木に含まれる炭素を機械学習で評価する

IBMの新しい研究は、木がどの程度炭素を吸収し、環境を改善するかを、空中写真とLiDARデータを使用して評価することを目的としています。この方法は、木を植える取り組みが炭素排出をどの程度相殺するかを評価し、企業や自治体がインフラストラクチャ、開発、他の炭素排出活動の悪影響に対する対策として木を植える取り組みの価値を量化するための実用的なマトリックスを提供することを目的としています。

この新しい方法を示すために、IBMの研究者Levente Klein、Conrad Albrecht、Wang Zhouによる論文は、ニューヨークのマンハッタン地区のリモート画像を評価し、この地域の木が52,000トンの炭素を吸収していることを計算しています。

マンハッタンの西側地域の推定炭素吸収量。 ソース: https://arxiv.org/pdf/2106.00182.pdf

炭素排出権取引市場は、現在、さまざまな方法で炭素オフセットを推定しています。これらのモデルは、共通の指標や方法を共有していないため、比較が難しくなっています。また、多くのモデルは、小規模な研究地域からの原則を他の地域に外挿して適用していますが、これらの地域は同じ特性を共有していない可能性があり、同じ炭素利益の推定値を与えない可能性があります。

さらに、より詳細で一般的でない方法論には、監視技術とスケジュールへの著しい投資が必要であり、小規模な分析地域に基づいて広範な統計モデルを構築する誘惑が生じ、不正確または欺瞞的な結果になる可能性があります。

地上と空中の木の監視

代わりに、IBMの論文は、木の種類と生物量を特定するための二重のアプローチを提案しています。まず、空中写真から木の種類を導き出すことができるコンピュータビジョン分析技術があります。二番目に、LiDARデータとこの情報を関連付けることができます。LiDARデータは、空中写真から抽出された「平面」の画像に高さ、幅、体積の推定値を追加することができます。

上部の画像の左上には、US National Agriculture Imagery Program（NAIP）が提供する多分光写真が表示されています。右上には、画像内の木のセグメンテーションデータが表示されています。左下には、先行のLiDARデータによって確立された木の冠の直径と木の高さの全ometric関係が表示されています。右下には、画像の領域の推定総生物量が表示されています。

LiDARを使用して木の高さを測定することは広く行われており、AppleのiOSの最近のネイティブ機能を介して実装することもできます。

木の高さを測定するためのiOSのネイティブLiDARの使用。 ソース: https://www.youtube.com/watch?v=k5DNlvq2hdE

LiDARを使用した木の測定。 ソース: https://towardsdatascience.com/applications-of-lidar-in-forestry-13686e1b15a7

しかし、木をLiDARで測定することは高価なので、IBMのプロジェクトは、2017年のニューヨーク市LiDARキャプチャーイニシアチブの際にスタテン島で取得されたLiDARデータと、2015年のデータプロジェクトで5つの行政区で取得された木の種類データを使用しました。このデータプロジェクトでは、調査地域に689,227本の木が存在し、234種類の樹木が特定されました。

NYCの木の炭素負荷の評価

典型的な木の炭素容量は、総生物量の約50%です。IBMのプロジェクトでは、NAIPの多分光画像から特定された上位4種の樹木のみを考慮しました。

NYCの優先樹種の貯蔵容量。

線形回帰分析を使用して、LiDAR（木の冠の高さ）とNAIP（木の直径）に基づいてトレーニングデータセットを生成しました。最終的な計算では、さまざまな樹種の炭素容量を考慮し、マンハッタンの都市林の木が52,000トンの炭素を貯蔵していることがわかりました。

将来の樹木炭素吸収モデルを作成する

一貫した年間統計の生成は、現在、樹木の炭素容量を評価するための標準がないため、問題です。研究者は、この方法論を将来的に標準とすることを提案し、この方法論は、既存のLiDARデータを使用するか、またはその目的のためにデータを収集することで、さらに研究によって適用および改良できます。

グラスゴーの1800万本の都市樹木を植えることで炭素排出を相殺するというプロジェクトなどの取り組みは、樹木の炭素容量を評価するための標準が確立されれば、より大きな利益をもたらすでしょう。議論の余地はありますが、現在のバベルの塔のような多様な測定プロトコルや、より高い精度を提供するプロトコルを使用するよりも、費用対効果が高く、実装が容易で、精度が十分な標準を持つ方がよいと考えられます。Arguably, it would be better to have an affordable and easily implementable standard with wide applicability and acceptable accuracy, than the current Babel of diverse measurement protocols, or the use of protocols that may provide higher levels of accuracy, but would also require greater levels of funding.