Valutazione della cattura di carbonio degli alberi con l’apprendimento automatico

Una nuova ricerca condotta da IBM mira a quantificare l’estensione della cattura di carbonio da parte degli alberi e a migliorare l’ambiente, utilizzando solo immagini aeree e dati LiDAR disponibili. Il metodo è destinato a valutare quanto le iniziative di piantagione di alberi compensino le emissioni di carbonio e a fornire una matrice funzionale per quantificare il valore dei progetti di piantagione di alberi che vengono utilizzati sempre più spesso da aziende e autorità municipali come contropartita agli effetti negativi delle infrastrutture esistenti e proposte, dello sviluppo e di altre attività che producono carbonio.

Per dimostrare la nuova metodologia, il documento – redatto dai ricercatori di IBM Levente Klein, Conrad Albrecht e Wang Zhou – valuta le immagini remote per il distretto di Manhattan a New York, e calcola che gli alberi presenti in quest’area rappresentano 52.000 tonnellate di carbonio sequestrato.

Stima della cattura di carbonio per la parte ovest del distretto di Manhattan a New York. Fonte: https://arxiv.org/pdf/2106.00182.pdf

Il mercato emergente del commercio di carbonio è attualmente servito da una varietà di metodi per stimare l’offset di carbonio. I modelli diversi utilizzati sono difficili da confrontare, poiché non condividono metriche o metodi comuni. Inoltre, molti dei modelli extrapolano principi da aree di studio piccole a un’applicazione eccessivamente ampia ad altre aree, che potrebbero non condividere le stesse caratteristiche o produrre la stessa stima dei benefici del carbonio.

Inoltre, molti dei metodi più granulari e meno generici richiedono un notevole investimento in tecnologie di monitoraggio e pianificazione, il che esacerba la tentazione di basare modelli statistici ampi su aree di analisi molto piccole, rischiando risultati imprecisi o ingannevoli.

Monitoraggio degli alberi a terra e in aria

Al posto di questo, il documento di IBM propone un approccio duplice per identificare la specie e la biomassa degli alberi: in primo luogo, tecniche di analisi della visione artificiale che possono derivare la specie di un albero da foto aeree; e in secondo luogo, la correlazione di queste informazioni con dati LiDAR, in grado di aggiungere stime di altezza, larghezza e volume alle immagini “piatte” estratte dalle foto aeree.

Nell’angolo superiore sinistro dell’immagine sopra, vediamo foto multispettrali fornite dal Programma di immagini agricole nazionali degli Stati Uniti (NAIP); in alto a destra, dati di segmentazione per gli alberi identificati nelle immagini; in basso a sinistra, la relazione allometrica tra il diametro della chioma dell’albero e l’altezza dell’albero stabilita da dati LiDAR precedenti; e in basso a destra, la biomassa totale stimata per l’area coperta dall’immagine.

L’utilizzo di LiDAR per mappare l’altezza degli alberi è ampiamente diffuso e può essere implementato anche tramite la funzionalità nativa recente in Apple iOS.

Utilizzo di LiDAR nativo in un’app per misurare l’altezza degli alberi. Fonte: https://www.youtube.com/watch?v=k5DNlvq2hdE

Mappatura di alberi con LiDAR. Fonte: https://towardsdatascience.com/applications-of-lidar-in-forestry-13686e1b15a7

Tuttavia, la mappatura degli alberi con LiDAR è costosa, quindi il progetto di IBM ha utilizzato dati LiDAR acquisiti per il Borough di Staten durante la cattura LiDAR della città di New York nel 2017, insieme ai dati sulle specie di alberi acquisiti per tutti e cinque i borough per un progetto di dati del 2015, che ha identificato 689.227 alberi nell’area esaminata, coprendo 234 specie di alberi.

Valutazione del carico di carbonio degli alberi di New York

La capacità di cattura di carbonio di un albero tipico è di circa il 50% della sua biomassa totale, e per l’analisi esemplificativa, il progetto di IBM ha considerato solo le prime quattro specie identificate dalle immagini multispettrali NAIP.

Capacità di stoccaggio della specie di alberi predominanti a New York.

La regressione lineare è stata utilizzata per generare un set di dati di addestramento, basato sulla stima dell’altezza della chioma dell’albero (LiDAR) e del diametro dell’albero (NAIP). La capacità di cattura di carbonio delle diverse specie di alberi è stata presa in considerazione nei calcoli finali, che hanno trovato che gli alberi della foresta urbana del borough di Manhattan rappresentano 52.000 tonnellate di carbonio stoccato.

Creazione di un modello di cattura di carbonio arboreo coerente per il futuro

La generazione di statistiche coerenti anno dopo anno rimane un problema, considerata la mancanza attuale di uno standard generale per la valutazione della capacità di cattura di carbonio degli alberi. I ricercatori propongono questa metodologia come possibile standard futuro, e il metodo potrebbe essere applicato e raffinato da ulteriori studi che utilizzino dati LiDAR esistenti in altre municipalità o che raccolgano dati specificamente per questo scopo.

Iniziative come il progetto di Glasgow per compensare le emissioni di carbonio piantando 18 milioni di alberi urbani sarebbero di maggiore beneficio per sforzi di ricerca e analisi statistica nazionali e internazionali simili se uno standard del genere potesse essere stabilito. Arguably, sarebbe meglio avere uno standard economico e facile da implementare con ampia applicabilità e accuratezza accettabile, piuttosto che il babel attuale di protocolli di misurazione diversi, o l’uso di protocolli che potrebbero fornire livelli più alti di accuratezza, ma richiederebbero anche livelli più alti di finanziamento. Stabilire.