Evaluación de la captura de carbono en árboles con aprendizaje automático

Nueva investigación de IBM tiene como objetivo cuantificar la medida en que los árboles capturan carbono y mejoran el medio ambiente, utilizando solo imágenes aéreas y datos LiDAR disponibles. El método está diseñado para evaluar cómo compensan las iniciativas de plantación de árboles las emisiones de carbono, y para proporcionar una matriz viable para cuantificar el valor de los esquemas de plantación de árboles que cada vez más están siendo utilizados por empresas y autoridades municipales como contrapeso a los efectos negativos de la infraestructura existente y propuesta, el desarrollo y otras actividades que producen carbono.

Para demostrar la nueva metodología, el documento – de los investigadores de IBM Levente Klein, Conrad Albrecht y Wang Zhou – evalúa imágenes remotas para el distrito de Manhattan de Nueva York, y calcula que los árboles que habitan esta área representan 52.000 toneladas de carbono secuestrado.

Captura de carbono estimada para el lado oeste del área de Manhattan de Nueva York. Fuente: https://arxiv.org/pdf/2106.00182.pdf

El mercado emergente de comercio de carbono actualmente está servido por una variedad de métodos para estimar la compensación de carbono. Los modelos diversos utilizados son difíciles de comparar, ya que no comparten métricas o métodos comunes. Además, muchos de los modelos extrapolan principios de áreas de estudio pequeñas a una aplicación excesivamente amplia a otras áreas, que pueden no compartir las mismas características, o producir la misma estimación de beneficios de carbono.

Además, muchos de los métodos más granulares y menos genéricos requieren una inversión notable en tecnologías de monitoreo y horarios, lo que exacerba la tentación de basar modelos estadísticos amplios en áreas de análisis muy pequeñas, arriesgando resultados imprecisos o engañosos.

Monitoreo de árboles en tierra y aire

En su lugar, el documento de IBM propone un enfoque de dos partes para identificar la especie y la biomasa de los árboles: en primer lugar, técnicas de análisis de visión por computadora que pueden derivar la especie de un árbol de fotos aéreas; y en segundo lugar, la correlación de esta información con datos LiDAR, capaces de agregar estimaciones de altura, ancho y volumen a la “imagen plana” extraída de las imágenes aéreas.

En la parte superior izquierda de la imagen de arriba, vemos fotos multiespectrales proporcionadas por el Programa de Imágenes de Agricultura Nacional de EE. UU. (NAIP); en la parte superior derecha, datos de segmentación para los árboles identificados en las imágenes; en la parte inferior izquierda, la relación alométrica entre el diámetro de la copa del árbol y la altura del árbol establecida por datos LiDAR previos; y en la parte inferior derecha, la biomasa total estimada para el área cubierta en la imagen.

El uso de LiDAR para cartografiar la altura de los árboles es amplio, e incluso es implementable a través de la funcionalidad nativa reciente en iOS de Apple.

Uso de LiDAR nativo de iOS en una aplicación para medir la altura arbórea. Fuente: https://www.youtube.com/watch?v=k5DNlvq2hdE

Cartografía LiDAR de árboles. Fuente: https://towardsdatascience.com/applications-of-lidar-in-forestry-13686e1b15a7

Sin embargo, cartografiar árboles con LiDAR es costoso, por lo que el proyecto de IBM utilizó datos LiDAR adquiridos para el condado de Staten durante la captura LiDAR de la ciudad de Nueva York en 2017, junto con datos de especies de árboles adquiridos para los cinco condados para un proyecto de datos de 2015, que identificó 689.227 árboles en el área encuestada, que cubría 234 especies de árboles.

Evaluación de la carga de carbono de los árboles de NYC

La capacidad de carbono estimada de un árbol típico es de alrededor del 50% de su biomasa total, y para el análisis ejemplar, el proyecto de IBM consideró solo las cuatro especies superiores identificadas a partir de las imágenes multiespectrales de NAIP.

Capacidad de almacenamiento de las especies de árboles predominantes en NYC.

Se utilizó regresión lineal para generar un conjunto de datos de entrenamiento, basado en la estimación de la copa del árbol (LiDAR) y el diámetro del árbol (NAIP). La capacidad de carbono de las diferentes especies de árboles se tuvo en cuenta en los cálculos finales, que encuentran que los árboles del bosque urbano del condado de Manhattan representan 52.000 toneladas de carbono almacenado.

Creación de un modelo de captura de carbono arbóreo consistente para el futuro

La generación de estadísticas año tras año consistentes sigue siendo un problema, considerando la falta actual de un estándar general para evaluar la capacidad de carbono en los árboles. Los investigadores proponen esta metodología como un posible estándar futuro, y el método podría ser aplicado y refinado por estudios adicionales que utilicen datos LiDAR existentes en otros municipios o que recopilen datos específicamente para ese fin.

Iniciativas como el proyecto de Glasgow para compensar las emisiones de carbono plantando 18 millones de árboles urbanos serían de mayor beneficio para esfuerzos de investigación y análisis estadístico nacionales e internacionales similares si se pudiera establecer dicho estándar. Arguably, sería mejor tener un estándar asequible y fácilmente implementable con una amplia aplicabilidad y precisión aceptable, que el actual Babel de protocolos de medición diversos, o el uso de protocolos que pueden proporcionar niveles más altos de precisión, pero que también requerirían mayores niveles de financiación.