俯瞰森林砍伐:巴西銳化天空之眼,以捕捉非法雨林伐木者

在達到有史以來最低的亞馬遜森林砍伐率之後,巴西面臨著下一個障礙:如何最大限度地利用不斷提高的衛星影像解析度來監測小規模的森林破壞

僅僅五年前,巴西的皆伐森林砍伐率還居世界首位。1995年至2006年間,亞馬遜地區平均每年有19,497平方公里的森林被砍伐,面積相當於約350萬個美式橄欖球場。

然而,從2006年開始,這一趨勢發生了逆轉,數字開始直線下降。四年內,巴西政府記錄到該國年森林砍伐率下降了60%;2010年,森林砍伐率達到了自1988年以來的最低水平。2010年的數字——6,498平方公里——讓人燃起了希望,巴西將履行其在2009年《國家氣候變化法》中做出的承諾,即到2020年將亞馬遜雨林的破壞減少80%。

現在的證據表明,持續減少森林砍伐將是困難的。為什麼?因為皆伐者已經找到了如何擊敗檢測努力的方法,他們瞄準小塊土地,這些土地不太可能被目前用於監測非法伐木的衛星觀察到。“挑戰變得更加艱鉅,”巴西國家空間研究所INPE的負責人、工程師吉爾貝託·卡馬拉說。


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卡馬拉多次指出,近年來亞馬遜森林砍伐的模式發生了巨大變化。2002年,在所有被砍伐的樹木總面積中,小於0.5平方公里的地塊佔35%,而到2010年,這些小面積地塊對整體森林砍伐數量的貢獻增加到80%。換句話說,雖然被砍伐樹木的總數減少了,但仍在被砍伐的小面積地塊數量卻增加了。

較小的區域更難被監測到,但新的天基遙感技術可以提供幫助——巴西對此非常熟悉。自1980年代以來,該國一直依靠衛星影像來測量亞馬遜地區的環境變化。2004年,即時森林砍伐探測系統(葡萄牙語名稱為DETER)上線。INPE使用NASA的Terra和Aqua衛星上的MODIS(中解析度成像光譜儀)儀器獲得的每日影像,並結合中國-巴西地球資源衛星(CBERS)上的WFI(寬視場成像儀)感測器收集的資料,成功地每兩週釋出一次對森林砍伐高風險區域的評估。

這些雙週警報指導了該國的環境警察,過去五年中,該地區的執法行動增加了一倍。砍伐面積達2,000公頃的農民和伐木者收到了鉅額罰款,他們的財產、機械、木材和/或牲畜已被沒收。“沒有人再敢砍伐大面積區域了,因為他們知道自己會被抓住,” 米納斯吉拉斯聯邦大學遙感中心的地質學家和地理資訊系統(GIS)研究員布里塔爾多·索亞雷斯說。然而,結果是森林砍伐變得更加分散且難以阻止。

較小的地塊也意味著,現在從事刀耕火種自給農業的農民進行了大部分的清理工作,而不是工業規模的企業。與此同時,“壞人”——大型牧場主和伐木者——知道衛星的光學儀器很少探測到小片破壞,甚至根本看不到雲層下的小片破壞。因此,伐木者正在調整他們的方法以避免被發現。

卡馬拉說,該國現在需要一種新的即時系統,其空間解析度是當前系統的20倍,以便發現小至0.2平方公里的區域。“我們遺漏了樹冠下的大量退化,”他解釋說。今天使用的Modis和WFI感測器都能分辨出250米寬的物體。理想的情況是20到70米之間。一些現有的衛星技術可以提供具有這種解析度的影像,但它們需要更長的時間才能獲得(陸地衛星每16天提供影像),而且太昂貴,因為它們是商業企業。

與印度的合作可能很快會提供一種新的即時系統的即時解決方案。印度空間研究組織發射的ResourceSAT衛星提供了一種名為高階廣域視場感測器(AWiFS)的感測器,能夠每五天產生解析度為56米的影像。這些影像將在下一個森林砍伐季節部署,該季節通常在亞馬遜的旱季——5月至10月。

對於長期解決方案,巴西計劃明年發射一顆名為Amazonia 1的新衛星,該衛星將為DETER提供影像。此外,與中國的合作伙伴關係可能會繼續,兩國正在考慮開發一種使用雷達而不是光學儀器的新型衛星系列,從而即使在雲層中也能觀測森林。

有時,雲層覆蓋只允許看到亞馬遜地區30%的區域。雷達成像可以克服這一障礙,因為它向地球表面發射無線電訊號並接收返回訊號,而不是依賴於從陸地表面反射的光學光。

但是,即使是最好的衛星監視,如果地面上的情況沒有改變,也將毫無價值。儘管近年來巴西亞馬遜地區針對非法伐木開展了大量警察行動,但在解決有害的農業 practices 方面幾乎沒有採取任何行動。刀耕火種的畜牧業和農業需要用火來準備土地進行耕種,而不是使用拖拉機犁地的適當牧場和作物管理。幾乎沒有執法部門針對那些佔據邊境土地的人,政府根據土地改革計劃將這些土地授予貧困家庭和小農生產者。

此外,未來幾年全球對食物(尤其是動物蛋白)的需求將增加,給亞馬遜帶來更大的耕地壓力,亞馬遜被視為全球工業農業的最後邊疆之一。“現在是不要讓低森林砍伐的成果喪失的關鍵時刻,”索亞雷斯說,並補充說政府應與農業部門合作,圍繞可持續 practices 找到共同點,並限制擴張。

GIS專家兼亞馬遜監測慈善機構IMAZON的執行董事卡洛斯·索薩認為,透過預測最容易遭受森林砍伐的區域的系統,可以實現對耕作 practices 的更多控制。他開發了一個計算機模型,該模型將遙感資訊與氣候、土壤型別、定居點位置、森林砍伐歷史和新道路的存在等因素相結合,以指示高風險被清理的區域。他說,這些資料可能是比伐木者和牧場主領先一步的關鍵,否則他們會摧毀森林。索薩說,這種遠見正是巴西目前在應對森林砍伐方面所缺乏的。

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*更正(2011年4月12日):此句在釋出後進行了編輯,以更正面積大小比較。

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