Une nouvelle étude menée par Meta et le World Resources Institute (WRI) a utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour créer une carte mondiale de la hauteur de la canopée des arbres à une résolution d'un mètre. Cela permet la détection d’arbres individuels à travers le monde. Dans le but de promouvoir la surveillance open source des forêts, toutes les données et modèles d'IA associés à la hauteur de la canopée sont librement accessibles au public.

La carte de la hauteur de la canopée a été dérivée d’images satellite à haute résolution analysées par des modèles d’IA. Les données et les modèles d’IA sont disponibles pour un usage commercial.

Meta s'est fixé pour objectif d'atteindre zéro émission nette d'ici 2030 en combinant la réduction des émissions des entreprises et l'utilisation de stratégies d'élimination du carbone. L'élimination du carbone d'origine forestière est un élément clé de la stratégie de Meta, et la capacité de mesurer et de surveiller avec précision la séquestration du carbone est essentielle.

L’élimination naturelle du carbone, y compris la restauration des forêts, est essentielle pour parvenir aux réductions d’émissions décrites dans l’Accord de Paris. Les forêts gérées sont une source importante de crédits de carbone, et un meilleur suivi des crédits de carbone forestiers est nécessaire pour gérer efficacement les forêts en vue d'atténuer le changement climatique. La cartographie haute résolution à grande échelle avec l’IA peut améliorer la précision des données et permettre une surveillance à différentes échelles.

Les percées dans l’IA et les modèles de fondation transforment la façon dont nous interagissons avec le monde. L'imagerie satellite pour la cartographie forestière s'est considérablement améliorée en termes d'échelle, de résolution et de taux de rafraîchissement. Bien que les événements de déforestation puissent être surveillés avec des images à plus faible résolution en raison des vastes zones concernées, la surveillance des projets de boisement et de reboisement est plus difficile car elle nécessite des données individuelles au niveau des arbres sur de vastes zones.

Meta et WRI estiment que fournir un accès ouvert à l’IA peut être un outil puissant pour débloquer des ressources financières pour les efforts d’atténuation et d’adaptation au changement climatique, tout en augmentant la transparence. Pour la première fois, la puissance de calcul et les modèles d’IA nécessaires au traitement global de cartes haute résolution sont disponibles pour un usage public. Ces données et ce modèle sont accessibles sur AWS, Google Earth Engine et Github.

La carte continuellement mise à jour fournit une référence mondiale de la hauteur de la canopée des arbres, y compris les arbres individuels et les forêts à canopée ouverte. Ces données peuvent être utilisées pour l’inventaire et la comptabilité forestière. L'analyse des images satellite de 2009 à 2020 a révélé que plus d'un tiers de la masse continentale de la Terre a une hauteur de canopée supérieure à un mètre, et que 35 millions de kilomètres carrés ont une hauteur de canopée supérieure à cinq mètres. Ces données peuvent être utilisées comme point de référence pour compléter les mesures de carbone sur le terrain dans le suivi des crédits carbone. Le modèle accessible au public peut également être utilisé pour détecter les changements de hauteur du couvert forestier au fil du temps, à mesure que de nouvelles images deviennent disponibles.

Pour créer les cartes, un modèle de pointe appelé DiNOv2, développé par Meta AI Research, a été utilisé. Le modèle a été formé sur un ensemble massif de données d’images satellite couvrant plus d’un billion de pixels. Cela permet de prédire la hauteur de la canopée avec une erreur moyenne de 2.8 mètres, permettant ainsi la détection et la mesure d'arbres individuels. Le modèle peut également être appliqué à l’imagerie aérienne et par drone.

L'apprentissage auto-supervisé (SSL) a été utilisé pour entraîner le modèle DiNOv2 sur des images satellite non étiquetées. Cette approche permet au modèle d'extraire les caractéristiques générales de l'image sans avoir besoin d'un étiquetage manuel approfondi. Le modèle peut ensuite être utilisé pour prédire la hauteur du couvert forestier.

Le modèle fondamental mondial de la Terre publié présente un potentiel pour diverses applications au-delà de la simple estimation de la hauteur de la canopée.

La carte de la hauteur du couvert forestier peut être un outil précieux pour estimer la biomasse aérienne et établir des lignes de base pour les projets de conservation et de restauration. Par exemple, le WRI utilise ces données pour connecter des données satellitaires à haute résolution avec des données d'inventaire forestier sur le terrain dans le but de suivre les efforts de restauration des forêts en Afrique.

Article connexe: Meta et Adapture Renewables signent des accords pour 330 MW d'énergie solaire dans l'Illinois et l'Arkansas

Les forêts sont essentielles au marché mondial du carbone et à la préservation de la biodiversité face au changement climatique. Des données précises sont primordiales pour surveiller les efforts de conservation et de restauration des forêts. Des cartes haute résolution de la hauteur de la canopée, régulièrement mises à jour, peuvent améliorer considérablement les crédits de carbone forestiers et les solutions climatiques naturelles. Les progrès de l'imagerie satellite, de l'IA et des capacités informatiques ont permis la création de cartes annuelles mondiales de la hauteur de la canopée avec la résolution des arbres individuels, ce qui jouera un rôle déterminant dans la préservation des forêts de la Terre. Pour maximiser le potentiel de ce travail, les données et les modèles sont mis à disposition librement.