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ニューラル ネットワークは、サイズと形状に基づいて木を識別するようにトレーニングされています。
科学者たちは、西アフリカのサヘル地域とサハラ地域の何百万キロメートルにもわたる 18 億本の個々の樹冠の地図を作成しました。これほど広い範囲にわたって樹木が詳細にマッピングされたのは初めてのことだ。
では、どのようにしてそれが可能になったのでしょうか？研究者が巨大なデータベースを分析人工知能を利用した衛星画像の解析。彼らは、形状や色に基づいて木のような物体を認識できるニューラル ネットワークを採用しました。
それを訓練するために、AI システムには木が手動でトレースされた衛星画像が表示されました。これには、筆頭著者のマーティン・ブラントが、事前に自ら約 90,000 本の木を識別してラベルを付けるという困難なプロセスを経ることが必要でした。
これらの画像から、コンピューターは木の外観を学習し、データベース内の何千枚もの画像から個々の樹冠を選び出すことができました。ブラント氏は、AI システムがなければ木を識別するのに何百万年もかかっていただろうと言う。
研究のレビューでは、自然からの委託ニューメキシコ州立大学の科学者らは、「一定の制限はあるものの、世界中のすべての木の位置と大きさを地図化することが間もなく可能になるだろう」と書いている。
保全のための重要な情報
2015 年、地球上の木の数は 3 兆本と推定されました。これは、世界中の森林で収集されたデータからスケールアップされました。サヘル砂漠やサハラ砂漠などのより乾燥した地域からのデータはあまりなかったため、この数値はこれらの地域の樹木被覆率を過小評価しているようです。
研究チームは、特に砂漠でどれだけの植生が見られるかを理解することが生態学にとって重要であるため、乾燥地帯にこれほど多くの木が生えていることを発見して「非常に驚いた」と述べた。
「保存、修復、気候変動などにおいて、このようなデータはベースラインを確立するために非常に重要です」と、この研究に携わったNASAのプログラマー、ジェシー・マイヤー氏はプレスリリースで述べている。
「1 年か 2 年か 10 年後には、この研究が繰り返される可能性があります...森林を再生して森林破壊を減らす取り組みが効果的かどうかを確認するためです。」
この衛星は、森林破壊を測定する機会に加えて、科学者が砂漠に貯蔵されている炭素の量を決定することも可能にするが、この数値は現在気候変動をモデル化する際に含まれていない。
ブラント氏は、この調査は有望だが、新しい情報が気候危機に対する私たちの理解に重大な影響を与えるかどうかを判断するのは時期尚早であると述べた。
