现在，当一棵树在森林里倒下，它不再仅仅发出倒下的声响，还会激发计算机程序来产生一个警报，继而发送到全球一些活动家、研究人员，以及环境政策制定者的手中。一种绘制森林砍伐状况的在线地图工具运用了大数据处理技术，来处理庞大的的卫星图像数据，与此同时它也可能正在造就一种新的环保主义。

 

　　这个叫做“全球森林监察”的在线工具，是由世界资源研究所在二月推出的，它可以在全球范围内提供森林砍伐的监测。用户可以通过全球地图看到2000年以来森林的变化趋势，最细致可以放大到30米的分辨率来仔细观察林中的空地。地图上的热带区域信息每16天更新一次，其频率足以追踪如印度尼西亚和巴西这样的热门森林砍伐点。用户还可以注册加入接收警报系统，当系统检测到在热带地区有非法采伐或是刀耕火种的农业活动时就会向用户发出警报。

 

　　这个网站是由谷歌地球引擎所支持的，他们从美国国家航空航天局和美国地质调查局的几个卫星获取图像数据。谷歌正在开发的这个平台掌管着PB级（千兆字节）地球科学的数据，他们将邀请研究人员以简单的方式直接来使用这些数据。谷歌地球引擎的高级开发人员David Thau解释说：“研究人员登入以后，可以访问所有数据，并且运行自己的算法。”Thau和他的同事们与科学家合作，开发有用的分析功能，然后他们就会“退出游戏”，开放给研究人员自己去完成下一步的科研工作。谷歌地球引擎目前已经为数千的科研合作者提供该服务，他们正计划将来发行一个普通的常规版本。

 

　　全球森林监察是这些项目汇聚的结果。世界资源研究所的数据实验室一直致力于研究为热带地区开发的森林空地警戒系统，系统所使用的数据是基于美国国家航空航天局Terra和Aqua卫星搭载的MODIS（中分辨率成像光谱仪）。与此同时，马里兰大学地理科学的教授Matthew Hansen，已经和谷歌地球引擎合作开展森林砍伐的全球地图项目的合作。他的项目从美国国家航空航天局和美国地质调查局运行的Landsat获取卫星图像资料。这两个数据集都被用来创建全球森林监察，相比之下，MODIS提供更好的时间分辨率，Landsat则提供更好的空间分辨率。

 

　　研究人员的算法用可见和红外波段的卫星数据创建了该网站令人印象深刻的森林砍伐地图。卫星图像的每个像素都可以显示它的颜色和红外的信号，通过算法可以比较像素点数据随着时间推移发生的变化，比如从绿色变到棕色就是一个不好的信号。Hansen在他早期对刚果盆地土地使用的研究里首先提出了这个技术，那里的地面经常被云层遮挡，与其舍弃那些云雾缭绕的图像，不如利用它们，Hansen开发出了能够让数日的图像结合成复合图片的方法。他说，“我们学会了如何通过一个一个像素来做研究”。

 

　　当Landsat的数据2008年向公众免费开放以来，Hansen和谷歌地球引擎一起致力于把他的能够观察30米分辨率的1430亿个像素的模型投入全球范围内的应用。经过年复一年、月复一月的对像素点信息的追踪，这个模型校正了季节变化对森林的影响，并且可以区分农田和林地。去年十一月，合作者发表了他们的结果，揭露了2000年至2012年间，森林面积净损失150万平方公里。研究人员说明，为了完成这些计算，花费了10000台电脑的100万个CPU内核小时。

 

　　Thau说，谷歌地球引擎这样做的目的是免去大数据的研究的麻烦，在典型的云计算中，研究人员必须管理计算任务在网络中的分配情况。但有了谷歌地球引擎，研究人员只需简单地使用一个编程接口来输入查看问询，就可以自动地进行“并行运算”。

 

　　通过创建面向公众的全球森林监察网站，世界资源研究所希望让公众也能访问到所有的大数据。该组织数据实验室的首席数据科学家Dan Hammer说，他预计将来政府机构，企业，研究人员和公众组织会使用全球森林监察的网站获得更好的森林管理的图像。

 

　　农业活动家Gemma Tillack在环保行动组织“雨林行动网络”说，这个新工具可能在印度尼西亚特别有用，那里的热带雨林正在消失，取而代之的是棕榈油种植园。她的小组要求20个大食品公司承诺其产品中使用的棕榈油是生长在合法的、并且可持续发展的种植园。有些公司也正在建立负责任的棕榈油采购政策，Tillack说，全球森林监察也可以帮助他们实施这些政策。她指出，“他们需要找出他们购买的棕榈油是从哪里来的，然后他们将要对其供应链合作伙伴的相关行动进行监控。”

 

　　经过时间的验证，我们将会知道这个网站究竟会不会改变推土机看似不可阻挡的的前进了，至少Hammer是乐观的，但同时他说：“我一直都很好奇数据访问多少的开放程度可以帮助世界解决问题。”许多决策都因为争论相互矛盾的信息而延迟，但Hammer认为全球森林监察所提供的客观数据有潜力可以消除这种混乱问题。