KI liefert wichtige Informationen über Afrikas Ökosysteme
Bio-News vom 27.01.2021
Ergebnisse eines internationalen Forschungsprojekts zur Kartierung und Zählung einzelner Bäume in Westafrika können dabei helfen, Ökosysteme zu stärken. Eine Auswertung erlaubt nun wertvolle Einblicke in die Ökologie der Region.
Die Entwicklung von Wäldern ist weltweit gut erforscht. Allerdings ist es ebenso wichtig, einzelne Bäume und Baumgruppen zu identifizieren. Denn sie haben eine erhebliche Bedeutung für die regionale Ökologie und den globalen Klimawandel. Ein internationales Team von Forscherinnen und Forschern hat kürzlich erstmals die effiziente Kartierung und Zählung einzelner Bäume in großflächigen Gebieten ermöglicht. Die zentrale Bedeutung hat dabei ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), das von Wissenschaftlern des Technologie-Zentrums Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen für diesen speziellen Zweck angepasst und trainiert wurde. Der Erfolg des Projekts deutet darauf hin, dass es schon bald möglich wäre, alle Baumbestände weltweit zu kartieren – mit kleinen Einschränkungen.
Publikation:
Brandt, M., Tucker, C.J., Kariryaa, A. et al.
An unexpectedly large count of trees in the West African Sahara and Sahel
Nature 587, 78–82 (2020)
DOI: 10.1038/s41586-020-2824-5
Mehr Bäume als angenommen
In dem Forschungsprojekt, dessen wichtigste Ergebnisse kürzlich in der renommierten Fachzeitschrift „Nature“ veröffentlicht wurden, kartierten die Forscherinnen und Forscher auf 1,3 Millionen Quadratkilometern in Westafrika jeden Baum oder Busch mit einer Baumkrone, die mindestens drei Quadratmeter Fläche abdeckt. Das Resultat: In der westafrikanischen Sahara und der angrenzenden Sahelzone wachsen rund 1,8 Milliarden einzelne Bäume – wesentlich mehr als bisher angenommen wurde. Die gewonnenen Daten können unter anderem helfen, Ökosysteme zu stärken, Daten für den Klimaschutz zu gewinnen und Entwaldungsprozesse zu beobachten.
Künstliche Intelligenz mit Geoinformatik kombiniert
Die Identifizierung einzelner Bäume wurde dadurch ermöglicht, dass die NASA und private Raumfahrtunternehmen immer mehr hochauflösendes Bildmaterial der Erde bereitstellen. Um die Massen an Daten auszuwerten, haben die TZI-Wissenschaftler Professor Johannes Schöning und Ankit Kariryaa ein KI-Verfahren aus dem Bereich Deep Learning („fully convolutional neural networks“) adaptiert. „In der Arbeitsgruppe Mensch-Technik-Interaktion am TZI haben wir sowohl die Expertise in der Künstlichen Intelligenz als auch in der Geoinformatik“, erläutert Johannes Schöning, der die Forschungsarbeit im Rahmen seiner Lichtenberg-Professur der Volkswagenstiftung umgesetzt hat. „So konnten wir das Problem zusammen mit unseren Partnern an den Universitäten Kopenhagen und Münster lösen.“
Das gewählte KI-Verfahren kann Objekte – beispielsweise Baumkronen – an ihren charakteristischen Farben und Formen erkennen. Die KI wurde mit Hilfe von Bildern trainiert, in denen die Bäume 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 Bäume per Satellitenbild bestimmen
Das Ergebnis dieser Arbeit ist eine Karte aller Bäume mit einem Durchmesser von mehr als zwei Metern im Süden von Mauretanien, Senegal und Mali. In Zukunft können die Ergebnisse nicht nur geografisch auf andere Regionen der Welt ausgedehnt werden, sondern sie lassen sich auch mit zusätzlichen Daten kombinieren, beispielsweise Radar-Sensoren. Dies könnte unter anderem helfen, verschiedene Baumarten zu unterscheiden.
Diese Newsmeldung wurde mit Material des Technologie-Zentrums Informatik und Informationstechnik via Informationsdienst Wissenschaft erstellt.
