KI-Algorithmen helfen bei der Unterstützung von Baumzucht-, Pflanz- und Kartierungsarbeiten rund um den Globus

Ein Agrartechnologie-Startup SieheBaum hat hat kürzlich eine Finanzierung in Höhe von 3 Millionen US-Dollar von Orbia Ventures erhalten, um dem Startup dabei zu helfen, seine Mission, bewirtschaftete Bäume zu digitalisieren, zu erfüllen. Das Unternehmen steht für einen wachsenden Trend zum Einsatz von KI-Algorithmen, um das Wachstum von Bäumen auf der ganzen Welt zu unterstützen.

Zu den größten und erfolgreichsten Bereichen der Staudenlandwirtschaft gehören Baumkulturen. Beispielsweise können Pekannussbäume fast 150 Jahre lang Erträge liefern, während ein Apfelgarten etwa 50 Jahre lang eine Ernte einbringen kann. Diese Erträge werden jedoch durch Schwankungen der Niederschläge, der Bodenerosion, der Temperatur und der allgemeinen Umwelt beeinflusst. Wenn Bäume erheblichen Belastungen ausgesetzt werden, sterben sie ab.

Um die Gesundheit von Baumkulturen zu gewährleisten, müssen Baumbauern die Gesundheit einzelner Bäume überwachen und vorhersagen, wie sie auf Veränderungen in der Umwelt reagieren könnten. Die Überwachung der Baumgesundheit durch einfache Untersuchungen kann unglaublich schwierig sein, da Landwirte viele Variablen wie Krankheiten und Klimawandel berücksichtigen müssen, deren Auswirkungen oft langwierig und schwer zu quantifizieren sind. Um auf diese Herausforderungen zu reagieren, greifen Baumbauern auf technologische Lösungen zurück, die es ihnen ermöglichen, den Gesundheitszustand von Baumkulturen zu analysieren und die Produktion zu optimieren, was weniger arbeitsintensive und kostengünstigere Lösungen ermöglicht.

Wie Forbes berichtetSeeTree nutzt KI-Algorithmen, die von Drohnen, Bodensensoren, Datenwissenschaftlern und Agronomen unterstützt werden, um ein umfassenderes Profil der Gesundheit eines Baumes zu erstellen. Das Startup bietet derzeit Digitalisierungs- und Überwachungsdienste für Landwirte von Zitrus-, Haselnuss-, Mandel-, Avocado- und Olivenbäumen an. Das Startup möchte seine Dienstleistungen auf Landwirte ausweiten, die Pistazien, Palmen und Eukalyptusbäume anbauen.

Wie der Mitbegründer von SeeTree, Israel Talpaz, erklärt, haben die von seinen Data-Science-Tools und KI-Modellen gesammelten und verarbeiteten Daten zu einem erheblichen Rückgang leistungsschwacher Bäume um 50 bis 85 Prozent geführt. Die Fähigkeit, festzustellen, welche Bäume unter Stress stehen und Unterstützung wie Bewässerung benötigen, wird aufgrund der Auswirkungen des Klimawandels in den kommenden Jahren immer wichtiger. Wie Talpaz über Forbes erklärte:

„Der Klimawandel fordert von den Bäumen in mehrfacher Hinsicht seinen Tribut; Das heißere und extremere Wetter erfordert unterschiedliche Bewässerungsprotokolle und Infrastruktur sowie ein höheres Maß an Anpassungsfähigkeit pro Hain und Betrieb. Darüber hinaus sehen wir, dass Gebiete, die traditionell nicht bewässert wurden, einem höheren Stressniveau ausgesetzt sind, da die Bäume ohne die Hilfe einer speziellen Bewässerung nicht zurechtkommen.“

Die von SeeTree entwickelten KI-Algorithmen sind nur ein Beispiel dafür, wie KI zur Verwaltung der Pflanzung und Pflege von Bäumen auf der ganzen Welt eingesetzt wird. Sowohl die NASA als auch Google haben kürzlich KI-Modelle entwickelt, mit denen die Baumkronenbedeckung auf der ganzen Welt auf der Grundlage von Luftbildern quantifiziert werden soll.

Google hat eine Initiative namens gestartet Baumkronenlabor. Die Plattform ist für Stadtplaner gedacht und soll ihnen dabei helfen, zu ermitteln, welche Regionen einer Stadt mehr Baumkronen benötigen. Viele Städte verfügen nicht über das erforderliche Budget, um genau zu beurteilen, wo Bäume am dringendsten benötigt werden. Das Ziel von Tree Canopy Lab ist es jedoch, Stadtplanern die Möglichkeit zu geben, Variablen wie Bevölkerungsdichte, vorhandene Baumbedeckung und extreme Hitzeanfälligkeit zu nutzen, um bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Bäume gepflanzt werden sollen .

Tree Canopy Lab nutzt Computer-Vision-Techniken und KI-Algorithmen, die auf Luftbildern von Bäumen trainiert werden, um Karten zu erstellen, die die Dichte der Baumbedeckung anzeigen. Mit dem Labor können Benutzer Stadtblöcke identifizieren, in denen eine große Anzahl von Bäumen gepflanzt werden könnte, und feststellen, welche Gehwege aufgrund des geringeren Schattens anfällig für extrem hohe Temperaturen sind. Tree Canopy Lab steht derzeit in Los Angeles zum Einsatz. Laut Google hat das Tool herausgefunden, dass über die Hälfte aller Einwohner von LA in Gebieten mit weniger als 10 % Baumkronenbedeckung leben und etwa 44 % aller Einwohner in Gebieten leben mit extremer Hitzegefahr. Google plant, das Tool im Laufe des nächsten Jahres in Hunderten weiterer Städte einzuführen.

Die NASA verwendet jetzt hochauflösende Luftbilder und künstliche Intelligenz, um hochpräzise Karten der Bäume auf der Erde zu erstellen und damit den Weg für eine neue Methode der Baumkartierung zu ebnen, mit der Millionen bisher nicht kartierter Bäume in ariden und semi-ariden Biomen auf der ganzen Welt erfolgreich katalogisiert wurden.

Forscher des Goddard Space Flight Center der NASA in Maryland nutzten Algorithmen des maschinellen Lernens und hochauflösende Bilder von Arterien, um Algorithmen zu entwickeln, mit denen sich der Kronendurchmesser eines Baumes abbilden lässt. Der Algorithmus wurde verwendet, um über 1.8 Milliarden Bäume auf einer Fläche von 1,300,000 Quadratkilometern/500,000 Quadratmeilen zu kartieren. Die vom Forschungsteam verwendeten Algorithmen nutzten Faltungs-Neuronale Netze, die auf Blue Waters an der University of Illinois laufen, einem der leistungsstärksten Supercomputer des Landes.

Laut Martin Brandt, Hauptautor der Studie und Assistenzprofessor an der Universität Kopenhagen, dauerte der Prozess der Kennzeichnung der Trainingsdaten über ein Jahr. Trotz des Aufwands, der mit der Kennzeichnung der Trainingsdaten verbunden war, war es immer noch ein viel schnellerer Prozess als die Verwendung herkömmlicher Zuordnungsmethoden. Nach der Kennzeichnung der Daten dauerte die Fertigstellung der Studie nur wenige Wochen, verglichen mit den Jahren, die möglicherweise für die Kartierung der Bäume mit herkömmlichen Analysemethoden erforderlich gewesen wären.

Umweltforscher, Naturschützer und politische Entscheidungsträger müssen über genaue Zählungen der Bäume in Interessengebieten verfügen. Die vom NASA-Modell bereitgestellten Daten werden hilfreich sein, um zu bestimmen, wie sich der Klimawandel über Jahre hinweg auf Bäume und Waldregionen auswirkt. Darüber hinaus wird die Bestimmung, wie sich die Dichte und Größe der Bäume entsprechend den Änderungen des durchschnittlichen Niederschlags ändert, den Naturschutzbemühungen wichtige Daten vor Ort liefern.