Iš pirmo žvilgsnio akivaizdžiai nederlingose ​​Sahelio ir Sacharos dykumų platybėse nedaug žalumos, tačiau išsamūs palydoviniai vaizdai kartu su giliuoju mokymusi (angl. deep learning) parodė kitokį vaizdą.

Iš tikrųjų Vakarų Afrikos Sacharos ir Sahelio dykumose, dar vadinamojoje pusiau drėgnoje zonoje, yra maždaug 1,8 milijardo medžių. Šie nauji rezultatai panaikina ankstesnes prielaidas apie tokias galimas buveines, teigia mokslininkai.

„Mes buvome labai nustebinti, kad Sacharos dykumoje auga tiek daug medžių“, – naujienų agentūrai AFP sakė pagrindinis tyrimo autorius Martinas Brandtas.

„Be abejo, yra didžiuliai plotai be medžių, tačiau vis dar yra vietovių, kuriose didelis medžių tankis, ir netgi tarp smėlėtų kopų yra šen bei ten keletas medžių“, – pridūrė Kopenhagos universiteto geografijos docentas Brandtas.

Šie duomenys galėtų padėti nukreipti pastangas kovojant su miškų naikinimu ir tiksliau išmatuoti anglies kiekį sausumoje.

„Tokie duomenys yra labai svarbūs norint nustatyti pradinę padėtį“, – sakė tyrime dirbęs NASA Goddardo kosminių skrydžių centro programuotojas Jesse Meyeris.

„Po metų, dvejų ar dešimties tyrimas gali būti pakartotas siekiant sužinoti, ar pastangos atgaivinti ir sumažinti miškų kirtimą yra veiksmingos, ar ne“, – NASA pranešime spaudai sakė Jesse Meyeris.

Rasti ir suskaičiuoti medžius nebuvo paprasta užduotis. Vietovėse, kuriose gausu medžių, palydoviniuose vaizduose net ir esant mažai raiškai santykinai aiškiai matomi stori augimo gumulai, kuriuos galima lengvai atskirti nuo plikos žemės. Tačiau, kur jie labiau išplitę, palydoviniai vaizdai gali būti per mažos skiriamosios gebos, kad būtų galima išskirti atskirus medžius ar mažas jų grupes.

Dabar yra didesnės skiriamosios gebos vaizdų, tačiau net ir tada lieka problemų: suskaičiuoti atskirus medžius, ypač didžiuliuose teritorijos plotuose, yra beveik neįmanoma.

Brandtas ir jo komanda pasiūlė sprendimą, sujungdami labai didelės raiškos palydovinius vaizdus su giliu mokymusi (angl. deep learning) – iš esmės mokydami kompiuterio programą atlikti darbą už juos. Bet tai nereiškė, kad jie galėjo tiesiog sėdėti ir laukti rezultatų.

Prieš paleidžiant giliojo mokymosi programą, ją reikėjo išmokyti. Tai buvo sunkus procesas, kurio metu Brandtas individualiai suskaičiavo ir pažymėjo beveik 90 000 medžių. Jam prireikė metų.

„Detalumo lygis yra labai aukštas, o programa turi žinoti, kaip atrodo įvairūs medžiai, esantys skirtinguose kraštovaizdžiuose“, – sakė jis.

„Aš nepriėmiau klaidingų klasifikacijų ir papildomai mokiau programą, kai pamačiau neteisingai klasifikuotus medžius.“

Pasak jo, buvo verta pasistengti, leidžiant programai vos per kelias valandas suskaičiuoti medžius, kai milijonams žmonių būtų reikėję tą daryti metų metus.

„Kiti tyrimai yra pagrįsti vertinimais ir ekstrapoliacijomis, čia mes tiesiogiai matome ir skaičiuojame kiekvieną medį, tai yra pirmasis tokio tipo tyrimas.“

Tyrimas, paskelbtas žurnale „Nature“, apėmė 1,3 milijono kvadratinių kilometrų plotą ir daugiau nei 11 000 vaizdų analizę.

Technika rodo, kad „netrukus bus galima su tam tikrais apribojimais apskaičiuoti kiekvieno medžio vietą ir dydį visame pasaulyje“, rašė Naujosios Meksikos valstybinio universiteto Augalų ir aplinkos mokslų katedros mokslininkai Niall P. Hanan ir Julius Anchang.

Tiksli informacija apie augmeniją dykumose ir kitose sausringose ​​zonose yra „svarbi, kad suprastume pasaulinio masto ekologiją, biogeografiją ir biogeocheminius anglies, vandens ir kitų maistinių medžiagų ciklus“.

Tikslesnė informacija gali padėti nustatyti, kiek anglies yra sukaupta šiose vietose, kurios paprastai nėra įtrauktos į klimato kaitos modelius, sakė Brandtas.

Tačiau dar anksti pasakyti, ar tikslus šis medžių skaičiavimas turės įtakos klimato kaitos ir jos spartėjimo supratimui, pridūrė jis.

Jis tikisi, kad dabar šią techniką naudos ir kitur, kad būtų galima atvaizduoti daugiau iki šiol pasislėpusių medžių 65 milijonų kvadratinių kilometrų sausringų regionų pasaulyje.

Komentarai (4)