Искусственный интеллект обнаружил сотни миллионов деревьев в Сахаре

Автор: Econet 25520

Рейтинг: 0.0 из 5
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

Если вы думаете, что Сахара покрыта только золотыми дюнами и выжженными скалами, вы не одиноки. Возможно, пора отложить эту мысль.

В районе Западной Африки, в 30 раз превышающем территорию Дании, международная группа под руководством исследователей из Копенгагенского университета и НАСА насчитала более 1,8 миллиарда деревьев и кустарников. Площадь 1,3 миллиона км² охватывает самую западную часть пустыни Сахара, Сахель и так называемые субгумидные зоны Западной Африки.

Роль деревьев в глобальном углеродном балансе

«Мы были очень удивлены, увидев, что в пустыне Сахара на самом деле растет довольно много деревьев, потому что до сих пор большинство людей считало, что их практически не существует. Мы насчитали сотни миллионов деревьев только в пустыне.что было бы не возможно без этой технологии. В самом деле, я думаю, что это знаменует собой начало новой научной эры », - утверждает доцент кафедры геонаук и управления природными ресурсами Копенгагенского университета Мартин Брандт, ведущий автор научной статьи.

Подписывайтесь на наш youtube канал!

Работа была достигнута за счет комбинации подробных спутниковых снимков, предоставленных НАСА, и глубокого обучения - передового метода искусственного интеллекта. Обычные спутниковые снимки не позволяют идентифицировать отдельные деревья, они остаются буквально невидимыми. Более того, ограниченный интерес к подсчету деревьев за пределами лесных массивов привел к преобладающему мнению, что в этом конкретном регионе деревьев почти нет. Это первый подсчет деревьев в большом засушливом регионе.

По словам Мартина Брандта, новые знания о деревьях в засушливых районах, подобных этой, важны по нескольким причинам. Например, они представляют собой неизвестный фактор, когда речь идет о глобальном углеродном балансе:

«Деревья за пределами лесных массивов обычно не включаются в климатические модели, и мы очень мало знаем об их запасах углерода. По сути, они представляют собой белое пятно на картах и неизвестный компонент глобального углеродного цикла», - объясняет Мартин Брандт.

Кроме того, новое исследование может способствовать лучшему пониманию важности деревьев для биоразнообразия и экосистем, а также для людей, живущих в этих районах. В частности, углубленные знания о деревьях также важны для разработки программ, способствующих развитию агролесоводства, играющего важную экологическую и социально-экономическую роль в засушливых регионах.

"Таким образом, мы также заинтересованы в использовании спутников для определения видов деревьев, поскольку типы деревьев имеют большое значение с точки зрения их ценности для местного населения, которое использует древесные ресурсы как часть своего жизнеобеспечения. Деревья и их плоды потребляются как домашним скотом, так и людьми, и когда они хранятся на полях, деревья оказывают положительное влияние на урожайность, потому что они улучшают баланс воды и питательных веществ », - объясняет профессор Расмус Фенсхольт из Департамента геонаук и управления природными ресурсами.

Исследование проводилось в сотрудничестве с факультетом компьютерных наук Копенгагенского университета, где исследователи разработали алгоритм глубокого обучения, который сделал возможным подсчет деревьев на такой большой площади.

Исследователи показывают модели глубокого обучения, как выглядит дерево: они делают это, скармливая ему тысячи изображений различных деревьев. На основе распознавания форм деревьев модель может автоматически идентифицировать и отображать деревья на больших площадях и тысячах изображений. Модель требует всего лишь часов, на что тысячам людей потребовалось бы несколько лет.

«Эта технология обладает огромным потенциалом, когда дело доходит до документирования изменений в глобальном масштабе и, в конечном итоге, способствует достижению глобальных климатических целей. Мы заинтересованы в разработке этого типа полезного искусственного интеллекта», - говорит профессор и соавтор Кристиан Игель из Департамента компьютерных наук.

Следующим шагом будет расширение подсчета до гораздо большей территории в Африке. А в долгосрочной перспективе цель - создать глобальную базу данных обо всех деревьях, произрастающих за пределами лесных территорий.

ФАКТЫ:

Исследователи насчитали 1,8 миллиарда деревьев и кустарников с кроной более 3 м². Таким образом, реальное количество деревьев на участке еще больше.
Глубокое обучение можно охарактеризовать как усовершенствованный метод искусственного интеллекта, при котором алгоритм обучается распознавать определенные закономерности в больших объемах данных. Алгоритм, использованный в этом исследовании, был обучен с использованием почти 90000 изображений различных деревьев в различных ландшафтах.
Научная статья для этого исследования опубликована в известном журнале Nature.
Исследование было проведено учеными из Копенгагенского университета; Центр космических полетов имени Годдарда НАСА, США; HCI Group, Бременский университет, Германия; Университет Поля Сабатье, Франция; Pastoralisme Conseil, Франция; Экологический Центр де Суиви, Сенегал; Геология и среда Тулузы (GET), Франция; Ecole Normale Supérieure, Франция; Католический университет Лувена, Бельгия.
Исследование поддерживается, в частности, Исследовательским фондом AXA (постдокторская программа); Фонд независимых исследований Дании - Sapere Aude; Фонд Виллума и Европейский исследовательский совет (ERC) в рамках программы ЕС Horizon 2020.