利用无人机图像和人工智能(AI)，不来梅莱布尼茨热带海洋研究中心(ZMT)的科学家们开发了一种方法，可以描绘森林中的每棵树，以及对其高度和直径的估计。这种能力可以帮助建立红树林等森林的生物清单，并确定它们的碳储量。他们的研究作为专题文章发表在《遥感》杂志上。
红树林可以在其生物量和沉积物土壤中以有机物质的形式储存大量的二氧化碳和其他气候气体。因此，它们被认为是在应对气候变化的斗争中值得特别关注的生态系统之一。专家估计，全世界的这些潮汐森林中储存着40到200亿吨有机碳。然而，不同地区和红树林的碳含量差异很大。
迄今为止，几乎没有对热带各种红树林地区碳储量的精确估计。通常，测量树木的高度和直径是在几块小地块上进行的，根据木材密度和树种的组成，估计地上生物量的数量。
红树林的性质使得这项任务非常困难。通常它们非常偏远，难以进入。你可能会淹没在泥质沉积物中，没到肚脐，还得涉水或游过潮水，被成群的蚊子折磨。尽管如此，由于自然变化，估计仍然不精确。
怎样才能更准确、更容易地记录大面积偏远红树林的碳储量?这是莱布尼茨热带海洋研究中心(ZMT)数据科学与技术小组的一组科学家面临的任务。“我们正在寻找新的技术来覆盖整个森林地区，并进行定期监测，”博士候选人丹尼尔·施<e:1>尔兹解释说，他是这项研究的主要作者。“信息越详细关于森林里的树木，储存碳的计算就越精确。”
该小组调查了精确绘制树冠茂密的大型红树林地图的可能性。单个树木的清单，包括它们的高度、位置和树冠面积大小，可以更准确地计算碳储量，并监测森林的状况和健康。sch
Utría国家公园位于哥伦比亚的太平洋沿岸。它主要由密不透风的红树林组成。在公园护林员和哥伦比亚德尔瓦莱大学研究人员的支持下，空中无人机被用来从高空拍摄森林树冠。
回到不来梅，利用摄影测量工具，ZMT的科学家们创造了大规模的森林马赛克，其细节超过了卫星图像。然后，他们开发了一个人工智能工作流程，可以将大型马赛克分类为不同的栖息地类别，对于本地红树林树种，可以描绘每棵树，并估计其树冠的高度和直径。了解树木的种类、高度和直径，就可以估算出地上生物量。
“例如，使用我们的人工智能工作流程，我们计算出，在所研究的地区有19,717棵特有的红树林物种Pelliciera rhizophorae。这是一个很难通过传统手段实现的估计，”ZMT的栖息地测绘专家、该研究的合著者Arjun Chennu说。
他说:“除了确定蓝碳储量之外，将低成本无人机图像与人工智能工具结合使用，还可以应用于各种其他特征，比如非法伐木、入侵物种检测或动植物群落变化。”
通过他们的工作，研究人员希望通过为决策者提供更可靠的数据来保护或恢复红树林，从而帮助保护有价值的红树林。sch
类似的算法可用于绘制其他生态系统，如珊瑚礁或温带森林，以及识别动物和跟踪它们的活动。德国的森林也可以从这种方法中受益。sch<s:1> rholz说，先决条件是使人工智能算法适应这些森林中发现的物种。他补充说:“我们正在为一个可以在全球范围内使用的系统提供一个很好的蓝图。”
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希望本篇文章《利用无人机与人工智能编制森林目录》能对你有所帮助！
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