Thành phố Helsinki, Phần Lan, đang đi đầu trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ giám sát từ xa để nâng cao hiệu quả quản lý không gian xanh đô thị và giảm thiểu tác động môi trường. Một dự án thí điểm được triển khai vào mùa hè năm 2024 đã kết hợp dữ liệu vệ tinh và AI để tối ưu hóa việc chăm sóc công viên và khu vực cây xanh của thành phố.
Sáng kiến này là một phần của những nỗ lực rộng lớn hơn của châu Âu, bao gồm dự án PilotGreen do EU tài trợ và dự án SPOTTED, nhằm nghiên cứu sự tích hợp dữ liệu vệ tinh, AI và công nghệ đám mây cho các dịch vụ thành phố thông minh. Sáng kiến này tập trung vào ba lĩnh vực chính: theo dõi sức khỏe thảm cỏ bằng hình ảnh vệ tinh để tránh cắt cỏ không cần thiết, xác định các loài thực vật xâm lấn như cây lupin có nguy cơ lấn át hệ thực vật bản địa, và hướng dẫn bón phân dựa trên dữ liệu lịch sử để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Phương pháp tiếp cận công nghệ này cho phép phát hiện các vấn đề mà không cần can thiệp trực tiếp. Các công viên được lựa chọn, vốn có diện tích lớn và không có cây cối, đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích sự phát triển của thảm thực vật và xác định các loài thực vật xâm lấn. Đội ngũ kỹ thuật cho biết: "Việc kiểm soát cây lupin đúng thời điểm và đúng địa điểm sẽ nâng cao hiệu quả của các biện pháp diệt trừ."
Đại học Khoa học Ứng dụng Metropolia đã xác thực dữ liệu thông qua các phép đo tại chỗ, giúp tinh chỉnh độ chính xác của hệ thống và giải quyết các vấn đề như tần suất báo cáo và sự chậm trễ trong việc cung cấp dữ liệu. Điều này đảm bảo các quyết định được đưa ra dựa trên thông tin cập nhật, ngăn chặn các hành động như cắt cỏ quá muộn khi đã mọc um tùm. Công nghệ AI và dữ liệu vệ tinh đang cách mạng hóa cách các thành phố quản lý không gian xanh, mang lại hiệu quả hoạt động cao hơn và giảm tác động đến môi trường.
Các nghiên cứu cho thấy AI có thể phân tích hình ảnh vệ tinh với độ chính xác cao để phân loại thảm thực vật, đánh giá độ che phủ tán lá và phát hiện stress thực vật, vượt trội hơn các phương pháp khảo sát truyền thống tốn kém và mất thời gian. Ngoài việc quản lý sức khỏe thảm cỏ và kiểm soát thực vật xâm lấn, AI còn có tiềm năng trong việc tối ưu hóa việc bón phân. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử về nhu cầu dinh dưỡng của cây trồng và điều kiện môi trường, hệ thống AI có thể đề xuất lịch trình bón phân chính xác, giảm lãng phí phân bón và ngăn ngừa ô nhiễm nguồn nước. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của đô thị.
Các dự án như PilotGreen ở Helsinki đang chứng minh tính khả thi của việc tích hợp công nghệ này vào quản lý đô thị, với sự tham gia tích cực của các chuyên gia và công nhân bảo trì cảnh quan.