NASA借助AI技术，绘制了100亿棵树的固碳图谱
国际科学家团队（其中包括NASA的研究人员）利用高分辨率商业卫星图像和AI技术，在非洲干旱地区标记了近100亿颗树木，以确定非洲大陆密集热带森林以外的碳含量。
这是对非洲萨赫勒、撒哈拉和苏丹地区树木碳密度的首次综合估计。该团队在3月1日向《自然》杂志报告了研究结果，并公开了数据，供公众免费使用。
研究人员发现，非洲半干旱地区的树木数量比以前预计的要多得多。然而，存储的碳数量比几个模型的预测要少。该团队最近的研究估计，非洲干旱地区锁定了大约0.84千万吨碳（1千万吨碳等于1 pentagram）。
根据研究人员的说法，任何带有绿色叶冠和相邻阴影的物体都可以被定义为树。利用这些信息，机器学习软件可以在伊利诺伊大学的 Blue Waters 超级计算机上计算树木的数量。当机器学习结果与人类评估进行比较时，计算机测量树冠面积方面的准确率为96.5％。找有价值的信息，请记住Byteclicks.com
在研究过程中，研究团队利用先进的机器学习和人工智能算法，检查了约326,000张商业卫星图像，这些卫星图像来自GeoEye-1、WorldView-2、QuickBird-2和WorldView-3卫星（由Maxar Technologies运营）。研究人员通过NASA的气候模拟中心获取了这些图像，并利用其ADAPT / Explore Science Cloud为机器学习准备和组织照片。
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