FAYETTEVILLE, Ark. – Ein neuer Datensatz bietet einen Überblick über die Wälder von Arkansas aus der Vogelperspektive, und das alle 1 Meter.
Ein Forscher aus Arkansas hat den ersten hochauflösenden Datensatz für die Baumkronendecke eines gesamten Bundesstaates entwickelt, der wertvolle Erkenntnisse für das Waldmanagement und den Naturschutz in einem wichtigen Wirtschaftssektor von Arkansas liefert.
Die 1-Meter-Messungen sind einzigartig. Bisher stammten die häufigsten Waldmessungen und Datensätze aus Satellitenbildern mit einer räumlichen Auflösung von 30 Metern, sagte Hamdi Zurqani, Assistenzprofessor am College of Forestry, Agriculture and Natural Resources der University of Arkansas in Monticello und Forscher am Arkansas Agricultural Experiment Station. Das Experiment Station ist der Forschungsarm der Division of Agriculture der University of Arkansas System.
Die Waldkronendecke misst die Abdeckung der Baumkronen aus der Luft. Sie zeigt, wie viel die oberste Schicht der Äste, Blätter und Vegetation eines Waldes eine kontinuierliche Decke über dem Boden bildet. Diese detaillierten Informationen sind entscheidend für die Überwachung der Waldgesundheit, da die Kronendecke für die Kohlenstoffspeicherung, den Lebensraum für Wildtiere und die Regulierung des Wassers unerlässlich ist.
Um den Datensatz zur Baumkronendecke von Arkansas zu erstellen, verwendete Zurqani maschinelles Lernen und die Google Earth Engine.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu “lernen” und im Laufe der Zeit ihre Leistung zu verbessern, ohne programmiert zu werden. Maschinelle Lernalgorithmen identifizieren Muster in Daten, treffen Vorhersagen und passen sich neuen Informationen an.
Die Google Earth Engine ist eine cloudbasierte Plattform, die für die Verarbeitung und Analyse großer geografischer Datenmengen konzipiert ist. Sie bietet Zugang zu einem umfangreichen Repository von Satellitenbildern und geografischen Datensätzen.
Zurqanis Forschung nutzte hochauflösende Luftbilder des National Agriculture Imagery Program, um seine Methoden anzuwenden und zu testen. Das National Agriculture Imagery Program, das vom US-Landwirtschaftsministerium verwaltet wird, erfasst hochauflösende Luftbilder landwirtschaftlicher Flächen während der Wachstumszeit.
Ein feinerer räumlicher Auflösung der Wälder von Arkansas ermöglicht eine genauere Bewertung der Kronenstruktur und -zusammensetzung. Diese Präzision ist laut Zurqani entscheidend für die Überwachung von Veränderungen in der Walddynamik, die Identifizierung von gefährdeten Gebieten und die Umsetzung gezielter Naturschutzstrategien. Zurqani hofft, dass sein 1-Meter-Datensatz zum neuen Standard für die Messung der Baumkronendecke wird.
Die Studien zeigen, dass maschinelles Lernen und Cloud-Computing-Technologien zuverlässige, hochauflösende Waldabdeckungsdatensätze erstellen können”, sagte Zurqani. “Diese Methoden können auf andere Regionen weltweit angewendet werden, um die Waldbewirtschaftung und den Naturschutz weltweit zu verbessern.”