為了了解地球可以存儲多少碳，以及碳隨著時間的變化，科學家需要計算出令人困惑的樹木數(shù)量，并追蹤其隨著時間的增長。令人難以置信的是，NASA的人們現(xiàn)在正在使用超級計算機通過自上而下的太空成像來精確地做到這一點。

美國宇航局

來自馬里蘭州NASA戈達德太空飛行中心的科學家最近與一個國際研究小組合作，使用高分辨率衛(wèi)星圖像對樹木進行了制圖-在森林之外發(fā)現(xiàn)了超過18億棵樹木，占地超過50萬平方公里英里。

該團隊使用了世界上最快的超級計算機之一(伊利諾伊大學的Blue Waters)對來自西非大部分地區(qū)的地形圖像進行了“深度學習”分析。他們發(fā)現(xiàn)，他們不僅可以計算以前從未看過的樹木的數(shù)目，而且可以同時評估這些樹木的碳儲存潛力。

世界上許多評估大量樹木的工作都集中在森林茂密的地區(qū)。這就是為什么NA??SA團隊試圖集中精力研究西非干旱地區(qū)和半干旱地區(qū)的偏僻樹木的原因。

第一作者馬丁·勃蘭特(Martin Brandt)在一份聲明中說：“這些干旱地區(qū)在地圖上是白色的-它們基本上被掩蓋了，因為普通的衛(wèi)星根本看不到樹木。” “他們看到了一片森林，但是如果樹木被孤立，他們將看不到它。現(xiàn)在，我們正在填補地圖上的這些白色斑點。這非常令人興奮。”

為了訓(xùn)練機器學習算法，哥本哈根大學地理學助理教授布蘭特(Brandt)親自標記了近90,000棵樹，這些樹跨越了不同的地形—為該軟件提供了不同的形狀和陰影以了解它們之間的區(qū)別。該團隊還訓(xùn)練了他們的算法，以識別從大草原到沙漠的不同地形類型中的單個樹木和小型集群，并 在《自然》雜志上發(fā)表了他們的新研究。