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Milliarden von Bäumen in der Wüste dank Satelliten kartiert

Dank Satelliten und Supercomputern ist es heute möglich, jeden Baum in der Wüste aus dem All zu sehen und den Zustand der Vegetationsdecke in der Sahara zu bestimmen. Martin Brandt, Assistant Professor für Geographie, und Kjeld Rasmussen, Associate Professor Emeritus an der Universität Kopenhagen, erklären den Nutzen dieser Technik.

Trockene und halbtrockene Gebiete werden seit langem untersucht, um festzustellen, ob ihre Vegetationsdecke abnimmt. Tatsächlich wurde die Theorie, dass sich die Sahara ausdehnte und sich die Waldvegetation zurückzog, erstmals in den 1930er Jahren aufgestellt. "Große Dürre" der 1970er Jahre in der Sahelzone konzentrierte sich auf die Wüstenbildung durch Raubbau und Klimawandel. In den letzten Jahrzehnten waren die möglichen Auswirkungen des Klimawandels auf die Vegetation das Hauptanliegen – und die rückwirkenden Auswirkungen der Vegetation auf das Klima, die mit der Rolle der Vegetation im globalen Kohlenstoffkreislauf verbunden sind.

Um den Zustand der Vegetationsdecke und ihre Entwicklung in ariden und semiariden Gebieten besser zu verstehen, haben wir kürzlich Milliarden einzelner Bäume und Sträucher in Westafrika kartiert. Eine Herausforderung, die durch die Kombination von hochauflösenden Satellitenbildern und Techniken des maschinellen Lernens (Maschinelles Lernen), dank Supercomputern.

Finde einen Strauch in der Wüste - aus dem All

Seit den 1970er Jahren wird die Vegetation in semiariden Gebieten weltweit mithilfe von Satellitendaten kartiert. Die verfügbaren Bilder haben entweder eine "hohe" räumliche Auflösung (mit NASA-Satelliten, Landsat MSS et TM, und ESA, Fleck et Wache) oder "mittlerer oder niedriger" räumlicher Auflösung (Satelliten NOAA-AVHRR et MODIS).

Um die Landbedeckung auf kontinentaler oder globaler Ebene genau zu analysieren, verwenden Sie Bilder mit der höchsten verfügbaren Auflösung mit einer Auflösung von einem Meter oder weniger. Bisher waren die Kosten für die Erfassung und Analyse dieser Daten unerschwinglich, und die meisten Studien stützten sich auf Daten mit mittlerer oder niedriger Auflösung, die es nicht ermöglichen, einzelne Bäume zu identifizieren. Diese Studien geben daher nur Schätzungen der Gesamtvegetationsbedeckung und -produktivität, wobei mehr krautige und holzige Vegetation vermischt werden.

Eine neue Studie veröffentlicht in Natur im Oktober 2020, die einen Großteil der semiariden Zone der Sahara, Sahel und Sudan in Westafrika abdeckt, überwindet diese Grenzen. Durch die Kombination einer immensen Menge an hochauflösenden Satellitendaten, fortschrittlichen Rechenfähigkeiten in einem Supercomputer, Techniken des maschinellen Lernens und umfangreichen Felddaten, die über Jahrzehnte gesammelt wurden, konnten wir Bäume und Sträucher mit einer Kronenoberfläche von mehr als 3 m² identifizieren2 mit großer Präzision. Das Ergebnis ist eine Datenbank mit 1,8 Milliarden Bäumen im Untersuchungsgebiet, die allen Interessierten zur Verfügung steht.

Derzeit werden diese Arbeiten auf den semiariden Gürtel südlich der Sahara über den afrikanischen Kontinent bis zum Roten Meer ausgedehnt. Die Zahl der bisher kartierten Bäume beträgt 13 Milliarden, und die Methodik wird verbessert. Die geografische Abdeckung sollte zunächst auf die restlichen semiariden Zonen Afrikas, dann auf andere Kontinente ausgedehnt werden.

Um die gesamte Sahelzone Afrikas vom Atlantik bis zum Roten Meer abzudecken, haben wir rund 100 Satellitenbilder mit einem Gesamtdatenvolumen von mehreren hundert Terabyte verwendet. Mit Supercomputern der NASA und Blue Waters (University of Illinois at Urbana-Champaign) wurden die Bilder zu einem kontinuierlichen Mosaik zusammengefügt. Die Bäume wurden dann anhand dertiefes Lernen, eine Technik der künstlichen Intelligenz, bei der der Computer darauf trainiert wird, einzelne Bäume zu erkennen. Während seiner Ausbildung wurden dem Computer Zehntausende Bäume von einem Bediener „vorgeführt“, der seine Kenntnisse des Geländes in Kombination mit seinen Fähigkeiten in der Bildinterpretation einsetzte. Anschließend wurden die Ergebnisse der Maschinenidentifikation überprüft. Insgesamt wurde festgestellt, dass die Genauigkeit stark mit Messungen im Feld korreliert.

Unerwartete Informationen zu einzelnen Bäumen

Unsere Datenbank für Bäume und Sträucher enthält Informationen zu jedem Baum, seinen genauen Standort (normalerweise mit einer Unsicherheit von einigen Metern), die Größe seiner Krone, das Aufnahmedatum des Satellitenbildes, auf dem er identifiziert wurde, zusammen mit Schätzungen von seine oberirdische Holzmasse und sein Kohlenstoffgehalt. In Zukunft können weitere Informationen hinzugefügt werden, zum Beispiel seine Höhe und seine Phänologie, das heißt, seine periodischen Ereignisse wie das Blättern.

Dies ist erst der Anfang des Forschungsprojekts, aber wichtige Implikationen sind bereits erkennbar. In der westafrikanischen Studie fanden wir viel mehr Bäume, als wir erwartet hatten. Während andere Datenquellen darauf hinweisen, dass Bäume in der Sahara und der Nordsahelzone fast nicht vorhanden sind, haben wir Hunderte Millionen Bäume gefunden. Der mit diesen Bäumen verbundene Kohlenstoffvorrat wäre größer und stabiler als der Kohlenstoffvorrat der krautigen Vegetation. Darüber hinaus sind die Bäume in landwirtschaftlichen Flächen im Allgemeinen höher als in unberührten Savannen, und die Gesamtbaumbedeckung ist in besiedelten oder abgeholzten Gebieten hoch. Dies zeigt, dass eine hohe Bevölkerungsdichte nicht immer mit einem Verlust an Baumbestand verbunden ist, da die Bewohner der semiariden Sahelzone Bäume in bewohnten Gebieten und landwirtschaftlichen Flächen schützen und fördern.

Wofür wird die Datenbank verwendet?

Diese Datenbank dient verschiedenen Zwecken. Es stellt eine Referenzbasis dar, die es ermöglicht, die zeitliche Entwicklung der Gehölzvegetation in großem Maßstab, vielleicht sogar auf kontinentaler oder globaler Ebene, zu untersuchen.

Außerdem wird es möglich sein, die Faktoren zu analysieren, die das Vorkommen von Bäumen in Trockengebieten steuern, wie beispielsweise menschliche Besiedlung, Niederschlag, Böden oder Geomorphologie. Diese Informationen werden in die Modellierung von Ökosystemen und dem "System Erde" einfließen, da Bäume eine wichtige Rolle bei den Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre und Erdoberfläche spielen und sowohl den Kohlenstoffaustausch, die Verdunstung als auch die Rauheit steuern.

Schließlich könnten die Informationen in der Datenbank verwendet werden, um die Umweltpolitik auf nationaler und internationaler Ebene zu informieren und zu unterstützen.


Artikel übersetzt von Elsa Couderc mit Hilfe von DeepL.Der Axa Research Fund wurde 2007 gegründet, um wissenschaftliche Erkenntnisse und deren Austausch zu beschleunigen, und hat weltweit rund 650 Projekte unter der Leitung von Forschern aus 55 Ländern unterstützt. Weitere Informationen finden Sie auf der Website Axa Forschungsfonds oder folgen Sie auf Twitter @AXAResearchFund.)

Martin Brandt, Juniorprofessorin für Geographie, Universität Kopenhagen et Kjeld Rasmussen, emeritierter außerordentlicher Professor, Universität Kopenhagen

Dieser Artikel wurde von neu veröffentlicht Das Gespräch unter Creative Commons Lizenz. Lesen Sie dieOriginalartikel.

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