Đánh giá Capture Carbon trong Cây bằng Máy học

Nghiên cứu mới từ IBM nhằm lượng hóa mức độ mà cây hấp thụ carbon và cải thiện môi trường, chỉ sử dụng hình ảnh trên không và dữ liệu LiDAR có sẵn. Phương pháp này nhằm đánh giá cách các sáng kiến trồng cây bù đắp cho lượng khí thải carbon và cung cấp một ma trận có thể hoạt động để lượng hóa giá trị của các chương trình trồng cây đang được sử dụng ngày càng nhiều bởi các công ty và chính quyền địa phương như một sự cân bằng với các tác động tiêu cực của cơ sở hạ tầng hiện có và đề xuất, cũng như các hoạt động sản xuất carbon khác.

Để chứng minh phương pháp mới, bài báo – của các nhà nghiên cứu IBM Levente Klein, Conrad Albrecht và Wang Zhou – đánh giá hình ảnh từ xa cho khu vực Manhattan của New York, và tính toán rằng các cây trong khu vực này đại diện cho 52.000 tấn carbon được hấp thụ.

Ước tính hấp thụ carbon cho khu vực West Side của Manhattan, New York. Source: https://arxiv.org/pdf/2106.00182.pdf

Thị trường giao dịch carbon mới nổi hiện đang được phục vụ bởi nhiều phương pháp để ước tính bù đắp carbon. Các mô hình đa dạng này khó so sánh vì chúng không chia sẻ các metric hoặc phương pháp chung. Ngoài ra, nhiều mô hình ngoại suy các nguyên tắc từ các khu vực nghiên cứu nhỏ đến ứng dụng quá rộng đối với các khu vực khác, có thể không chia sẻ cùng các đặc điểm hoặc cho kết quả ước tính về lợi ích carbon giống nhau.

Hơn nữa, nhiều phương pháp chi tiết và không chung chung hơn đòi hỏi đầu tư đáng kể vào công nghệ và lịch trình theo dõi, điều này làm tăng sự cám dỗ để dựa vào các mô hình thống kê rộng rãi trên các khu vực phân tích nhỏ, rủi ro cho kết quả không chính xác hoặc lừa đảo.

Giám sát Cây từ Mặt đất và Không trung

Thay vào đó, bài báo của IBM đề xuất một phương pháp hai bước để xác định loài và sinh khối của cây: đầu tiên, các kỹ thuật phân tích tầm nhìn máy tính có thể suy ra loài của một cây từ ảnh trên không; và thứ hai, sự tương quan của thông tin này với dữ liệu LiDAR, có khả năng thêm ước tính chiều cao, chiều rộng và thể tích vào ‘hình ảnh phẳng’ được trích xuất từ ảnh trên không.

Ở phía trên bên trái của hình ảnh trên, chúng ta thấy ảnh đa phổ được cung cấp bởi Chương trình Hình ảnh Nông nghiệp Quốc gia Mỹ (NAIP); Phía trên bên phải, dữ liệu phân đoạn cho các cây được xác định trong hình ảnh; phía dưới bên trái, mối quan hệ toán học giữa đường kính của tán cây và chiều cao cây được thiết lập bởi dữ liệu LiDAR trước đó; và phía dưới bên phải, ước tính tổng sinh khối cho khu vực được bao phủ trong hình ảnh.

Sử dụng LiDAR để lập bản đồ chiều cao cây là phổ biến, và thậm chí có thể được thực hiện thông qua chức năng bản địa mới trong iOS của Apple.

Sử dụng LiDAR bản địa trong ứng dụng iOS để đo chiều cao cây. Source: https://www.youtube.com/watch?v=k5DNlvq2hdE

Lập bản đồ chiều cao cây bằng LiDAR. Source: https://towardsdatascience.com/applications-of-lidar-in-forestry-13686e1b15a7

Tuy nhiên, việc lập bản đồ cây bằng LiDAR là tốn kém, vì vậy dự án IBM sử dụng dữ liệu LiDAR được thu thập cho Quận Staten trong thời gian thu thập LiDAR của Thành phố New York năm 2017 được khởi xướng, cùng với dữ liệu loài cây được thu thập cho tất cả năm quận cho một dự án dữ liệu năm 2015, đã xác định 689.227 cây trong khu vực được khảo sát, bao gồm 234 loài cây.

Đánh giá Tải Carbon của Cây ở NYC

Dung lượng carbon ước tính của một cây điển hình là khoảng 50% sinh khối tổng thể của nó, và đối với phân tích ví dụ, dự án IBM chỉ xem xét bốn loài cây hàng đầu được xác định từ ảnh đa phổ NAIP.

Dung lượng lưu trữ của các loài cây ưu thế ở NYC.

Hồi quy tuyến tính được sử dụng để tạo ra một tập dữ liệu đào tạo, dựa trên ước tính tán cây (LiDAR) và đường kính cây (NAIP). Dung lượng carbon của các loài cây khác nhau được tính đến trong các tính toán cuối cùng, cho thấy rằng các cây trong rừng đô thị của quận Manhattan chiếm 52.000 tấn carbon được lưu trữ.

Tạo Mô hình Capture Carbon Cây nhất quán cho Tương lai

Việc tạo ra thống kê hàng năm nhất quán vẫn còn là một vấn đề, xem xét sự thiếu một tiêu chuẩn chung để đánh giá dung lượng carbon trong cây. Các nhà nghiên cứu đề xuất phương pháp này như một tiêu chuẩn có thể trong tương lai, và phương pháp này có thể được áp dụng và tinh chỉnh bởi các nghiên cứu tiếp theo sử dụng dữ liệu LiDAR hiện có trong các đô thị khác hoặc thu thập dữ liệu cụ thể cho mục đích đó.

Các sáng kiến như dự án của Glasgow để bù đắp lượng khí thải carbon bằng cách trồng 18 triệu cây đô thị sẽ có lợi hơn cho các nỗ lực nghiên cứu và phân tích thống kê quốc gia và quốc tế tương tự nếu một tiêu chuẩn như vậy có thể được thiết lập. Có thể lập luận rằng, sẽ tốt hơn nếu có một tiêu chuẩn có thể áp dụng được, dễ thực hiện với độ chính xác chấp nhận được, hơn là hiện trạng đa dạng các giao thức đo lường khác nhau, hoặc sử dụng các giao thức có thể cung cấp mức độ chính xác cao hơn, nhưng cũng đòi hỏi mức độ tài trợ lớn hơn.