Die Entwicklung von W?ldern ist weltweit gut erforscht. Allerdings ist es ebenso wichtig, einzelne B?ume und Baumgruppen zu identifizieren. Denn sie haben eine erhebliche Bedeutung für die regionale ?kologie und den globalen Klimawandel. Ein internationales Team von Forscherinnen und Forschern hat kürzlich erstmals die effiziente Kartierung und Z?hlung einzelner B?ume in gro?fl?chigen Gebieten erm?glicht. Die zentrale Bedeutung hat dabei ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), das von Wissenschaftlern des Technologie-Zentrums Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universit?t Bremen für diesen speziellen Zweck angepasst und trainiert wurde. Der Erfolg des Projekts deutet darauf hin, dass es schon bald m?glich w?re, alle Baumbest?nde weltweit zu kartieren – mit kleinen Einschr?nkungen.
Mehr B?ume als angenommen
In dem Forschungsprojekt, dessen wichtigste Ergebnisse kürzlich in der renommierten Fachzeitschrift ?Nature“ ver?ffentlicht wurden, kartierten die Forscherinnen und Forscher auf 1,3 Millionen Quadratkilometern in Westafrika jeden Baum oder Busch mit einer Baumkrone, die mindestens drei Quadratmeter Fl?che abdeckt. Das Resultat: In der westafrikanischen Sahara und der angrenzenden Sahelzone wachsen rund 1,8 Milliarden einzelne B?ume – wesentlich 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 als bisher angenommen wurde. Die gewonnenen Daten k?nnen unter anderem helfen, ?kosysteme zu st?rken, Daten für den Klimaschutz zu gewinnen und Entwaldungsprozesse zu beobachten.
Künstliche Intelligenz mit Geoinformatik kombiniert
Die Identifizierung einzelner B?ume wurde dadurch erm?glicht, dass die NASA und private Raumfahrtunternehmen immer 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 hochaufl?sendes Bildmaterial der Erde bereitstellen. Um die Massen an Daten auszuwerten, haben die TZI-Wissenschaftler Professor Johannes Sch?ning und Ankit Kariryaa ein KI-Verfahren aus dem Bereich Deep Learning adaptiert. ?In der Arbeitsgruppe Mensch-Technik-Interaktion am TZI haben wir sowohl die Expertise in der Künstlichen Intelligenz als auch in der Geoinformatik“, erl?utert Johannes Sch?ning, der die Forschungsarbeit im Rahmen seiner Lichtenberg-Professur der Volkswagenstiftung umgesetzt hat. ?So konnten wir das Problem zusammen mit unseren Partnern an den Universit?ten Kopenhagen und Münster l?sen.“
Das gew?hlte KI-Verfahren kann Objekte – beispielsweise Baumkronen – an ihren charakteristischen Farben und Formen erkennen. Die KI wurde mit Hilfe von Bildern trainiert, in denen die B?ume manuell markiert worden waren. ?Aufgrund der Besonderheiten der Region mussten wir dabei viele Hürden überwinden“, berichtet Ankit Kariryaa. ?Zum Beispiel unterscheidet sich das Aussehen der Vegetation und des Bodens sehr stark zwischen den Gebieten mit geringem Niederschlag und denen mit viel Regen, daher haben wir zwei separate Modelle trainiert.“
Fernziel: Die Arten einzelner B?ume per Satellitenbild bestimmen
Das Ergebnis dieser Arbeit ist eine Karte aller B?ume mit einem Durchmesser von 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 als zwei Metern im Süden von Mauretanien, Senegal und Mali. In Zukunft k?nnen die Ergebnisse nicht nur geografisch auf andere Regionen der Welt ausgedehnt werden, sondern sie lassen sich auch mit zus?tzlichen Daten kombinieren, beispielsweise Radar-Sensoren. Dies k?nnte unter anderem helfen, verschiedene Baumarten zu unterscheiden.
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Der Nature-Artikel zum Thema mit dem Titel ?An unexpectedly large count of trees in the West African Sahara and Sahel“ ist hier abrufbar:
www.nature.com/articles/s41586-020-2824-5
Die Nature-Redaktion hat das Projekt auch als eines von zehn besonders bemerkenswerten wissenschaftlichen Ergebnissen des Jahres 2020 hervorgehoben:
www.nature.com/articles/d41586-020-03514-8
Die NASA hat das Projekt visualisiert:
https://svs.gsfc.nasa.gov/4865#30076
Fragen beantwortet:
Axel K?lling
?ffentlichkeitsarbeit
Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI)
Universit?t Bremen
Telefon: 0171- 5305119
E-Mail: axel.koellinguni-bremen.de
