利用商業的高分辨率衛星圖像和人工智能，一個包括美國國家航空航天局科學家在內的國際團隊繪製了非洲乾旱地區近100億棵樹的地圖，以評估該大陸茂密的熱帶森林之外的碳儲存量。其結果是對非洲撒哈拉、薩赫勒和蘇丹地區的樹木碳密度的首次全面評估。該團隊於3月1日在《自然》雜誌上報告了他們的發現，這些數據是免費的，可以公開獲取。

研究人員發現，分佈在非洲半乾旱地區的樹木比以前想像的要多得多，但它們儲存的碳也比一些模型預測的要少。在這項新的研究中，研究小組估計非洲旱地中大約有0.84 petagrams的碳被鎖住；一個petagram是10億公噸。

擁有一個準確的樹木碳估計對於氣候變化預測是至關重要的，因為氣候變化受樹木和其他植被儲存碳的時間影響。科學家們稱這種”碳停留時間”對於季節性生長的草和灌木來說非常短，但對於長年生長的樹木來說則要長很多。要知道一個景觀儲存了多少碳，取決於是否確切知道那裡生長著什麼。

衛星圖像中識別的單個樹木，根據它們所含的碳量進行顏色映射。深紫色表示碳含量較低；黃白色表示含量較高。資料來源：美國宇航局科學可視化工作室

除了遍布非洲大陸中部的大片熱帶森林之外，非洲的地貌從有幾棵樹的干燥草原到有零星樹木的大草原，再到有許多零星樹木的更潮濕的地區。這種分散的樹木覆蓋使科學家們難以估計這些地區的樹木數量，而且經常出現高估或低估的情況。然而，這種測量對於保護工作和了解我們星球上的碳循環至關重要。

該項目的首席科學家、馬里蘭州格林貝爾特的美國宇航局戈達德太空飛行中心的地球科學家康普頓-塔克說：”我們的團隊收集並分析了非洲或其他地方廣大的半乾旱地區的碳數據，直至每棵樹的水平–這在以前只在小規模、局部範圍內進行過。以前基於衛星對非洲旱地樹木碳的估計常常把草和灌木誤認為樹木。這帶來了對那裡的碳的過度預測”。

碳在土地、大氣、海洋之間不斷循環，然後再回來。樹木在光合作用過程中從地球的大氣中清除二氧化碳–一種溫室氣體，並將其儲存在它們的根部、樹幹、樹枝和樹葉中。由於這個原因，增加樹木的覆蓋率經常被建議作為抵消不斷增加的碳排放的一種方式。

在這項新的研究中，研究小組使用複雜的機器學習和人工智能算法，對來自QuickBird-2、GeoEye-1、WorldView-2和WorldView-3衛星（由Maxar Technologies運營）的326000多張商業衛星圖像進行分類。研究人員通過NASA的氣候模擬中心獲得了這些圖像，並利用其Explore/ADAPT科學云來組織和準備用於機器學習處理的圖像。

科學家們測量了樹木的周長，並進行了其他測量，以幫助將衛星圖像中的樹冠面積與碳儲存的數量聯繫起來。Credit: Martin Brandt, University of Copenhagen, Denmark

哥本哈根大學的Martin Brandt彙編了來自89000棵樹的人工智能訓練數據。同在哥本哈根的同事Ankit Kariyaa調整了一個神經網絡，以便計算機能夠在非洲較乾旱、較少綠化的高分辨率50厘米比例的圖像中檢測出個別樹木。

研究人員將”樹”定義為具有綠色、多葉樹冠和鄰近陰影的植物。由此，他們在伊利諾伊大學的藍水超級計算機上進行了數百萬小時的超級計算，訓練機器學習軟件來計算樹木。當該團隊將他們的機器學習結果與人類對景觀的評估進行比較時，計算機在測量樹冠面積方面的正確率為96.5%。

野外科學家測量了每棵樹的樹冠面積和相關的葉子、根的質量，用於確定在樹的不同部分儲存了多少碳。為了將樹冠面積轉化為樹木的碳估計值，這項艱苦的工作是必要的。資料來源：丹麥哥本哈根大學的Martin Brandt

從對樹冠面積的測量中，科學家們可以利用同位素測量法–研究生物的特徵如何隨大小變化–得出每棵樹的葉子、根部和木材中的碳量。圖盧茲大學的Pierre Hiernaux領導的小組檢查了30種不同的樹木，以測量葉片質量、木材質量和根部質量。他們評估了這些碳的質量，並建立了與樹冠面積的統計關係。

非洲樹木的碳數據可通過該團隊開發的一個查看器應用程序公開獲得。它允許人們查看研究區域的每一棵樹和它所儲存的碳量。

這些數據對於研究碳循環的科學家和學生、試圖改善保護工作的政策制定者，以及想要確定其農場所儲存的碳的農民來說，可能是有用的。