Изображения, которые использовались для анализа данных и нанесения результатов на карту, охватывали большую часть засушливой северной Африки, от Атлантики до Красного моря. Аллометрические уравнения, основанные на предыдущей выборке деревьев, позволили исследователям преобразовать изображения в оценки стволов деревьев, листвы, размера корней и углерода.
Новая оценка наличия углерода, опубликованная в журнале Nature, оказалась на удивление низкой. В то время как типичная оценка в регионе основывается на подсчете небольших площадей и экстраполяции результатов, продемонстрированная НАСА методика в этом новом исследовании подсчитывает только те деревья, которые действительно находятся там, вплоть до отдельного дерева.
В предыдущих попытках использование спутников, пахотных земель и наземной растительности отрицательно сказывалось на оптических изображениях. Если использовался радар, то водно-болотные угодья и орошаемые районы влияли на обратное рассеяние радара, прогнозируя более высокие запасы углерода, чем нынешние оценки НАСА.
Исследователи применили картирование деревьев на основе искусственного интеллекта (глубокого обучения), применив данные обученнные на 90 000 деревьев к набору данных из почти 300 000 спутниковых изображений, чтобы измерить более 9,9 миллиардов древесных растений, которые отбрасывали тень и имели площадь кроны более 3 квадратных метров. Исследовали отобрали только те объекты, которые показывали четкую область кроны и связанную с ней тень, что позволило команде исключить небольшие кусты, пучки травы, камни и другие вводящие в заблуждение объекты.
Исследователи создали интерактивную карту для просмотра результатов своей огромной работы и она общедоступна здесь.
Источник: Compton Tucker et al, Sub-continental-scale carbon stocks of individual trees in African drylands, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-022-05653-6