巴西亞馬遜雨林野火肆虐多時，根據巴西「國家太空研究署」（INPE）訊息，到八月底，當地已發生近8萬5千起森林火災，比去年同期暴增7成，同時也是繼2010年以來（該年為13萬2,106起火災）最慘烈的一年。

大火成因混雜巴西政府的「亞馬遜大開發」政經因素，G7峰會捐款口水戰，南北美洲歷史情結等，讓起火原因的探討、滅火手段的採行更形複雜。那麼，除了指責農民刀耕火種、無良毀林外，是不是還有其他管理手段?

AI人工智慧搭配衛星遙測已經可以幫得上忙。

過去幾十年衛星遙測已廣泛應用於林火監控，但隨著高空間：對地影像解析度不斷提升(30公分見方大小的事件、物件可以辨識)、高時間：每日（不是每月喔）繞行回傳影像資料技術普及，大量影像資料，透過人工智能比對、不同角度、反射光譜等分析，已可辨識出不同樹種、樹高直徑、生物量(火災燃料)蓄存，也可用在木材收穫預測等方面。

火災前，結合氣象資料、燃料蓄積、農墾區分布，可預測火災潛勢區，針對熱點進行預警管理；

火災中，比對地形、氣候條件可預測林火趨勢、危害程度，正確投入打火資源；

火災後，林火跡地因地上植生已被破壞殆盡，非常明顯，除可正確計算受損面積、規劃復植計畫外，透過AI大量分析追溯林火發展歷程，有助於挖掘火災背後可能更複雜的成因。

森林面積廣裘，管理不易；森林的生長也受到環境和人為因素的影響。導入AI，解讀大量資料，提供森林管理、乃至環境治理決策科學依據，已屬當務之急。

參考資料