Polscy badacze z ośrodka IDEAS NCBR opracowali oparte na AI narzędzie, które umożliwia im tworzenie cyfrowych modeli lasów. Tego typu modele są niezwykle pomocne w monitorowaniu kondycji drzew, ocenie bioróżnorodności leśnych ekosystemów oraz obserwacji ich zmian.
AI w leśnictwie precyzyjnym
Ośrodek badawczo-rozwojowy IDEAS NCBR został utworzony w 2021 roku przez Narodowe Centrum Badan i Rozwoju. Instytucja zajmuje się badaniami z zakresu Sztucznej Inteligencji (SI lub AI). O najnowszych osiągnięciach ośrodka poinformowała ostatnio Polska Agencja Prasowa, powołując się na otrzymany od niego komunikat.
Jak poinformowano w przesłanym dokumencie, naukowcy postanowili wykorzystać SI oraz teledetekcję do tworzenia wirtualnych modeli, które usprawnią zarządzanie lasami. Stworzone narzędzie znajdzie zastosowanie w tzw. leśnictwie precyzyjnym – dziedzinie zajmującej się m.in. badaniem drzew w oparciu o materiały teledetekcyjne.
Opracowane przez polskich naukowców narzędzie to przykład małego, ściśle wyspecjalizowanego modelu uczenia maszynowego. Tego typu narzędzia są bardzo pomocne w szeroko rozumianej ochronie środowiska. Nie wymagają przy tym tak rozbudowanej infrastruktury, jak duże modele AI, które pogłębiają kryzys klimatyczny przez swoje ogromne zapotrzebowanie na wodę i energię elektryczną.
Jak SI może usprawnić leśnictwo precyzyjne?
Obecnie modele lasów są tworzone poprzez skanowanie laserowe. Ręczne pomiary drzew dostarczają informacji o poszczególnych liściach, igłach czy zagłębieniach kory, natomiast proponowana przez badaczy IDEAS NCBR teledetekcja – skanowanie lotnicze lub satelitarne – pozwala przeanalizować stan całego lasu. Zebrane w ten sposób dane teledetekcyjne pozwalają leśnikom dokonać oceny kondycji drzewostanów w poszczególnych lasach, monitorować zmiany ekosystemów leśnych i oszacować ich bioróżnorodność.
Analiza tak licznych, szczegółowych danych jest procesem żmudnym i długotrwałym. Z pomocą przychodzi tu jednak zespół badawczy IDEAS NCBR, który opracował narzędzie wspierające leśnictwo precyzyjne. Naukowcy postanowili umożliwić automatyzację procesu rozpoznawania gatunków, określania wymiarów i kształtów pojedynczego drzewa oraz rozwoju metod monitorowania zmian, zarówno dla pojedynczych drzew, jak i całych drzewostanów.
Dzięki nowoczesnym metodom opartym na teledetekcji i geomatyce (zarządzaniu informacją geoprzestrzenną) oraz danym takim jak lotnicze skanowanie laserowe (ALS), satelitarne czy lotnicze obrazowanie w podczerwieni (CIR), połączonym z algorytmami AI, możemy lepiej poznać lasy. A to przekłada się na bardziej świadome decyzje dotyczące ich przyszłości i zarządzania nimi. Na podstawie analizy danych możemy obserwować wpływ zmian klimatu na lasy, monitorować gatunki inwazyjne, zarządzać cięciami pielęgnacyjnymi czy modelować wzrost drzewostanów – tłumaczy prof. Krzysztof Stereńczak w komunikacie IDEAS NCBR dla PAP.
Zespół profesora Stereńczaka w swoich badaniach wykorzystał m.in. lotnicze dane skanowania laserowego do oceny jakości danych z satelitarnego systemu GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) do pomiaru leśnej pokrywy. Była to pierwsza tak precyzyjna, a zarazem przeprowadzona na tak szeroką skalę, ocena pokrycia obszarów planety drzewami. Sposób ten okazał się niezwykle skuteczną metodą inwentaryzacji lasów, a wprowadzenie go jest znaczącym krokiem naprzód w monitorowaniu oraz planowaniu ochrony całych ekosystemów.
Testy narzędzi AI w Puszczy Białowieskiej
Badacze IDEAS NCBR przeprowadzili również badania w Puszczy Białowieskiej przy współpracy Instytutu Badawczego Leśnictwa. Porównano tradycyjne pomiary terenowe oraz dane teledetekcyjne, co umożliwiło bardziej szczegółowe mapowanie gatunków drzew. Inne badanie przeprowadzone na terenie puszczy polegało na zastosowaniu ewaluacji różnorodności gatunkowej drzew przed oraz po szczytowym ognisku niszczącego świerki kornika.
Puszcza Białowieska, wpisana na Listę Światowego Dziedzictwa Przyrodniczego UNESCO, to las pierwotny z różnorodnymi drzewostanami gatunków iglastych i liściastych, zajmujący w Polsce prawie 62 tysiące hektarów. Liczący 35 gatunków drzew i krzewów las posiada bogate walory ekologiczne. Dlatego jest to idealne miejsce do badania różnorodności gatunków – wyjaśnia Yousef Erfanifard, cytowany w komunikacie IDEAS NCBR dla uzasadnienia wybrania do testów akurat tego miejsca.
Zdaniem polskich badaczy zastosowanie w leśnictwie precyzyjnym nowoczesnych technologii, w tym narzędzi opartych na AI, otwiera zupełnie nowe perspektywy zarządzania lasami. Może być jednak problem z ich powszechnym wdrożeniem.
W Polsce powstaje wiele godnych uwagi projektów, które są realizowane ad hoc, jednorazowo, a po krótkim czasie zapomina się o nich, więc nie mogą przynieść owoców. Obecnie nie mamy barier we wdrożeniu nowoczesnych rozwiązań w leśnictwie. (…) Mamy za to potężną barierę technologiczną utrzymania takich projektów i transferu know-how do ludzi, którzy póżniej mieliby długofalowo wykorzystywać efekty badań – zauważa prof. Stereńczak w informacji dla PAP.
Naukowcy podkreślają w swoim komunikacie, że okres wzrostu drzew to 100-160 lat, a naturalny proces odnawiania drzewostanu rozciąga się na kilkadziesiąt lat. Oznacza to, że konsekwencje dziś podjętych decyzji na temat lasów będzie można zaobserwować dopiero w XXII wieku.
