TEDGlobal 2013
Greg Asner: Ecology from the air
Greg Asner: Ecologie vanuit de lucht
Filmed:
Readability: 4.6
775,949 views
Waarvan zijn onze bossen eigenlijk gemaakt? Vanuit de lucht gebruikt ecoloog Greg Asner een spectrometer en krachtige lasers om de natuur in kaart te brengen tot op minutieus caleidoscopisch 3D-niveau, met wat hij noemt een "high-tech koolstof-berekeningssysteem". In deze fascinerende lezing geeft Asner ons een boodschap: om ons ecosysteem te redden moeten we meer gegevens verzamelen, op nieuwe manieren.
Greg Asner - Airborne ecologist
Greg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems. Full bio
Greg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Technology can change our understanding of nature.
0
502
4191
Technologie kan ons leren
de natuur beter te begrijpen.
de natuur beter te begrijpen.
00:16
Take for example the case of lions.
1
4693
3151
Neem bijvoorbeeld leeuwen.
00:19
For centuries, it's been said that female lions
2
7844
2170
Al eeuwenlang zegt men dat het jagen
00:22
do all of the hunting out in the open savanna,
3
10014
2729
op de savanne door leeuwinnen wordt gedaan.
00:24
and male lions do nothing until it's time for dinner.
4
12743
3981
Mannetjesleeuwen doen niets tot het etenstijd is.
00:28
You've heard this too, I can tell.
5
16724
3012
Dat heb je vast wel eens gehoord.
00:31
Well recently, I led an airborne mapping campaign
6
19736
2586
Ik heb onlangs een campagne geleid in
00:34
in the Kruger National Park in South Africa.
7
22322
2672
het Kruger Nationaal Park in Zuid-Afrika.
00:36
Our colleagues put GPS tracking collars
8
24994
2592
Mijn collega's deden de leeuwen
00:39
on male and female lions,
9
27586
1597
een halsband met GPS om.
00:41
and we mapped their hunting behavior
10
29183
1608
We brachten hun jachtgedrag in kaart
00:42
from the air.
11
30791
1448
vanuit de lucht.
00:44
The lower left shows a lion sizing up
12
32239
2666
Linksonder komt een leeuw te voorschijn
00:46
a herd of impala for a kill,
13
34905
2012
om op een kudde impala's te jagen.
00:48
and the right shows what I call
14
36917
1569
Rechts zie je wat ik noem:
00:50
the lion viewshed.
15
38486
1863
het zichtvenster.
00:52
That's how far the lion can see in all directions
16
40349
2622
Dat is hoe ver de leeuw
kan zien in alle richtingen,
kan zien in alle richtingen,
00:54
until his or her view is obstructed by vegetation.
17
42971
4175
totdat vegetatie in de weg staat.
00:59
And what we found
18
47146
1441
We ontdekten
01:00
is that male lions are not the lazy hunters
19
48587
2506
dat mannetjesleeuwen geen luie jagers zijn
01:03
we thought them to be.
20
51093
1524
zoals we dachten.
01:04
They just use a different strategy.
21
52617
2137
Hun strategie is alleen anders.
01:06
Whereas the female lions hunt
22
54754
1752
Terwijl de leeuwinnen op de
01:08
out in the open savanna
23
56506
1132
open savanne jagen
01:09
over long distances, usually during the day,
24
57638
2661
over grote afstanden, meestal overdag,
01:12
male lions use an ambush strategy
25
60299
3010
gebruiken mannetjesleeuwen een overvaltechniek
01:15
in dense vegetation, and often at night.
26
63309
3733
in dichte vegetatie, vaak 's nachts.
01:19
This video shows the actual hunting viewsheds
27
67042
3006
Deze video laat het zichtvenster zien
01:22
of male lions on the left
28
70048
1865
van mannetjesleeuwen links
01:23
and females on the right.
29
71913
1989
en leeuwinnen rechts.
01:25
Red and darker colors show more dense vegetation,
30
73902
2556
Rode en donkerdere kleuren
zijn dichte vegetatie,
zijn dichte vegetatie,
01:28
and the white are wide open spaces.
31
76458
2115
witte zijn de open plekken.
01:30
And this is the viewshed right literally at the eye level
32
78573
3100
Dit is het zichtvenster van jagende leeuwen
01:33
of hunting male and female lions.
33
81673
2530
op ooghoogte.
01:36
All of a sudden, you get a very clear understanding
34
84203
2329
Je gaat ineens goed begrijpen
01:38
of the very spooky conditions under which
35
86532
2853
onder welke spookachtige omstandigheden
01:41
male lions do their hunting.
36
89385
2080
mannetjesleeuwen jagen.
01:43
I bring up this example to begin,
37
91465
1496
Het laat zien
01:44
because it emphasizes how little
we know about nature.
we know about nature.
38
92961
4468
hoe weinig we van de natuur weten.
01:49
There's been a huge amount of work done so far
39
97429
2675
Er is al veel werk gedaan
01:52
to try to slow down our losses of tropical forests,
40
100104
3628
om de snelle vernietiging
van onze tropische bossen te vertragen.
van onze tropische bossen te vertragen.
01:55
and we are losing our forests at a rapid rate,
41
103732
1949
Want die verdwijnen in hoog tempo,
01:57
as shown in red on the slide.
42
105681
1914
zoals hier te zien is in het rood.
01:59
I find it ironic that we're doing so much,
43
107595
2340
Het is ironisch dat we zoveel doen
02:01
yet these areas are fairly unknown to science.
44
109935
3633
terwijl deze gebieden nog vrijwel onbekend zijn
bij de wetenschap.
bij de wetenschap.
02:05
So how can we save what we don't understand?
45
113568
2657
Hoe kunnen we dan beschermen
wat we niet begrijpen?
wat we niet begrijpen?
02:08
Now I'm a global ecologist and an Earth explorer
46
116225
2662
Ik ben ecoloog en aardwetenschapper,
02:10
with a background in physics and chemistry
47
118887
1691
met natuur- en scheikundeachtergrond,
02:12
and biology and a lot of other boring subjects,
48
120578
3204
en nog meer saaie onderwerpen,
02:15
but above all, I'm obsessed with what we don't know
49
123782
3002
maar bovendien ben ik bezeten
van wat we niet weten
van wat we niet weten
02:18
about our planet.
50
126784
1712
van onze planeet.
02:20
So I created this,
51
128496
1674
Ik heb dit bedacht:
02:22
the Carnegie Airborne Observatory, or CAO.
52
130170
3277
het Carnegie Airborne Observatory, of CAO.
02:25
It may look like a plane with a fancy paint job,
53
133447
2057
Het lijkt op een mooi geverfd vliegtuig,
02:27
but I packed it with over 1,000 kilos
54
135504
2760
maar ik heb het volgestopt met 1000 kilo
02:30
of high-tech sensors, computers,
55
138264
2436
aan hightech-sensoren, computers
02:32
and a very motivated staff
56
140700
2211
en een zeer gemotiveerd team
02:34
of Earth scientists and pilots.
57
142911
2469
van aardwetenschappers en piloten.
02:37
Two of our instruments are very unique:
58
145380
1860
Twee instrumenten zijn uniek:
02:39
one is called an imaging spectrometer
59
147240
1754
Een wordt spectrometer genoemd
02:40
that can actually measure the chemical composition
60
148994
1862
en kan de chemische samenstelling meten
02:42
of plants as we fly over them.
61
150856
2929
van planten waar we overheen vliegen.
02:45
Another one is a set of lasers,
62
153785
1926
Dan hebben we nog een paar lasers,
02:47
very high-powered lasers,
63
155711
1731
erg sterke lasers,
02:49
that fire out of the bottom of the plane,
64
157442
1960
die vanuit de bodem van het vliegtuig
02:51
sweeping across the ecosystem
65
159402
1872
over het ecosysteem stralen
02:53
and measuring it at nearly 500,000 times per second
66
161274
4097
en dat bijna 500.000 keer
per seconde meten
per seconde meten
02:57
in high-resolution 3D.
67
165371
2478
in hoge resolutie en 3D.
02:59
Here's an image of the Golden Gate Bridge
68
167849
1984
Dit is de Golden Gate Brug
03:01
in San Francisco, not far from where I live.
69
169833
2172
in San Francisco, vlakbij mijn huis.
03:04
Although we flew straight over this bridge,
70
172005
1803
We vlogen recht over de brug heen,
03:05
we imaged it in 3D, captured its color
71
173808
1656
en maakten een scan in 3D, in kleur
03:07
in just a few seconds.
72
175464
2047
binnen een paar seconden.
03:09
But the real power of the CAO
73
177511
2095
De echte kracht van de CAO
03:11
is its ability to capture the actual building blocks
74
179606
2175
is dat hij de echte bouwstenen
03:13
of ecosystems.
75
181781
1769
van het ecosysteem kan vastleggen.
03:15
This is a small town in the Amazon,
76
183550
1699
Dit is een dorpje in de Amazone,
03:17
imaged with the CAO.
77
185249
1615
vastgelegd met de CAO.
03:18
We can slice through our data
78
186864
1739
Je kunt door de gegevens heen snijden
03:20
and see, for example, the 3D structure
79
188603
2264
en de 3D-structuur zien
03:22
of the vegetation and the buildings,
80
190867
2333
van de begroeiing en de gebouwen.
03:25
or we can use the chemical information
81
193200
1909
Of we gebruiken de chemische informatie
03:27
to actually figure out how fast the plants are growing
82
195109
2731
om te zien hoe snel de planten groeien,
03:29
as we fly over them.
83
197840
1343
terwijl we er overheen vliegen.
03:31
The hottest pinks are the fastest-growing plants.
84
199183
3486
De rose gebieden zijn de snelst groeiende planten.
03:34
And we can see biodiversity in ways
85
202669
1917
We kunnen de biodiversiteit zien
03:36
that you never could have imagined.
86
204586
2159
zoals je nog nooit hebt gezien.
03:38
This is what a rainforest might look like
87
206745
1551
Zo ziet een regenwoud eruit
03:40
as you fly over it in a hot air balloon.
88
208296
2207
vanuit een heteluchtballon.
03:42
This is how we see a rainforest,
89
210503
2094
En zo zien wij het.
03:44
in kaleidoscopic color that tells us
90
212597
2345
In caleidoscopische kleuren zodat je
03:46
that there are many species living with one another.
91
214942
2942
ziet dat er verschillende soorten
samenleven.
samenleven.
03:49
But you have to remember that these trees
92
217884
1924
Bedenk dat deze bomen
03:51
are literally bigger than whales,
93
219808
2296
groter zijn dan een walvis.
03:54
and what that means is that
they're impossible to understand
they're impossible to understand
94
222104
2912
Je kunt ze niet begrijpen
03:57
just by walking on the ground below them.
95
225016
2975
vanaf de grond.
03:59
So our imagery is 3D, it's chemical, it's biological,
96
227991
4638
Onze beelden zijn dus in 3D, chemisch en biologisch,
04:04
and this tells us not only the species
97
232629
1758
en zegt niet alleen welke soorten
04:06
that are living in the canopy,
98
234387
1884
er in de boomkruinen leven,
04:08
but it tells us a lot of information
99
236271
1920
maar ook over de andere soorten in het tropisch regenwoud.
04:10
about the rest of the species
that occupy the rainforest.
that occupy the rainforest.
100
238191
3576
Ik heb het CAO opgericht om antwoord te geven
04:13
Now I created the CAO
101
241767
2131
04:15
in order to answer questions that have proven
102
243898
2139
op vragen die moeilijk te beantwoorden zijn,
04:18
extremely challenging to answer
from any other vantage point,
from any other vantage point,
103
246037
3352
zowel vanaf de grond of via satellieten.
04:21
such as from the ground, or from satellite sensors.
104
249389
2877
04:24
I want to share three of those
questions with you today.
questions with you today.
105
252266
3237
Ik wil drie zulke vragen met jullie delen.
04:27
The first questions is,
106
255503
1707
De eerste is:
04:29
how do we manage our carbon reserves
107
257210
1729
Hoe kunnen we onze koolstofreserves
04:30
in tropical forests?
108
258939
2756
in tropische bossen beheren?
04:33
Tropical forests contain a huge
amount of carbon in the trees,
amount of carbon in the trees,
109
261695
3559
Tropische bossen bevatten enorm veel
koolstof in de bomen.
koolstof in de bomen.
04:37
and we need to keep that carbon in those forests
110
265254
2414
We moeten dat daar houden
04:39
if we're going to avoid any further global warming.
111
267668
3414
als we verdere opwarming
van de aarde willen voorkomen.
van de aarde willen voorkomen.
04:43
Unfortunately, global carbon emissions
112
271082
2226
Helaas is de CO2-uitstoot
04:45
from deforestation
113
273308
1763
door ontbossing
04:47
now equals the global transportation sector.
114
275071
3175
al evenveel als die door transport.
04:50
That's all ships, airplanes, trains
and automobiles combined.
and automobiles combined.
115
278246
4303
Dat zijn alle schepen, vliegtuigen,
treinen en auto's samen.
treinen en auto's samen.
04:54
So it's understandable that policy negotiators
116
282549
3091
Het is dus logisch dat beleid onderhandelaars
04:57
have been working hard to reduce deforestation,
117
285640
2488
alles doen om ontbossing te verminderen.
05:00
but they're doing it on landscapes
118
288128
1871
Maar ze doen het bij nog onbekende landschappen
05:01
that are hardly known to science.
119
289999
2139
05:04
If you don't know where the carbon is exactly,
120
292138
2361
Als je niet precies weer waar de koolstof zit,
05:06
in detail, how can you know what you're losing?
121
294499
2852
hoe weet je dan wat je verliest?
05:09
Basically, we need a high-tech accounting system.
122
297351
4057
We hebben eigenlijk een hightech-rekensysteem nodig.
05:13
With our system, we're able to see the carbon stocks
123
301408
2316
Met ons systeem zien we tot in detail
05:15
of tropical forests in utter detail.
124
303724
2798
de koolstofvoorraden in tropisch bos.
05:18
The red shows, obviously,
closed-canopy tropical forest,
closed-canopy tropical forest,
125
306522
2855
Rood is dicht tropisch regenwoud.
05:21
and then you see the cookie cutting,
126
309377
2018
Je ziet de houtkap
05:23
or the cutting of the forest in yellows and greens.
127
311395
3907
in geel en groen.
05:27
It's like cutting a cake except this cake
128
315302
2823
Het lijkt op het snijden van taart,
05:30
is about whale deep.
129
318125
2199
alleen is deze zo dik als een walvis.
05:32
And yet, we can zoom in and see the forest
130
320324
1968
We kunnen ook inzoomen en tegelijk het bos
05:34
and the trees at the same time.
131
322292
2013
en de bomen zien.
05:36
And what's amazing is, even though we flew
132
324305
2202
Het is geweldig dat we heel hoog
05:38
very high above this forest,
133
326507
2277
boven dit bos vlogen,
05:40
later on in analysis, we can go in
134
328784
1903
en toch alles konden zien.
05:42
and actually experience the treetrops,
135
330687
2220
Blad voor blad, tak voor tak.
05:44
leaf by leaf, branch by branch,
136
332907
2347
Blad voor blad, tak voor tak.
05:47
just as the other species that live in this forest
137
335254
3507
Maar ook andere soorten die in het bos leven
05:50
experience it along with the trees themselves.
138
338761
2817
worden meegenomen.
05:53
We've been using the technology to explore
139
341578
2166
We gebruiken deze techniek om
05:55
and to actually put out the first carbon geographies
140
343744
2870
de eerste koolstofkaarten te maken
05:58
in high resolution
141
346614
1614
in hoge resolutie
06:00
in faraway places like the Amazon Basin
142
348228
2246
van afgelegen gebieden als het Amazonebekken
06:02
and not-so-faraway places like the United States
143
350474
2287
en plekken dichtbij, zoals de VS
06:04
and Central America.
144
352761
1733
en Midden-Amerika.
06:06
What I'm going to do is I'm going to take you
on a high-resolution, first-time tour
on a high-resolution, first-time tour
145
354494
3500
Ik neem je mee op een hoge-resolutie-tocht
06:09
of the carbon landscapes of Peru and then Panama.
146
357994
3929
naar de koolstoflandschappen in Peru en Panama.
06:13
The colors are going to be going from red to blue.
147
361923
2762
De kleuren gaan van rood naar blauw.
06:16
Red is extremely high carbon stocks,
148
364685
1994
Rood zijn de extreem grote koolstofvoorraden
06:18
your largest cathedral forests you can imagine,
149
366679
2539
van de grootste bossen die er zijn,
06:21
and blue are very low carbon stocks.
150
369218
2242
en blauw is een kleine koolstofvoorraad.
06:23
And let me tell you, Peru alone is an amazing place,
151
371460
2434
Alleen al Peru is een geweldige plek,
06:25
totally unknown in terms of its carbon geography
152
373894
2389
tot nu toe onbekend
op gebied van koolstofgeografie,
op gebied van koolstofgeografie,
06:28
until today.
153
376283
1586
06:29
We can fly to this area in northern Peru
154
377869
1846
In noordelijk Peru zien we
06:31
and see super high carbon stocks in red,
155
379715
2136
grote voorraden koolstof in het rood,
06:33
and the Amazon River and floodplain
156
381851
1489
en de Amazone en uiterwaarden
06:35
cutting right through it.
157
383340
1745
die er dwars doorheen snijden.
06:37
We can go to an area of utter devastation
158
385085
1898
Dit blauwe gebied is door ontbossing
06:38
caused by deforestation in blue,
159
386983
1835
volledig verwoest.
06:40
and the virus of deforestation
spreading out in orange.
spreading out in orange.
160
388818
3442
Het ontbossingsvirus waaiert uit in oranje.
06:44
We can also fly to the southern Andes
161
392260
2684
In de zuidelijke Andes
06:46
to see the tree line and see exactly how
162
394944
1850
zien we precies
06:48
the carbon geography ends
163
396794
1916
waar de koolstof stopt
06:50
as we go up into the mountain system.
164
398710
2706
als we het berggebied ingaan.
06:53
And we can go to the biggest swamp
in the western Amazon.
in the western Amazon.
165
401416
2905
Het grootste moeras
van de westelijke Amazone,
van de westelijke Amazone,
is een droomwereld van water
06:56
It's a watery dreamworld
166
404321
1373
06:57
akin to Jim Cameron's "Avatar."
167
405694
2346
zoals in 'Avatar' van Jim Cameron.
07:00
We can go to one of the smallest tropical countries,
168
408040
3304
We gaan nu naar een van de
kleinste tropische landen,
kleinste tropische landen,
07:03
Panama, and see also a huge range
169
411344
2357
Panama, en dan zien we
een enorme variatie aan koolstof.
een enorme variatie aan koolstof.
07:05
of carbon variation,
170
413701
1562
07:07
from high in red to low in blue.
171
415263
2001
Rood is veel en blauw is weinig.
07:09
Unfortunately, most of the carbon
is lost in the lowlands,
is lost in the lowlands,
172
417264
2932
Het verlies aan koolstof
is het grootst in het laagland.
is het grootst in het laagland.
07:12
but what you see that's left,
173
420196
1546
Maar wat overblijft,
07:13
in terms of high carbon stocks in greens and reds,
174
421742
2733
zijn hoge koolstof voorraden, in rood en groen,
07:16
is the stuff that's up in the mountains.
175
424475
2114
in de bergen.
07:18
One interesting exception to this
176
426589
2358
Eén interessante uitzondering,
07:20
is right in the middle of your screen.
177
428947
1616
midden in beeld,
07:22
You're seeing the buffer zone
around the Panama Canal.
around the Panama Canal.
178
430563
2644
is het buffergebied rond het Panamakanaal,
07:25
That's in the reds and yellows.
179
433207
1913
hier in rood en geel.
07:27
The canal authorities are using force
180
435120
1740
De kanaalautoriteiten gebruiken geweld om
07:28
to protect their watershed and global commerce.
181
436860
3115
hun waterscheiding en de wereldwijde
handel te beschermen
handel te beschermen
Dit soort koolstofcartografie
07:31
This kind of carbon mapping
182
439975
1490
07:33
has transformed conservation
183
441465
1918
heeft de natuurbescherming
en de ontwikkeling van onderzoeksbeleid veranderd.
07:35
and resource policy development.
184
443383
1596
07:36
It's really advancing our ability to save forests
185
444979
2360
Het maakt het beschermen van bossen makkelijker
07:39
and to curb climate change.
186
447339
2375
en ook het ombuigen van de klimaatsverandering.
07:41
My second question: How do we
prepare for climate change
prepare for climate change
187
449714
3431
Mijn tweede vraag: hoe bereiden we ons voor op klimaatsverandering
07:45
in a place like the Amazon rainforest?
188
453145
2146
in het regenwoud van de Amazone?
07:47
Let me tell you, I spend a lot of time
189
455291
1653
Ik ben daar vaak geweest
07:48
in these places, and we're seeing
the climate changing already.
the climate changing already.
190
456944
3225
en we zien al een verandering.
07:52
Temperatures are increasing,
191
460169
1612
Het wordt warmer
07:53
and what's really happening is
we're getting a lot of droughts,
we're getting a lot of droughts,
192
461781
2632
en we krijgen ook meer droogtes,
07:56
recurring droughts.
193
464413
1657
terugkerende droogtes.
07:58
The 2010 mega-drought is shown here
194
466070
1817
Hier zie je de grote droogte van 2010.
07:59
with red showing an area
about the size of Western Europe.
about the size of Western Europe.
195
467887
3450
Dit rode gebied is zo groot als West-Europa.
08:03
The Amazon was so dry in 2010
196
471337
2262
De Amazone was in 2010 zo droog
08:05
that even the main stem of the Amazon river itself
197
473599
2402
dat zelfs de hoofdstroom van de rivier zelf
08:08
dried up partially, as you see in the photo
198
476001
2134
gedeeltelijk droogviel,
zoals op deze foto onderaan.
zoals op deze foto onderaan.
08:10
in the lower portion of the slide.
199
478150
3406
08:13
What we found is that in very remote areas,
200
481556
3170
We zagen dat op ver afgelegen plekken
08:16
these droughts are having a big negative impact
201
484726
2746
deze droogtes grote negatieve invloed hebben
08:19
on tropical forests.
202
487472
1588
op tropische bossen.
08:21
For example, these are all of the dead trees in red
203
489060
2720
Hier in het rood zijn bijvoorbeeld de bomen
08:23
that suffered mortality following the 2010 drought.
204
491780
3061
die door de droogte van 2010 zijn doodgegaan
08:26
This area happens to be on the border
205
494841
1877
Dit gebied ligt toevallig op de grens
08:28
of Peru and Brazil,
206
496718
1399
van Peru en Brazilië,
08:30
totally unexplored,
207
498117
1536
niet onderzocht,
08:31
almost totally unknown scientifically.
208
499653
2803
wetenschappelijk onbekend.
08:34
So what we think, as Earth scientists,
209
502456
2466
Onze visie als aardwetenschappers is
08:36
is species are going to have to migrate
210
504922
1959
dat de soorten moeten gaan migreren
08:38
with climate change from the east in Brazil
211
506881
2792
met klimaatverandering in Oost-Brazilië
08:41
all the way west into the Andes
212
509673
2064
naar het westen in de Andes
08:43
and up into the mountains
213
511737
1473
en dan de bergen in
08:45
in order to minimize their
exposure to climate change.
exposure to climate change.
214
513210
3536
om zo weinig mogelijk last te hebben
van klimaatverandering.
van klimaatverandering.
08:48
One of the problems with this is that humans
215
516746
2008
Het probleem is dat mensen
08:50
are taking apart the western Amazon as we speak.
216
518754
3025
de westelijke Amazone vernietigen.
08:53
Look at this 100-square-kilometer gash
217
521779
2109
Kijk eens naar deze wond
08:55
in the forest created by gold miners.
218
523888
2902
die door gouddelvers in het bos is gemaakt.
08:58
You see the forest in green in 3D,
219
526790
2278
Je ziet in groen het bos in 3D,
09:01
and you see the effects of gold mining
220
529068
1834
en je ziet het effect van gouddelven
09:02
down below the soil surface.
221
530902
2539
diep onder het oppervlak.
09:05
Species have nowhere to migrate
in a system like this, obviously.
in a system like this, obviously.
222
533441
4459
Soorten kunnen nergens heen
in dit soort systemen
in dit soort systemen
09:09
If you haven't been to the Amazon, you should go.
223
537900
2652
Ga naar de Amazone
als je er nog niet bent geweest.
als je er nog niet bent geweest.
09:12
It's an amazing experience every time,
224
540552
2038
Het is elke keer een geweldige ervaring,
09:14
no matter where you go.
225
542590
1543
waar je ook gaat.
09:16
You're going to probably see it this way, on a river.
226
544133
3396
Je zult het waarschijnlijk zo zien: op een rivier.
09:19
But what happens is a lot of times
227
547529
1764
Maar vaak gebeurt verbergt de rivier
09:21
the rivers hide what's really going on
228
549293
1852
wat er echt gebeurt
09:23
back in the forest itself.
229
551145
2765
diep in het woud.
09:25
We flew over this same river,
230
553910
1714
We zijn over deze rivier gevlogen,
09:27
imaged the system in 3D.
231
555624
1840
en hebben het in 3D opgenomen.
09:29
The forest is on the left.
232
557464
1816
Het bos is links.
09:31
And then we can digitally remove the forest
233
559280
1986
Dan kunnen we digitaal het bos weghalen
09:33
and see what's going on below the canopy.
234
561266
2459
en zien wat onder het bladerdak gebeurt.
09:35
And in this case, we found gold mining activity,
235
563725
2450
Hier vonden we goudwinningsactiviteiten,
09:38
all of it illegal,
236
566175
1237
allemaal illegaal,
09:39
set back away from the river's edge,
237
567412
2196
ver weg van de rivieroever,
09:41
as you'll see in those strange pockmarks
238
569608
1904
zoals je ziet in die vreemde putten
09:43
coming up on your screen on the right.
239
571512
2027
rechts in beeld.
09:45
Don't worry, we're working with the authorities
240
573539
2329
Maak je geen zorgen,
we werken met de autoriteiten
we werken met de autoriteiten
09:47
to deal with this and many, many other problems
241
575868
2451
om dit soort problemen aan te pakken
09:50
in the region.
242
578319
2610
in dit gebied.
09:52
So in order to put together a conservation plan
243
580929
3055
Om nu een beschermingsplan in elkaar te zetten
09:55
for these unique, important corridors
244
583984
1740
voor deze unieke, belangrijke gebieden
09:57
like the western Amazon
and the Andes Amazon corridor,
and the Andes Amazon corridor,
245
585724
2987
zoals de West-Amazone en het Andes-Amazonegebied,
10:00
we have to start making
246
588711
2164
moeten we concrete plannen gaan maken.
10:02
geographically explicit plans now.
247
590875
2406
10:05
How do we do that if we don't know
the geography of biodiversity in the region,
the geography of biodiversity in the region,
248
593283
3975
Maar hoe kan dat als je niets weet
van de geografie en biodiversiteit in het gebied?
10:09
if it's so unknown to science?
249
597258
1695
10:10
So what we've been doing is using
250
598953
1864
We gebruiken de lasergeleide
spectroscoop van de CAO
spectroscoop van de CAO
10:12
the laser-guided spectroscopy from the CAO
251
600817
2973
10:15
to map for the first time the biodiversity
252
603790
2224
om voor het eerst de biodiversiteit
in kaart te brengen
in kaart te brengen
10:18
of the Amazon rainforest.
253
606014
1579
van het regenwoud in het Amazonegebied.
10:19
Here you see actual data showing
different species in different colors.
different species in different colors.
254
607593
3537
Dit zijn daadwerkelijke gegevens met verschillende soorten in verschillende kleuren.
10:23
Reds are one type of species, blues are another,
255
611130
2140
Rood is één soort, blauw een andere,
10:25
and greens are yet another.
256
613270
2345
en groen weer een andere.
10:27
And when we take this together and scale up
257
615615
2163
Als we dit opschalen
10:29
to the regional level,
258
617778
1884
naar regionaal niveau,
10:31
we get a completely new geography
259
619662
2569
krijgen we een geheel nieuwe kaart
10:34
of biodiversity unknown prior to this work.
260
622231
4388
met een biodiversiteit die tot nu toe onbekend was.
10:38
This tells us where the big biodiversity changes
261
626619
2148
Het zegt ons waar de biodiversiteit verandert
10:40
occur from habitat to habitat,
262
628767
2014
tussen de leefgebieden,
10:42
and that's really important because it tells us
263
630781
2183
en dat is erg belangrijk want dat zegt veel
10:44
a lot about where species may migrate to
264
632964
2895
over waar de soorten naartoe gaan
10:47
and migrate from as the climate shifts.
265
635859
2883
als het klimaat verandert.
10:50
And this is the pivotal information that's needed
266
638742
3222
Dat is juist de centrale informatie die nodig is
10:53
by decision makers to develop protected areas
267
641964
3508
om beschermde gebieden te ontwikkelen
10:57
in the context of their regional development plans.
268
645472
3419
binnen de regionale ontwikkelingsplannen.
11:00
And third and final question is,
269
648891
1897
De derde en laatste vraag is:
11:02
how do we manage biodiversity on a planet
270
650788
2108
hoe gaan we om met de biodiversiteit op onze planeet
11:04
of protected ecosystems?
271
652896
1978
met beschermde ecosystemen?
11:06
The example I started out
with about lions hunting,
with about lions hunting,
272
654874
2751
Het voorbeeld waar ik mee ben begonnen
over de leeuwen
over de leeuwen
11:09
that was a study we did
273
657625
1855
was een onderzoek dat we deden
11:11
behind the fence line of a protected area
274
659480
1992
in een beschermd omheind gebied
11:13
in South Africa.
275
661472
1732
in Zuid-Afrika.
11:15
And the truth is, much of Africa's nature
276
663204
1998
De waarheid is dat veel van de natuur in Afrika
11:17
is going to persist into the future
277
665202
1915
beschermd gebied zal zijn
11:19
in protected areas like I show in blue on the screen.
278
667117
3246
zoals te zien in blauw op het scherm.
11:22
This puts incredible pressure and responsibility
279
670363
2476
Dat legt grote druk en verantwoordelijkheid
11:24
on park management.
280
672839
1619
op het management van het park.
11:26
They need to do and make decisions
281
674458
2617
Zij moeten beslissingen nemen
11:29
that will benefit all of the species
that they're protecting.
that they're protecting.
282
677075
3291
die voor alle soorten goed zijn.
11:32
Some of their decisions have really big impacts.
283
680366
3069
Sommige beslissingen hebben grote gevolgen.
11:35
For example, how much and where
284
683435
2076
Waar, en hoeveel, moet bijvoorbeeld vuur worden ingezet?
11:37
to use fire as a management tool?
285
685511
2640
11:40
Or, how to deal with a large species like elephants,
286
688151
3225
Of hoe gaan we om met grote dieren als olifanten
11:43
which may, if their populations get too large,
287
691376
2453
die negatief kunnen werken op het ecosysteem,
11:45
have a negative impact on the ecosystem
288
693829
2047
als de populatie te groot wordt?
11:47
and on other species.
289
695876
1602
11:49
And let me tell you, these types of dynamics
290
697478
2493
Dit soort bewegingen
11:51
really play out on the landscape.
291
699971
1948
zijn goed in het landschap te merken.
11:53
In the foreground is an area with lots of fire
292
701919
2461
Op de voorgrond is een gebied met veel vuur
11:56
and lots of elephants:
293
704380
1267
en veel olifanten.
11:57
wide open savanna in blue, and just a few trees.
294
705647
3676
Grote open savanne in het blauw,
met maar een paar bomen.
met maar een paar bomen.
12:01
As we cross this fence line, now we're getting
295
709323
2181
Als we het hek over gaan, dan komen we
12:03
into an area that has had protection from fire
296
711504
2324
in een gebied dat werd beschermd tegen vuur,
12:05
and zero elephants:
297
713828
1857
zonder olifanten:
12:07
dense vegetation, a radically different ecosystem.
298
715685
4158
dichte vegetatie en een heel ander ecosysteem.
12:11
And in a place like Kruger,
299
719843
2390
Op een plek als het Krugerpark,
12:14
the soaring elephant densities
300
722233
1741
is de hoeveelheid olifanten
12:15
are a real problem.
301
723974
1743
echt een probleem.
12:17
I know it's a sensitive issue for many of you,
302
725717
2364
Ik weet dat het een gevoelig onderwerp is,
12:20
and there are no easy answers with this.
303
728081
2660
en dat er geen gemakkelijke antwoorden zijn.
12:22
But what's good is that
the technology we've developed
the technology we've developed
304
730741
2316
Maar het is goed dat we met onze technologie,
12:25
and we're working with in South Africa, for example,
305
733057
2472
waarmee we bijvoorbeeld in Zuid-Afrika werken,
12:27
is allowing us to map every
single tree in the savanna,
single tree in the savanna,
306
735529
3356
elke boom op de savanne in kaart brengt.
12:30
and then through repeat flights
307
738885
1569
Door herhaalde vluchten
12:32
we're able to see which trees
308
740454
1746
kunnen we zien welke bomen
12:34
are being pushed over by elephants,
309
742200
2030
worden omgebogen door olifanten,
12:36
in the red as you see on the screen,
and how much that's happening
and how much that's happening
310
744230
3258
rood op het scherm, en hoe vaak dat gebeurt
12:39
in different types of landscapes in the savanna.
311
747488
2537
in de verschillende type landschappen.
12:42
That's giving park managers
312
750025
1641
Daarmee kan de parkbeheerder
12:43
a very first opportunity to use
313
751666
2363
voor de eerste keer nauwkeuriger tactische
12:46
tactical management strategies
that are more nuanced
that are more nuanced
314
754029
3342
strategieën bedenken,
12:49
and don't lead to those extremes
that I just showed you.
that I just showed you.
315
757371
3822
die niet leiden tot die extreme gevolgen.
12:54
So really, the way we're looking
316
762282
2623
Tegenwoordig kijken we
12:56
at protected areas nowadays
317
764905
2041
naar de beschermde gebieden
12:58
is to think of it as tending to a circle of life,
318
766946
2888
als een soort levenscirkel,
13:01
where we have fire management,
319
769834
2048
waar we vuur en
13:03
elephant management, those impacts on
the structure of the ecosystem,
the structure of the ecosystem,
320
771882
4134
olifanten managen,
de gevolgen ervan op het ecosysteem,
de gevolgen ervan op het ecosysteem,
13:08
and then those impacts
321
776016
1990
en op alle andere soorten,
13:10
affecting everything from insects
322
778006
2306
van insecten tot
13:12
up to apex predators like lions.
323
780312
2800
topjagers als leeuwen.
13:15
Going forward, I plan to greatly expand
324
783112
1765
Ik ben van plan om
de vluchten met de CAO uit te breiden.
13:16
the airborne observatory.
325
784877
1728
13:18
I'm hoping to actually put the technology into orbit
326
786605
2167
Ik hoop de technologie in een baan om de aarde te krijgen
13:20
so we can manage the entire planet
327
788772
1683
zodat we de hele planeet kunnen beheren
13:22
with technologies like this.
328
790455
1733
met dit soort technologieën.
13:24
Until then, you're going to find me flying
329
792188
1849
Tot die tijd zul je me vinden boven gebieden
13:26
in some remote place that you've never heard of.
330
794037
2503
waar je nog nooit van hoorde.
13:28
I just want to end by saying that technology is
331
796540
2542
Tot slot wil ik zeggen dat technologie
13:31
absolutely critical to managing our planet,
332
799082
3739
van levensbelang is
om de aarde in stand te houden
om de aarde in stand te houden
13:34
but even more important is the understanding
333
802821
2099
maar nog belangrijker is de wijsheid
13:36
and wisdom to apply it.
334
804920
1732
om ze toe te passen.
13:38
Thank you.
335
806652
2099
Dank je wel.
13:40
(Applause)
336
808751
4077
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Greg Asner - Airborne ecologistGreg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems.
Why you should listen
The remote sensing techniques developed by Greg Asner and his team are viewed as among the most advanced in the world for exploring Earth’s changing ecosystems in unprecedented detail and richness. Using airborne and satellite technologies such as laser scanning and hyperspectral imaging, combined with field work and computer modeling, Asner measures and qualifies humans’ impact on regions from the American Southwest to the Brazilian Amazon.
“We’re able to see, if you will, the forest and the trees at the same time,” Asner says. “We’re able to now understand an image, map and measure huge expanses of the environment while maintaining the detail. Not just the spatial resolution, but the biological resolution—the actual organisms that live in these places.” For Asner, who is on the faculty at the Carnegie Institution and Stanford and leads the Carnegie Airborne Observatory project, this is science with a mission: to influence climate change treaties and save the forests he studies.
Greg Asner | Speaker | TED.com