Ruimte-lasers en AI meten boscarbon in minuten – een doorbraak voor het klimaatonderzoek.
Archeologen-technologie krijgt een klimaatmissie
Met wetenschappelijke creativiteit hebben onderzoekers ontdekt dat technieken, oorspronkelijk ontwikkeld voor het opsporen van oude ruïnes onder dichte bladerdaken, nu cruciaal kunnen zijn voor de strijd tegen klimaatverandering. Door kunstmatige intelligentie (AI) te combineren met satelliet-LiDAR, meet men in luttele minuten hoeveel CO₂ een bos vasthoudt en uitstoot.
Bossen: de longen van de aarde
Bosgebieden slaan naar schatting 80 % van het aardse terrestrische koolstof op, waardoor ze essentieel zijn in het reguleren van het mondiale klimaat. Toch is het meten van bovengrondse biomassa—het totaal van hout, bladeren, takken—traditioneel traag, arbeidsintensief en vaak beperkt in bereik .
Efficiëntie door satellietdata en AI
Hamdi Zurqani, geospatiaal wetenschapper aan de University of Arkansas, heeft een methode ontwikkeld die gebruikmaakt van open satellietdata binnen Google Earth Engine. Hij combineert NASA’s GEDI-LiDAR (driedimensionale lasers vanaf het ISS), met ESA’s optische beelden van Copernicus Sentinel-1 en Sentinel-2. Dit levert niet alleen snelheid en dekking in moeilijk bereikbare gebieden, maar verhoogt ook de meetnauwkeurigheid aanzienlijk.
Vier AI‑algoritmes vergeleken
In zijn studie, gepubliceerd in Ecological Informatics, testte Zurqani vier machine‑learning technieken: gradient tree boosting, random forest, CART en support vector machine (SVM). Het gradient tree boosting‑model kwam als winnaar uit de bus met de hoogste nauwkeurigheid en laagste foutmarge. Random forest eindigde op een gedeelde tweede plaats, gevolgd door CART. SVM bleek het minst geschikt voor deze toepassing.
Gebundelde data verhogen betrouwbaarheid
De beste resultaten ontstonden door het combineren van allerlei data: hoogteinformatie, vegetatie-indexen, topografie én GEDI‑LiDAR als referentie. Door deze multisource‑aanpak worden biomassametingen bijzonder betrouwbaar.
Gevolgen voor klimaatbeleid en bosbeheer
Met nauwkeuriger bosdata kunnen beleidsmakers en organisaties koolstofvastlegging en emissies uit ontbossing veel beter monitoren. Dit ondersteunt effectievere klimaatstrategieën en verantwoord bosbeheer .
Volgende uitdagingen en kansen
Hoewel het nieuwe systeem veelbelovend is, gelden enkele uitdagingen: weersinvloeden kunnen satellietmetingen verstoren, en hoge‑resolutie LiDAR‑data ontbreken in sommige regio’s. Voor toekomstige verbeteringen worden diepere AI‑modellen zoals neurale netwerken overwogen. Technologie zoals deze zal een sleutelrol spelen in het behoud van onze bossen in een opwarmende wereld.
