos danos e tendências dos edifícios nas cinco províncias da faixa de gaza em diferentes momentos (fonte: entrevistado)

xiao xiongwu disse que os resultados do projeto mostraram intuitivamente a densidade dos bombardeios com mísseis em gaza, os danos aos diferentes tipos de edifícios, o nível dos danos e os danos às terras agrícolas. pode permitir que o mundo exterior conheça a situação real dos civis na faixa de gaza, como o ambiente de vida precário e a escassez de alimentos. a equipa de investigação também enfatizou a necessidade de um cessar-fogo imediato através destas descobertas inéditas e apelou veementemente à comunidade internacional para que leve a cabo a assistência humanitária e a reconstrução pós-guerra na faixa de gaza.

o satélite luojia-3-01 da universidade de wuhan foi lançado ao céu em janeiro do ano passado e é usado principalmente para experimentos científicos. sua principal função é obter dados de alta resolução e realizar observações globais. as características do resultado desta pesquisa, além de tirar fotos com o auxílio do sensoriamento remoto por satélite, focam na abrangência, precisão e automação da extração e análise de informações de imagens proporcionadas pelo poderoso algoritmo de inteligência artificial da equipe.

xiao xiongwu acredita que não apenas em áreas de conflito, os resultados desta investigação também fornecem uma referência importante para a monitorização inteligente e avaliação precisa de vários desastres naturais.

(fonte: jimu news)

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