Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Paikkatietojärjestelmät, tekoäly ja koneoppiminen luonnonsuojelun tukena

Kaan, Sanja (2025-05-26)

 
Avaa tiedosto
nbnfioulu-202505263944.pdf (495.7Kt)
nbnfioulu-202505263944_mods.xml (10.43Kt)
nbnfioulu-202505263944_pdfa_report.xml (239.6Kt)
Lataukset: 


Kaan, Sanja
S. Kaan
26.05.2025
© 2025, Sanja Kaan. Tämä Kohde on tekijänoikeuden ja/tai lähioikeuksien suojaama. Voit käyttää Kohdetta käyttöösi sovellettavan tekijänoikeutta ja lähioikeuksia koskevan lainsäädännön sallimilla tavoilla. Muunlaista käyttöä varten tarvitset oikeudenhaltijoiden luvan.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202505263944
Tiivistelmä
Tässä kandidaatin tutkielmassa tarkastelin paikkatietojärjestelmien (GIS), tekoälyn ja koneoppimisen merkitystä ja mahdollisuuksia luonnonsuojelussa. Tutkielma on tehty kirjallisuuskatsauksena, jossa kävin läpi mitä GIS, tekoäly sekä tekoälyn alalaji koneoppiminen tarkoittavat. Kävin läpi, miten niitä käytetään hyödyksi luonnonsuojelussa ja annan esimerkkejä etenkin metsien suojelusta sekä tulvariskien mallintamisesta. Lisäksi esittelin, millaisia haasteita niiden käytössä kohdataan. Työssäni halusin selvittää miten näiden teknologioiden yhdistäminen voi parantaa ympäristön tilan seurantaa, suojelutoimien suunnittelua ja riskialueiden kartoittamista.

Aihe on ajankohtainen, sillä ilmastonmuutoksen myötä sään ääri-ilmiöt, kuten tulvat lisääntyvät ja luonnon ekosysteemit ovat haavoittuvaisempia. Samaan aikaan ihmistoiminta, kuten metsien hakkuut voivat aiheuttaa yhä suurempaa painetta luonnolle, sen monimuotoisuudelle ja ekosysteemeille, joten on tärkeää osata mallintaa ja analysoida dataa, jota luonnosta ja sen tilasta saadaan ja käyttää sitä hyödyksi.

Kirjallisuuskatsauksen perusteella voidaan todeta, että GIS, tekoäly sekä koneoppiminen tarjoavat yhdessä monipuolisia ja tehokkaita työkaluja luonnonsuojeluun. Ne mahdollistavat tarkan mallintamisen ja ennustamisen, mikä on tärkeä tuki suojelutoimille. Haasteina suurimpina nousi esiin datan puutteellisuus tai saatavuus sekä koulutuksen ja rahoituksen puute, jotka rajoittavat teknologia täyden hyödyntämisen. Tulevaisuudessa, kun teknologia kehittyy edelleen, on odotettavissa entistä tehokkaampia ja älykkäämpiä ratkaisuja luonnonsuojelun tueksi.
Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [38618]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen