木の高さは、落葉樹林と熱帯林の構造と状態について多くの情報を提供します。科学者たちは人工ニューラル ネットワークを使用して、衛星画像から初めて高解像度の全球植生高さマップを作成することに成功しました。この地図は、気候変動や種の絶滅との戦いにおいて重要な情報を提供する可能性がある。
国連（UN）の取り組みは、2030年までに被害を受けた生態系を可能な限り回復し、さらなる破壊を防ぐことを目指している。しかし、そのようなプロジェクトの場合、関係者は植物や木の個体数の測定や地図など、生態系の状態に関する正確なデータセットを必要とします。これを管理するには、膨大な量の環境データを表示して解釈する必要があります。これは人間が達成するのは困難ですが、人工知能には適しています。
衛星画像を使ったトレーニング
そこで、チューリッヒ工科大学（ETH）のニコ・ラング氏らは、大規模な環境データを自動的に分析できる機械学習アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、衛星画像から木の高さを導き出すことができるニューラル ネットワークに基づいています。これを可能にするために、ラング氏は何百万もの画像を使ってコンピュータを訓練し、どの衛星画像がどの木の高さを表しているかを示しました。このトレーニング段階の後、ニューラル ネットワークは、新しい衛星画像を独立して正しい木の高さに関連付けることができるように自身を配線し、その関連付けを学習しました。
欧州宇宙機関 (ESA) の 2 つのコペルニクス センチネル 2 衛星からの画像は、ネットワークをトレーニングするための入力として機能しました。これらの衛星は、地球上のあらゆる場所を 1 ピクセルあたり 10×10 メートルの解像度で 5 日ごとに記録します。これらは現在公開されている最高品質の画像です。ネットワークのトレーニングにも必要な木の高さの情報は、NASA Gedi ミッションによって世界のさまざまな地域でランダムに決定されました。ラング氏によると、主な利点は、北欧のトウヒ林や南米のカポックの木など、トレーニング プロセス中にコンピューターがさまざまな種類の植生と接触することです。
森林の状態や変化に関する情報
このトレーニングのおかげで、研究者らはアルゴリズムを使用して、250,000 枚を超える衛星画像のデータに基づいて樹高の世界地図を作成することができました。特に注目に値するのは、10 x 10 メートルの解像度です。地図のユーザーは、世界の森の任意の部分をズームインして木の高さを読み取ることができます。チューリッヒ工科大学のコンラッド・シンドラー氏によると、この情報から生まれる可能性は広範囲に及びます。「森林のバイオマスの約 95 パーセントは木にあり、葉には含まれていません。したがって、バイオマスは標高と強く関係しています。」
したがって、木の高さは、潜在的に貯蔵できる炭素の量、つまり気候システムにおける森林の重要性についての情報も提供します。炭素貯蔵量と生物多様性に応じて森林を分類する、いわゆる高炭素貯蔵アプローチと組み合わせると、植生高さマップは生態系を維持および強化するための重要な基礎となります。しかし、この点でデータは部分的にしか有望ではありません。研究チームの計算によると、高さ 30 メートルを超える木が存在する陸地はわずか 5% です。このうち、保護地域にあるのはわずか 34 パーセントです。
森はどう変わっていくのか？
したがって、この地図は政府、行政、環境活動家団体にとっても興味深いものとなる可能性があります。「センチネル 2 のおかげで、5 日ごとに植生の高さを再計算できるようになり、熱帯雨林の森林伐採を観察するためのモニタリングが可能になりました」とニコ・ラング氏は言います。森林火災による被害も、更新された樹高マップを使用してより適切に推定できる可能性があります。この地図は、さまざまな森林の構造について興味深い洞察も提供します。「私たちはすでに興味深いパターンを発見しています」とシンドラー氏は報告しています。 「例えば、ロッキー山脈では林業が一定の正方形で行われており、熱帯雨林もランダムではあり得ない興味深い構造を形成しています。」生態学者は記録されたパターンとデータを地球規模で解釈できるようになりました。
出典: スイス連邦工科大学チューリッヒ校 (ETH Zurich)。インタラクティブ マップグローバル キャノピー高さ 2020
