Un nuevo estudio realizado por Meta y el World Resources Institute (WRI) utilizó inteligencia artificial (IA) para crear un mapa global de la altura de la copa de los árboles con una resolución de un metro. Esto permite la detección de árboles individuales en todo el mundo. En un esfuerzo por promover el monitoreo forestal de código abierto, todos los datos y modelos de inteligencia artificial asociados con la altura del dosel están disponibles gratuitamente para uso público.
El mapa de altura del dosel se derivó de imágenes satelitales de alta resolución analizadas por modelos de IA. Tanto los datos como los modelos de IA están disponibles para uso comercial.
Meta fijó el objetivo de lograr cero emisiones netas para 2030 mediante una combinación de reducción de las emisiones corporativas y utilización de estrategias de eliminación de carbono. La eliminación de carbono procedente de los bosques es un componente clave de la estrategia de Meta, y la capacidad de medir y monitorear con precisión el secuestro de carbono es esencial.
La eliminación de carbono basada en la naturaleza, incluida la restauración forestal, es fundamental para lograr las reducciones de emisiones descritas en el Acuerdo de París. Los bosques gestionados son una fuente importante de créditos de carbono, y es necesario mejorar el seguimiento de los créditos de carbono basados en los bosques para gestionar los bosques de forma eficaz con miras a la mitigación del cambio climático. El mapeo de alta resolución y gran escala con IA puede mejorar la precisión de los datos y permitir el monitoreo en varias escalas.
Los avances en la IA y los modelos básicos están transformando la forma en que interactuamos con el mundo. Las imágenes satelitales para la cartografía forestal han mejorado significativamente en términos de escala, resolución y frecuencia de actualización. Si bien los eventos de deforestación pueden monitorearse con imágenes de menor resolución debido a las grandes áreas involucradas, monitorear los proyectos de forestación y reforestación es más desafiante ya que requiere datos individuales a nivel de árbol en áreas grandes.
Meta y WRI creen que brindar acceso abierto a la IA puede ser una herramienta poderosa para desbloquear recursos financieros para los esfuerzos de mitigación y adaptación al cambio climático, al tiempo que aumenta la transparencia. Por primera vez, la potencia computacional y los modelos de IA necesarios para el procesamiento global de mapas de alta resolución están disponibles para uso público. Se puede acceder a estos datos y modelo en AWS, Google Earth Engine y Github.
El mapa continuamente actualizado proporciona una línea de base global de la altura del dosel de los árboles, incluidos árboles individuales y bosques de dosel abierto. Estos datos se pueden utilizar para el inventario y la contabilidad forestal. El análisis de imágenes satelitales de 2009 a 2020 reveló que más de un tercio de la masa terrestre de la Tierra tiene una altura de dosel superior a un metro, y 35 millones de kilómetros cuadrados tienen una altura de dosel superior a cinco metros. Estos datos pueden usarse como punto de referencia para complementar las mediciones de carbono en el campo en el monitoreo de créditos de carbono. El modelo disponible públicamente también se puede utilizar para detectar cambios en la altura del dosel a lo largo del tiempo a medida que estén disponibles nuevas imágenes.
Para crear los mapas se utilizó un modelo de última generación llamado DiNOv2, desarrollado por Meta AI Research. El modelo se entrenó con un conjunto de datos masivo de imágenes de satélite que abarcan más de un billón de píxeles. Esto permite predecir la altura del dosel con un error promedio de 2.8 metros, lo que permite la detección y medición de árboles individuales. El modelo también se puede aplicar a imágenes aéreas y de drones.
Se empleó el aprendizaje autosupervisado (SSL) para entrenar el modelo DiNOv2 en imágenes de satélite sin etiquetar. Este enfoque permite que el modelo extraiga características generales de la imagen sin la necesidad de un etiquetado manual extenso. Luego, el modelo puede usarse para predecir la altura del dosel.
El modelo fundamental de la Tierra global publicado tiene potencial para diversas aplicaciones más allá de la simple estimación de la altura del dosel.
El mapa de altura del dosel puede ser una herramienta valiosa para estimar la biomasa aérea y establecer líneas de base para proyectos de conservación y restauración. Por ejemplo, el WRI está utilizando los datos para conectar datos satelitales de alta resolución con datos de inventarios forestales de campo con el fin de monitorear los esfuerzos de restauración forestal en África.
Los bosques son esenciales para el mercado mundial de carbono y para preservar la biodiversidad frente al cambio climático. Disponer de datos precisos es fundamental para monitorear los esfuerzos de conservación y restauración de los bosques. Los mapas de altura del dosel de alta resolución, actualizados periódicamente, pueden mejorar significativamente los créditos de carbono basados en los bosques y las soluciones climáticas naturales. Los avances en imágenes satelitales, inteligencia artificial y capacidades computacionales han permitido la creación de mapas globales anuales de altura del dosel con la resolución de árboles individuales, que serán fundamentales para preservar los bosques de la Tierra. Para maximizar el potencial de este trabajo, los datos y los modelos están disponibles abiertamente.
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