keo lai Archives - ThienNhien.Net | Con người và Thiên nhiên

Phát triển rừng trồng gỗ lớn

U Minh Hạ: Khắc khoải vùng đất khó

Quảng Bình: Ồ ạt cạo rừng đầu nguồn trồng keo lai

Trên Facebook

ThienNhien.Net

6 giờ trước

Vệ tinh theo dõi biến động của thiên nhiênTrong bảo tồn thiên nhiên, nhiều thay đổi diễn ra rất nhanh và trên phạm vi rộng. Mất rừng, cháy rừng, suy thoái đất hay xâm lấn sinh cảnh thường vượt quá khả năng quan sát trực tiếp của con người. Dữ liệu vệ tinh đang giúp lấp đầy khoảng trống đó.Nhờ các vệ tinh quan sát Trái Đất, các nhà khoa học có thể theo dõi tình trạng rừng, đất ngập nước và vùng ven biển gần như theo thời gian thực. Ảnh vệ tinh cho phép phát hiện sớm mất rừng, phân mảnh sinh cảnh, hạn hán hay ngập lụt, kể cả ở những khu vực xa xôi khó tiếp cận.Không chỉ dừng lại ở việc “còn hay mất”, viễn thám hiện đại còn cung cấp thông tin về cấu trúc thảm thực vật, độ che phủ, độ ẩm và nhiệt độ bề mặt. Những chỉ số này giúp đánh giá sức khỏe hệ sinh thái và theo dõi hiệu quả của các chương trình phục hồi rừng và bảo tồn.Dữ liệu vệ tinh đặc biệt quan trọng trong quản lý và thực thi pháp luật. Khi phát hiện dấu hiệu bất thường, cơ quan chức năng và tổ chức bảo tồn có thể nhanh chóng khoanh vùng, kiểm tra thực địa và can thiệp kịp thời, thay vì chỉ phản ứng khi thiệt hại đã xảy ra.Tuy vậy, vệ tinh không thể thay thế hoàn toàn khảo sát thực địa. Ảnh từ trên cao cần được kiểm chứng bằng dữ liệu tại chỗ để tránh sai lệch. Sự kết hợp giữa viễn thám và điều tra mặt đất vì thế luôn là nguyên tắc quan trọng trong bảo tồn khoa học.Khi được sử dụng đúng cách, dữ liệu vệ tinh giúp con người nhìn thấy bức tranh lớn của thiên nhiên. Đây là nền tảng để đưa ra các quyết định bảo tồn dựa trên bằng chứng, thay vì cảm tính hay thông tin rời rạc.Minh họa: Springer Nature#VeTinh #VienTham #BaoTonThienNhien #DaDangSinhHoc #GiamSatMoiTruong #ThienNhienNet ... Xem thêmThu nhỏ

Photo

Xem trên Facebook

ThienNhien.Net

1 ngày trước

Trí tuệ nhân tạo và bẫy ảnh trong bảo tồnBẫy ảnh từ lâu đã là công cụ quen thuộc trong bảo tồn thiên nhiên. Những chiếc máy ảnh tự động giúp ghi lại hình ảnh của động vật hoang dã mà không cần con người có mặt tại hiện trường. Tuy nhiên, khi số lượng máy ảnh tăng lên, khối lượng dữ liệu thu được có thể lên tới hàng trăm nghìn, thậm chí hàng triệu bức ảnh.Trí tuệ nhân tạo đang giúp giải quyết nút thắt này. Các thuật toán học máy có thể tự động phân loại ảnh, nhận diện loài, lọc bỏ ảnh trống hoặc ảnh không liên quan. Thay vì mất hàng tháng để xem ảnh thủ công, các nhóm bảo tồn có thể xử lý dữ liệu chỉ trong vài ngày.AI đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện sớm các thay đổi bất thường. Sự vắng mặt kéo dài của một loài, sự xuất hiện của loài xâm lấn, hoặc dấu hiệu gia tăng hoạt động của con người đều có thể được nhận ra nhanh hơn. Điều này giúp lực lượng bảo vệ rừng và khu bảo tồn phản ứng kịp thời.Tuy vậy, AI không thay thế hoàn toàn chuyên gia. Thuật toán cần được huấn luyện bằng dữ liệu chất lượng cao và phải được kiểm chứng thường xuyên. Trong những môi trường phức tạp, việc nhận diện nhầm loài vẫn có thể xảy ra nếu thiếu sự giám sát của con người.Khi được sử dụng đúng cách, trí tuệ nhân tạo trở thành trợ lý đắc lực cho bảo tồn. Nó giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và cho phép con người tập trung hơn vào phân tích sinh thái và ra quyết định quản lý.Sự kết hợp giữa bẫy ảnh và AI cho thấy bảo tồn thiên nhiên đang bước vào giai đoạn mới, nơi công nghệ hỗ trợ con người quan sát và hiểu thiên nhiên ở quy mô và tốc độ chưa từng có.Minh họa: rekoforest.org#trituenhantao #bayanh #BaoTonThienNhien #DaDangSinhHoc #giamsatdongvat #ThienNhienNet ... Xem thêmThu nhỏ

Photo

Xem trên Facebook

ThienNhien.Net

2 ngày trước

Mời các bạn ở Tp. HCM tham gia nhé.“MỘT TAY NẢI XANH” – KILALA MOTTAINAI DAY LẦN 4 Đổi chủ – Nâng tầm – Sửa chữa sai lầm🎏Sự kiện nhằm lan tỏa tinh thần“Mottainai – 勿体無い” – triết lý chống lãng phí của người Nhật, đề cao tiết kiệm – tái sử dụng – tái chế, và hơn hết là lòng biết ơn với mọi vật xung quanh.Một Tay Nải Xanh sẽ dẫn bạn ghé thăm những Trạm Xanh đầy cảm hứng:🌱 Trạm Đổi Chủ: Tìm chủ mới yêu thương cho đồ cũ🌱 Trạm Nâng Tầm: Workshop In Lá In Hoa🌱 Trạm Sửa Chữa Sai Lầm: "Chữa bệnh" cho quần áo, giày dép🌱 Trạm Hàng Xanh: Chọn xanh, sống lành🌱 Trạm Điểm Cười: Vui “thả ga” với trò chơi dân gian Nhật Bản🌱 Trạm Thu Gom: Tập kết pin, nylon và quần áo cũ🌱 Trạm Nôn Tết: Tự tay làm thiệp và bao lì xì Năm mới💚 Đặc biệt: Toàn bộ doanh thu từ Trạm Đổi Chủ sẽ được gửi đến People and Nature Reconciliation nhằm đóng góp cho các hoạt động bảo tồn thiên nhiên.🕘 Thời gian: 8:30 – 17:30 | 24 – 25/01/2026 (Thứ Bảy & Chủ Nhật)📍 Địa điểm: Paper & I, 152 Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường Sài Gòn, TP. Hồ Chí Minh✨ Trân trọng từng món đồ, đổi thói quen sống – sửa những sai lầm cũ – nâng tầm hành động xanh. Bạn đã sẵn sàng chưa?👉 Hãy đến với KILALA MOTTAINAI DAY để được truyền cảm hứng và bắt đầu sự thay đổi của chính mình nhé! 🌱 ... Xem thêmThu nhỏ

Photo

Xem trên Facebook

ThienNhien.Net

2 ngày trước

Âm thanh kể câu chuyện của hệ sinh tháiTrong tự nhiên, không phải lúc nào chúng ta cũng nhìn thấy sinh vật. Nhưng rất nhiều loài luôn để lại dấu vết qua âm thanh. Tiếng chim hót lúc bình minh, tiếng ếch gọi bạn vào mùa mưa, hay âm thanh côn trùng rả rích về đêm đều phản ánh sự sống đang diễn ra trong hệ sinh thái.Giám sát âm thanh thụ động, hay còn gọi là ghi âm sinh học, sử dụng các thiết bị ghi âm tự động đặt ngoài thực địa trong thời gian dài. Các thiết bị này có thể hoạt động liên tục nhiều ngày, nhiều tháng, thu thập hàng nghìn giờ âm thanh mà con người khó có thể ghi nhận bằng quan sát trực tiếp.Dữ liệu âm thanh giúp phát hiện sự hiện diện của nhiều nhóm loài như chim, lưỡng cư, côn trùng, dơi và cả sinh vật biển. Với một số loài, tiếng kêu còn là dấu hiệu quan trọng để xác định mùa sinh sản, mật độ cá thể và sự thay đổi tập tính theo thời gian.Không chỉ phản ánh đa dạng sinh học, âm thanh còn cho thấy sức khỏe của hệ sinh thái. Khi môi trường bị suy thoái, cấu trúc âm thanh tự nhiên thường thay đổi. Tiếng động cơ, khai thác hay giao thông cũng có thể lấn át âm thanh tự nhiên, tạo áp lực lớn lên sinh vật hoang dã.Tuy nhiên, giám sát âm thanh tạo ra khối lượng dữ liệu rất lớn. Việc phân tích đòi hỏi công cụ chuyên môn và ngày càng cần sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo để nhận diện loài và lọc nhiễu. Đây là thách thức, nhưng cũng là động lực để khoa học bảo tồn phát triển.Bằng cách lắng nghe thiên nhiên một cách có hệ thống, con người có thể hiểu rõ hơn những thay đổi âm thầm trong hệ sinh thái. Âm thanh vì thế trở thành một nguồn dữ liệu quý giá, giúp bảo tồn không chỉ những gì ta thấy, mà cả những gì ta nghe được từ tự nhiên.Minh họa: Functional Ecology#giamsatamthanh #sinhthaihoc #BaoTonThienNhien #DaDangSinhHoc #khoahocbaoton #ThienNhienNet ... Xem thêmThu nhỏ

Photo

Xem trên Facebook

ThienNhien.Net

3 ngày trước

Mô hình phân bố loài và bản đồ tiềm năng của thiên nhiênTrong bảo tồn thiên nhiên, một câu hỏi lớn luôn được đặt ra: loài đang sống ở đâu, và còn có thể sống ở đâu nữa. Với nhiều loài, đặc biệt là loài hiếm hoặc khó quan sát, chúng ta chỉ có rất ít dữ liệu ghi nhận thực địa. Điều này khiến việc quy hoạch bảo tồn và phục hồi sinh cảnh gặp nhiều rủi ro.Mô hình phân bố loài, thường gọi là SDM (Species Distribution Model), được phát triển để giải quyết bài toán đó. SDM sử dụng các dữ liệu ghi nhận sự hiện diện của loài, kết hợp với thông tin môi trường như khí hậu, độ cao, thảm thực vật, lượng mưa hay nhiệt độ. Từ đó, mô hình ước tính những khu vực có điều kiện phù hợp để loài tồn tại.Kết quả của SDM thường được thể hiện dưới dạng bản đồ. Bản đồ này không chỉ cho biết nơi loài đã được ghi nhận, mà còn chỉ ra những vùng tiềm năng mà loài có thể sinh sống nhưng chưa được khảo sát. Đây là cơ sở quan trọng để xác định khu vực ưu tiên điều tra, bảo vệ hoặc phục hồi sinh cảnh.Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, SDM càng trở nên hữu ích. Khi điều kiện nhiệt độ và lượng mưa thay đổi, vùng sinh sống phù hợp của nhiều loài cũng dịch chuyển theo. SDM cho phép mô phỏng các kịch bản tương lai, giúp dự báo nguy cơ suy giảm sinh cảnh và hỗ trợ xây dựng chiến lược bảo tồn dài hạn.Tuy nhiên, SDM không phải là dự đoán tuyệt đối. Chất lượng mô hình phụ thuộc lớn vào dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu ghi nhận loài ít hoặc thiên lệch, kết quả có thể sai lệch. Vì vậy, SDM cần được cập nhật liên tục và kiểm chứng bằng khảo sát thực địa.Khi được sử dụng đúng cách, mô hình phân bố loài giúp bảo tồn thiên nhiên chuyển từ phản ứng bị động sang chủ động. Thay vì chỉ bảo vệ nơi loài đang tồn tại, con người có thể đi trước một bước, giữ lại những không gian sống mà thiên nhiên sẽ cần trong tương lai.Minh họa: conservationbytes.com#phanboloai #SDM #BaoTonThienNhien #DaDangSinhHoc #khoahocbaoton #ThienNhienNet ... Xem thêmThu nhỏ

Photo

Xem trên Facebook

Tag: keo lai

Phát triển rừng trồng gỗ lớn

U Minh Hạ: Khắc khoải vùng đất khó

Quảng Bình: Ồ ạt cạo rừng đầu nguồn trồng keo lai