NASA 使用深度学习卫星图像和深度学习来捕捉 99 亿棵树木固存的碳
NASA 领导的研究人员使用人工智能和卫星图像以 50 厘米的比例绘制了数百万个树冠的地图。 图像覆盖了从大西洋到红海的北非广大地区。 研究人员使用基于树木样本的异速生长方程将图像转换为对木材、树叶和根系大小的估计。
发表在《自然》杂志上的美国宇航局新估计低得惊人。 NASA 技术仅使用该地区的树木。 不像通常的估计，靠的是小面积，然后往上推。 Jules Bayala、Meine van Noordwijk 和 NASA 团队在同一期刊上发表了一篇新闻与观点文章。
在其他领域，初步评估被大量高估。 在早期的卫星尝试中，农田和地面植被对光学图像产生了负面影响。 雷达后向散射受地形、湿地和灌溉土地的影响。 这导致对碳的估计高于美国宇航局目前的估计。
来源和详细信息：
https://phys.org/news/2023-03-nasa-captures-sequestered-carbon-billion.html