As árvores não florestais têm um papel importante na biodiversidade do planeta, fornecendo serviços e recursos alimentares, tanto para animais quanto para humanos.
Uma combinação de imagens de satélite de alta resolução submetre e aprendizagem profundo revelou uma densidade de centenas de árvores sobre o Saara, Sahel e zona subúmida da África Ocidental.
De acordo com um relatório publicado ainda está semana na Nature (2020), mais de 1,8 bilhão de árvores individuais podem ser encontradas na zona subúmida da África, Sahel no Saara. No artigo Martin Brandt e seus colegas apresentaram uma contagem de árvores e arbustos com copas de mais de 3m2 na zona subúmida da África, Sahel no Saara, em uma área de cerca de 1,3 milhão de km2.
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| Sequeiro na África Ocidental. (Foto: Martin Brandt) |
Anteriormente, as tentativas feitas para mapear regiões e áreas de sequeiro sugeriram que elas estão praticamente livres de árvores e arbustos individuais. O método de aprendizagem profundo pode ser caracterizado como um avançado método de inteligência artificial (IA).
O aprendizado profundo pode ser caracterizado como um método avançado de inteligência artificial em que um algoritmo é treinado para reconhecer padrões específicos em grandes quantidades de dados.
“Árvores fora de áreas florestadas geralmente não são incluídas em modelos climáticos e sabemos muito pouco sobre seus estoques de carbono. Elas são basicamente uma mancha branca nos mapas e um componente desconhecido no ciclo global do carbono”, explica Martin Brandt.
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| Mapa mostra a área marcada onde as árvores foram mapeadas. (Foto: Martin Brandt) |
Os pesquisadores usaram mais de 11.000 imagens de satélite de alta resolução e técnicas de aprendizagem profundo para detectar cerca de mais 1,8 bilhões de árvores individuais por esses locais. O número real de árvores na área pode ser ainda maior.
A abordagem descrita pelos pesquisadores sugere uma maneira de monitorar as árvores fora das florestas por todo o mundo e explorar também seu papel na mitigação da degradação, mudança climática e pobreza.