人工智能揭示了撒哈拉沙漠中的数亿棵树

树木西非、撒哈拉和萨赫勒地区的树木比大多数人预期的要多得多。人工智能和详细的卫星图像相结合，使哥本哈根大学的一个团队和国际合作者能够清点西非130万平方公里区域内的所有树木。

如果你认为撒哈拉沙漠只覆盖着金色的沙丘和烧焦的岩石，那么你并不孤单。也许是时候搁置这种观念了。在比丹麦大30倍的西非地区，一个由哥本哈根大学和美国国家航空航天局(NASA)研究人员领导的国际小组已经统计了超过18亿棵树木和灌木。130万平方公里的面积覆盖了撒哈拉沙漠的最西部，萨赫勒和西非的亚湿润地区。

我们非常惊讶地看到有相当多的树木实际上生长在撒哈拉沙漠中，因为到目前为止，大多数人认为几乎没有树木存在。我们仅在沙漠里就数到了数亿棵树。如果没有这项技术，这样做是不可能的。哥本哈根大学地球科学和自然资源管理系助理教授马丁·勃兰特断言，事实上，我认为这标志着一个新的科学时代的开始。他是这项研究的科学文章的主要作者，现已发表在“自然”杂志上。

这项工作是通过美国国家航空航天局(NASA)提供的详细卫星图像和深度学习(一种先进的人工智能方法)相结合的方式完成的。正常的卫星图像无法识别单独的树木，它们实际上仍然是看不见的。此外，由于对林区以外树木计数的兴趣有限，导致了流行的观点，即这一特定地区几乎没有树木。这是第一次对大面积干旱地区的树木进行统计。

根据马丁·勃兰特的说法，关于像这样的旱地地区树木的新知识很重要，原因有几个。例如，当涉及到全球碳预算时，它们代表着一个未知的因素：

林区以外的树木通常不包括在气候模型中，我们对它们的碳储量知之甚少。马丁·勃兰特解释说，它们基本上是地图上的一个白点，也是全球碳循环中一个未知的组成部分。

此外，这项新的研究有助于更好地理解树木对生物多样性和生态系统的重要性，以及对生活在这些地区的人们的重要性。特别是，加强有关树木的知识对于制定促进农林业的方案也很重要，农林在干旱地区发挥着重要的环境和社会经济作用。

因此，我们对使用卫星来确定树种也很感兴趣，因为树木类型与它们对使用木材资源作为生计一部分的当地人口的价值有关。树木和它们的果实被牲畜和人类消耗，当树木保存在田里时，它们对作物产量有积极的影响，因为它们改善了水和养分的平衡，地球科学和自然资源管理系的Rasmus Fensholt教授解释说。

这项研究是与哥本哈根大学计算机科学系合作进行的，那里的研究人员开发了深度学习算法，使在如此大的区域内计算树木成为可能。

研究人员向深度学习模型展示了一棵树的样子：他们通过向树提供数千张各种树的图像来做到这一点。基于对树木形状的识别，该模型可以在大范围和数千幅图像上自动识别和绘制树木。这个模型只需要几个小时，这可能需要数千人几年的时间才能实现。

当涉及到记录全球范围内的变化，并最终为全球气候目标做出贡献时，这项技术具有巨大的潜力。计算机科学系教授兼合著者克里斯蒂安·伊格尔(Christian Igel)说，这是我们开发这种有益的人工智能的动机。

下一步是将数量扩大到非洲更大的地区。从长远来看，目标是创建一个全球数据库，记录林区以外生长的所有树木。