NASA setzt Supercomputer und KI ein, um erstmals die Bäume der Erde vom Weltraum aus zu zählen

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Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie viel Kohlenstoff die Erde speichern kann und wie sie sich im Laufe der Zeit verändert, müssten Wissenschaftler eine verwirrende Anzahl von Bäumen zählen und ihr Wachstum über die Zeit verfolgen. Unglaublich, dass die Leute bei der NASA jetzt Supercomputer verwenden, um genau das zu tun – über Top-Down-Bilder aus dem Weltraum.

Wissenschaftler des Goddard Space Flight Center der NASA in Maryland haben sich kürzlich mit einem internationalen Forscherteam zusammengetan, um die Bäume mit hochauflösenden Satellitenbildern zu kartieren – mehr als 1,8 Milliarden Bäume, die außerhalb von Wäldern auf einer Fläche von mehr als einer halben Million Quadratmeilen zu finden sind.

Das Team nutzte einen der schnellsten Supercomputer der Welt (Blue Waters an der Universität von Illinois), um eine “deep learning”-Analyse von Geländebildern aus weiten Teilen Westafrikas durchzuführen. Sie stellten fest, dass sie nicht nur Bäume zählen konnten, die die Satelliten zuvor nicht gesehen hatten, sondern dass sie gleichzeitig damit beginnen konnten, das Kohlenstoffspeicherpotenzial dieser Bäume abzuschätzen.

Ein großer Teil der weltweiten Bemühungen, eine große Anzahl von Bäumen zu bewerten, hat sich auf gut bewaldete Regionen konzentriert. Deshalb versuchte das NASA-Team, sich auf isolierte Bäume in Trockengebieten und semiariden Regionen Westafrikas zu konzentrieren, um ein umfassenderes Bild zu erhalten.

“Diese Trockengebiete sind auf Landkarten weiß – sie sind im Grunde ausgeblendet, weil normale Satelliten die Bäume einfach nicht sehen”, sagte der Hauptautor Martin Brandt in einer Erklärung. “Sie sehen einen Wald, aber wenn der Baum isoliert ist, können sie ihn nicht sehen. Jetzt sind wir auf dem Weg, diese weißen Flecken auf den Karten auszufüllen. Und das ist ziemlich aufregend.”

Um die Algorithmen für das maschinelle Lernen zu trainieren, markierte Brandt, Assistenzprofessor für Geographie an der Universität Kopenhagen, fast 90.000 Bäume, die sich über verschiedene Terrains erstreckten, und gab der Software verschiedene Formen und Schatten, um den Unterschied zu lernen. Das Team schulte seine Algorithmen auch darin, sowohl einzelne Bäume als auch kleine Gruppen in verschiedenen Geländetypen, von Savannen bis zu Wüsten, zu erkennen, und veröffentlichte seine neue Studie in Nature.

Mit der richtigen Ausbildung vor Ort dauerte eine Arbeit, für deren Ausführung geschulte Augen möglicherweise mehrere Jahre gebraucht hätten, bei künstlicher Intelligenz nur wenige Wochen.

Das Team war in der Lage, den Kronendurchmesser (die Breite eines Baumes von oben betrachtet) von 1,8 Milliarden Bäumen auf einer Fläche von mehr als 500.000 Quadratmeilen (1,3 Quadratkilometer) zu kartieren. Sie verglichen auch die Variabilität in der Baumbedeckung und -dichte unter verschiedenen Niederschlagsmustern – Informationen, die das Team zum Vergleich mit den bevorstehenden Baumhöhen- und Biomassedaten plant, um das Kohlenstoffspeicherpotenzial zu identifizieren.

In Zukunft werden solche Bewertungen für Naturschützer die Entwaldung auf der ganzen Welt wirksamer verfolgen. Die Overhead-Daten eines Jahres werden auch mit späteren Jahren verglichen, damit die Wissenschaftler beurteilen können, ob die Schutzbemühungen funktionieren oder nicht.

Genaue, automatisierte Baumzählungen sollten Landbesitzer auch in die Lage versetzen, ungenutzten Raum, den sie möglicherweise für das Pflanzen neuer Bäume haben, zu monetarisieren, um zu quantifizieren, wie viel Kohlenstoff sie für Kohlenstoffgutschriften speichern.

Letztlich wird die Verbesserung der Fähigkeit von Forschern, mit Hilfe von Satellitenbildern Bäume dort zu entdecken, wo sie es vorher nicht konnten – und die Kohlenstoffspeicherung dieser Bäume zu messen – die Klimawissenschaftler in die Lage versetzen, globale Messungen der Kohlenstoffspeicherung an Land durchzuführen. Dies wird in einer Welt, in der die Speicherung unseres überschüssigen Kohlenstoffs immer wichtiger wird, ein wichtiges Instrument sein.

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