Оценка надземной лесной биомассы — ключ к исследованиям в области изменения климата
Используя космические лазеры и искусственный интеллект, ученые теперь могут измерять содержание углерода в лесах с большей скоростью и точностью, что преобразует глобальный мониторинг климата и управление лесами. Фото: Shutterstock
Спутниковые данные, используемые археологами для поиска следов древних руин, скрытых под густыми лесными пологами, также могут быть использованы для повышения скорости и точности измерения того, сколько углерода задерживается и высвобождается в лесах.
По словам Хамди Зуркани, доцента кафедры геопространственных наук Арканзасского центра лесных ресурсов и Колледжа лесного хозяйства, сельского хозяйства и природных ресурсов Университета Арканзаса в Монтичелло, понимание этого углеродного цикла является ключом к исследованиям в области изменения климата. Штаб-квартира центра находится в UAM, и он проводит исследовательскую и просветительскую деятельность через Арканзасскую сельскохозяйственную опытную станцию и Службу кооперативного распространения знаний — исследовательское и информационно-пропагандистское подразделение системного отдела сельского хозяйства Университета Арканзаса.
«Леса часто называют легкими нашей планеты, и не без оснований», — сказал Зуркани. «Они хранят примерно 80 процентов земного углерода и играют важнейшую роль в регулировании климата Земли».
Для измерения углеродного цикла леса необходим расчет надземной биомассы леса. Традиционные наземные методы оценки надземной биомассы леса, несмотря на свою эффективность, трудоемки, требуют много времени и ограничены в возможностях пространственного охвата, сказал Зуркани.
В исследовании, недавно опубликованном в журнале Ecological Informatics, Зуркани показывает, как информация со спутников открытого доступа может быть интегрирована в движок Google Earth с алгоритмами искусственного интеллекта для быстрого и точного отображения крупномасштабной надземной биомассы лесов даже в отдаленных районах, где доступность часто является проблемой.
Новый подход Зуркани использует данные лидара для исследования глобальной динамики экосистем НАСА, также известного как GEDI LiDAR, который включает в себя три лазера, установленных на Международной космической станции. Система может точно измерять трехмерную высоту лесного покрова, вертикальную структуру кроны и рельеф поверхности. LiDAR расшифровывается как «light detection and ranging» и использует световые импульсы для измерения расстояния и создания 3D-моделей.
Зуркани также использовал данные снимков со спутников наблюдения Земли Copernicus Sentinel-1 и Sentinel-2, собранных Европейским космическим агентством. Объединив 3D-изображения от GEDI и оптические изображения от Sentinels, Зуркани повысил точность оценок биомассы.
В ходе исследования были протестированы четыре алгоритма машинного обучения для анализа данных: градиентное древовидное ускорение, случайный лес, деревья классификации и регрессии, или CART, и метод опорных векторов. При использовании градиентного дерева был достигнут наивысший показатель точности и наименьший процент ошибок. На втором месте оказался случайный лес, который оказался надежным, но немного менее точным. CART предоставил разумные оценки, но, как правило, сосредоточился на меньшем подмножестве данных. По словам Зуркани, алгоритм использования метода опорных векторов столкнулся с трудностями, подчеркнув, что не все модели искусственного интеллекта одинаково подходят для оценки биомассы надземных лесов в этом исследовании.
По словам Зуркани, наиболее точные прогнозы были получены в результате объединения оптических данных Sentinel-2, индексов растительности, топографических особенностей и высоты кроны с набором лидарных данных GEDI, которые служат исходными данными как для обучения, так и для тестирования моделей машинного обучения, что показывает, что интеграция данных из нескольких источников имеет решающее значение для надежного картирования биомассы.
Почему это важно
Зуркани сказал, что точное картографирование лесной биомассы имеет реальные последствия для лучшего учета углерода и улучшения управления лесами в глобальном масштабе. С помощью более точных оценок правительства и организации смогут более точно отслеживать связывание углерода и выбросы в результате обезлесения для принятия обоснованных политических решений.
Дальнейший путь
Несмотря на то, что это исследование знаменует собой значительный шаг вперед в измерении биомассы надземных лесов, Зуркани сказал, что остаются нерешенные проблемы, в том числе влияние погоды на спутниковые данные. В некоторых регионах по-прежнему отсутствует лидарный охват с высоким разрешением. Он добавил, что в будущих исследованиях могут быть изучены более глубокие модели искусственного интеллекта, такие как нейронные сети, для дальнейшего уточнения прогнозов.
«Ясно одно», — сказал Зуркани. «Поскольку изменение климата усиливается, подобные технологии будут незаменимы для защиты наших лесов и планеты».