Des scientifiques du Goddard Space Flight Center de la NASA à Greenbelt, Maryland, et des collaborateurs internationaux ont démontré une nouvelle méthode pour cartographier l'emplacement et la taille des arbres poussant en dehors des forêts, découvrir des milliards d'arbres dans les régions arides et semi-arides et jeter les bases d'une mesure globale plus précise du stockage de carbone sur terre.

En utilisant des supercalculateurs puissants et des algorithmes d'apprentissage automatique, l'équipe a cartographié le diamètre de la couronne (la largeur d'un arbre vu d'en haut) de plus de 1,8 milliard d'arbres sur une superficie de plus de 500, 000 milles carrés, ou 1, 300, 000 kilomètres carrés. L'équipe a cartographié le diamètre de la cime des arbres, couverture, et la densité variait en fonction des précipitations et de l'utilisation des terres.

Cartographier les arbres non forestiers à ce niveau de détail prendrait des mois ou des années avec les méthodes d'analyse traditionnelles, l'équipe a dit, par rapport à quelques semaines pour cette étude. L'utilisation d'images à très haute résolution et d'une intelligence artificielle puissante représente une avancée technologique pour la cartographie et la mesure de ces arbres. Cette étude se veut la première d'une série d'articles dont le but n'est pas seulement de cartographier les arbres non forestiers sur une vaste zone, mais aussi pour calculer la quantité de carbone qu'ils stockent, une information vitale pour comprendre le cycle du carbone de la Terre et son évolution dans le temps.

Mesurer le carbone dans les arbres

Le carbone est l'un des principaux éléments constitutifs de toute vie sur Terre, et cet élément circule parmi la terre, atmosphère, et les océans via le cycle du carbone. Certains processus naturels et activités humaines libèrent du carbone dans l'atmosphère, tandis que d'autres processus le retirent de l'atmosphère et le stockent sur terre ou dans l'océan. Les arbres et autres végétaux verts sont des « puits de carbone, " ce qui signifie qu'ils utilisent le carbone pour leur croissance et le stockent hors de l'atmosphère dans leurs troncs, branches, feuilles et racines. Activités humaines, comme brûler des arbres et des combustibles fossiles ou défricher des terres forestières, libérer du carbone dans l'atmosphère sous forme de dioxyde de carbone, et les concentrations croissantes de dioxyde de carbone dans l'atmosphère sont l'une des principales causes du changement climatique.

Les experts en conservation travaillant pour atténuer le changement climatique et d'autres menaces environnementales ciblent la déforestation depuis des années, mais ces efforts n'incluent pas toujours les arbres qui poussent en dehors des forêts, dit Compton Tucker, scientifique senior en biosphère à la Division des sciences de la Terre de la NASA Goddard. Non seulement ces arbres pourraient-ils être d'importants puits de carbone, mais ils contribuent également aux écosystèmes et aux économies des êtres humains à proximité, populations animales et végétales. Cependant, de nombreuses méthodes actuelles d'étude de la teneur en carbone des arbres n'incluent que les forêts, pas des arbres qui poussent individuellement ou en petits groupes.

Tucker et ses collègues de la NASA, avec une équipe internationale, utilisé des images satellites commerciales de DigitalGlobe, qui étaient suffisamment haute résolution pour repérer les arbres individuels et mesurer la taille de leur cime. Les images provenaient du QuickBird-2 commercial, GeoEye-1, WorldView-2, et les satellites WorldView-3. L'équipe s'est concentrée sur les régions arides - des zones qui reçoivent moins de précipitations que ce qui s'évapore des plantes chaque année - y compris le côté sud aride du désert du Sahara, qui s'étend à travers la zone semi-aride du Sahel et dans les régions subtropicales humides de l'Afrique de l'Ouest. En étudiant une variété de paysages allant de quelques arbres à des conditions presque boisées, l'équipe a formé ses algorithmes de calcul pour reconnaître les arbres sur divers types de terrain, des déserts au nord aux savanes arborées au sud.

Apprendre sur le tas

L'équipe a exécuté un algorithme informatique puissant appelé réseau de neurones entièrement convolutif (« deep learning ») sur les Blue Waters de l'Université de l'Illinois, l'un des supercalculateurs les plus rapides au monde. L'équipe a formé le modèle en marquant manuellement près de 90, 000 arbres individuels sur une variété de terrains, puis lui permettant « d'apprendre » quelles formes et ombres indiquaient la présence d'arbres.

Le processus de codage des données de formation a pris plus d'un an, dit Martin Brandt, professeur adjoint de géographie à l'Université de Copenhague et auteur principal de l'étude. Brandt a marqué les 89, 899 arbres par lui-même et a aidé à superviser la formation et l'exécution du modèle. Ankit Kariryaa de l'Université de Brême a dirigé le développement du traitement informatique d'apprentissage en profondeur.

« Dans un kilomètre de terrain, dis que c'est un désert, souvent il n'y a pas d'arbres, mais le programme veut trouver un arbre, " dit Brandt. " Il va trouver une pierre, et pense que c'est un arbre. Plus au sud, il trouvera des maisons qui ressemblent à des arbres. Cela semble facile, on pourrait penser qu'il y a un arbre, pourquoi le modèle ne saurait-il pas que c'est un arbre ? Mais les défis viennent avec ce niveau de détail. Plus il y a de détails, plus il y a de défis."

L'établissement d'un décompte précis des arbres dans cette zone fournit des informations vitales pour les chercheurs, décideurs politiques et écologistes. En outre, mesurer la variation de la taille et de la densité des arbres en fonction des précipitations - les régions plus humides et plus peuplées supportant des arbres plus nombreux et plus gros - fournit des données importantes pour les efforts de conservation sur le terrain.

« Il existe des processus écologiques importants, non seulement à l'intérieur, mais en dehors des forêts aussi, " a déclaré Jesse Meyer, un programmeur à la NASA Goddard qui a dirigé le traitement sur Blue Waters. "Pour la conservation, restauration, changement climatique, et à d'autres fins, des données comme celles-ci sont très importantes pour établir une base de référence. Dans un an ou deux ou dix, l'étude pourrait être répétée avec de nouvelles données et comparée aux données d'aujourd'hui, pour voir si les efforts de revitalisation et de réduction de la déforestation sont efficaces ou non. Cela a des implications assez pratiques."

Après avoir évalué l'exactitude du programme en le comparant à la fois aux données codées manuellement et aux données de terrain de la région, l'équipe a exécuté le programme dans toute la zone d'étude. Le réseau de neurones a identifié plus de 1,8 milliard d'arbres, des chiffres surprenants pour une région souvent supposée abriter peu de végétation, dirent Meyer et Tucker.

« Les futurs articles de la série s'appuieront sur le comptage des arbres, étendre les domaines étudiés, et chercher des moyens de calculer leur teneur en carbone, " a déclaré Tucker. Des missions de la NASA comme la mission Global Ecosystem Dynamics Investigation, ou GEDI, et ICESat-2, ou la Glace, Nuage, et Land Elevation Satellite-2, recueillent déjà des données qui serviront à mesurer la hauteur et la biomasse des forêts. À l'avenir, combiner ces sources de données avec la puissance de l'intelligence artificielle pourrait ouvrir de nouvelles possibilités de recherche.

"Notre objectif est de voir combien de carbone se trouve dans les arbres isolés dans les vastes régions arides et semi-arides du monde, " a déclaré Tucker. " Ensuite, nous devons comprendre le mécanisme qui entraîne le stockage du carbone dans les zones arides et semi-arides. Peut-être que cette information peut être utilisée pour stocker plus de carbone dans la végétation en retirant plus de dioxyde de carbone de l'atmosphère. »

« Du point de vue du cycle du carbone, ces zones sèches ne sont pas bien cartographiées, en termes de densité d'arbres et de carbone, " dit Brandt. " C'est une zone blanche sur les cartes. Ces zones sèches sont essentiellement masquées. C'est parce que les satellites normaux ne voient tout simplement pas les arbres - ils voient une forêt, mais si l'arbre est isolé, ils ne peuvent pas le voir. Nous sommes maintenant en train de remplir ces taches blanches sur les cartes. Et c'est assez excitant."