"Viljatutes" kõrbetes kasvab üllatavalt palju puid, lausa 1,8 miljardit
(2)
Maailma suurte kõrbete avarustes paistab pealtnäha leiduvat väga vähe taimi, ent üksikasjalised satelliitülesvõtted kombinatsioonis süva-masinõppega (ingl computer deep learning) avavad hoopis teistsuguse pildi.
Tegelikult kasvab Sahara kõrbe Lääne-Aafrika osas, Saheli kõrbes ja nn madala niiskusega vööndis (ingl sub-humid zone) mitmel pool ligikaudu 1,8 miljardit puud.
Taoline dendroloogiline elurikkus kummutab varasemad eeldused selliste elukeskkondade kohta, väidavad autorid teadusajakirjas Nature ilmunud uurimuses.
„Olime väga üllatunud, kui saime teada, et Sahara kõrbes leidub nii palju puid. Mõistagi on ilmne, et seal esineb suuri alasid, millel ei kasva ühtegi puud, kuid samas leidub piirkondi, kus nende kasvutihedus on suur. Isegi liivadüünide vahelistel aladel võib näha puid kasvamas,“ märkis uurimuse juhtiv autor, Kopenhaageni ülikooli geograafiaprofessor Martin Brandt.
Uurimus pakub teadlastele ja keskkonnakaitsjatele uusi andmeid, mis peaksid aitama tõhusamalt võidelda metsade hävitamise vastu ja täpsemini mõõta seda, kui palju süsinikku seob keskkond maismaa eri piirkondades.
Puude leidmine ja loendamine polnud kerge ülesanne. Aladel, kus puid leidub palju, on tihedaid, tühjast maapinnast selgelt eristuvaid puudesalusid satelliitfotodelt lihtne leida isegi kehva eraldusteravuse juures.
Kui puud on aga rohkem hajutatud, võivad satelliitülesvõtted olla üksikute puude või isegi väikeste salude tuvastamiseks liiga ebakvaliteetsed.
Brandti töörühm töötas välja huvitava lahenduse, seondades kõrge eraldusteravusega satelliitfotod süvaõppe-algoritimiga ja sisuliselt õpetades arvutiprogrammi tööd inimeste eest ära tegema. Esmalt tuli aga programm välja koolitada. See kurnav ülesanne nõudis Brandtilt üksi 90 000 puu loendamist ja klassifitseerimist, mis võttis aega ühe aasta.
„Detailsusaste on väga kõrge ja mudel peab teadma, kuidas kõikvõimalikud eri liiki puud eri maastikel välja näevad. Ma ei lasknud läbi ühtegi väärklassifikatsiooni ja hoogustasin masinõpet, kui märkasin, et mõni puu on valesti klassifitseeritud,“ rääkis Brandt.
1,3 miljoni ruutkilomeetri suurust territooriumit hõlmanud uurimuse raames analüüsiti rohkem kui 11 000 ülesvõtet.
„See tehnika annab mõista, et peagi võib olla — teatud mööndustega — võimalik kaardistada iga maailmas asuva puu asukoht ja mõõtmed,“ kirjutavad uurimuse retsensendid teadusajakirjas Nature. „Täpsed andmed kõrbevööndite taimkatte kohta on elementaarne eeldus ökoloogia, biogeograafia ning süsiniku, vee ja muude toitainete biogeokeemilise ringluse mõistmisele globaalses mastaabis.“
