由俄勒岡州立大學林業(yè)學院研究員領導的一項合作使用超高分辨率衛(wèi)星圖像開發(fā)了一種機器學習模型，旨在提高氣候科學家估計亞馬遜地上碳儲量的能力。

研究結果發(fā)表在《碳平衡與管理》雜志上。

亞馬遜在南美洲占地超過2萬平方英里，是世界上最大的熱帶森林，盡管覆蓋了不到地球陸地面積的5%，但對地球起著巨大的生態(tài)作用。

地上生物質中儲存的所有碳中有一半以上被封存在熱帶雨林中，熱帶雨林也是所有陸地物種的60%以上的家園。第二次生長和退化的森林現在比完整的森林覆蓋的面積更大，但科學家表示，熱帶森林退化的全部程度尚不完全清楚。

“熱帶森林對全球碳預算至關重要，火災和選擇性伐木造成的森林退化在亞馬遜地區(qū)很普遍，”領導這項研究的俄勒岡州立大學地理空間科學家Ekena Rangel Pinagé說。“更重要的是，土地覆蓋分類存在很多不確定性 - 分類哪些區(qū)域已被砍伐，哪些區(qū)域已被燒毀，哪些是完整的森林，哪些是二次生長等。

Rangel Pinagé和美國林務局，勞倫斯伯克利國家實驗室，噴氣推進實驗室和科羅拉多州萊克伍德的數據科學公司Neptune and Company，Inc.的合作者使用商用衛(wèi)星生成超高分辨率或VHR圖像，像素比例為3平方米。相比之下，美國宇航局和美國地質調查局長期合作的Landsat制作的衛(wèi)星圖像的分辨率為30平方米。

“我們還在飛機上使用激光傳感器來估計森林退化時損失了多少碳，”她說。“森林砍伐和森林退化都是大氣碳的重要來源。

科學家們在巴西亞馬遜地區(qū)的三個研究地點工作;其中兩個是完整森林與伐木區(qū)或燒毀地區(qū)的混合物，而第三個還包括一些已轉為農業(yè)的地塊。

通過結合VHR圖像和激光傳感器數據，研究人員可以將地上碳儲量的變化歸因于特定類型的森林退化，并確定有多少溫室氣體二氧化碳通過伐木或火災事件釋放到大氣中。

“我們的機器學習方法能夠在86%的時間內區(qū)分退化的森林和完整的森林，”Rangel Pinagé說。“有時它將伐木的森林與完整的森林混淆，但它非常擅長識別燒毀區(qū)域。為了最準確地確定森林退化對碳儲量的影響，我們的團隊認為森林退化等級 - 伐木或燃燒 - 具有不確定性，其相應的碳儲量變化也是如此。

科學家們發(fā)現，將這些不確定性納入模型導致三個測試地點中有兩個的平均碳密度估計值降低了6.5%。這意味著沒有考慮固有不確定性的早期估計可能過于樂觀。

該研究還表明，砍伐的森林含有與完整森林幾乎相同的碳量，但火災可以使森林地區(qū)的碳含量減少多達35%。

“我們的研究結果表明，當將生物量變化歸因于森林退化時，估計需要考慮不確定性，這是分配退化分類的一部分，”Rangel Pinagé說。“重要的是要充分了解森林退化對碳收支的影響以及再生可能產生的收益。