Naukowcy z ośrodka IDEAS NCBR wykorzystują sztuczną inteligencję i teledetekcję do tworzenia cyfrowych modeli lasów. Dzięki precyzyjnym danym pozyskiwanym z lotniczego i satelitarnego skanowania laserowego, można dokładnie monitorować kondycję drzew, oceniać bioróżnorodność oraz obserwować zmiany w ekosystemach leśnych.
Leśnictwo i sztuczna inteligencja to obszary, które na pierwszy rzut oka mogą wydawać się ze sobą niezwiązane. Punktem styku jest dziedzina zwana leśnictwem precyzyjnym, która zajmuje się m.in. wykrywaniem i opisywaniem drzew z wykorzystaniem danych teledetekcyjnych. Dzięki gromadzeniu dokładnych, ujednoliconych danych, możliwe jest lepsze poznanie lasów na poziomie lokalnym – od poziomu poszczególnych listków, zagłębień kory czy igieł na drzewach, pozyskanych w wyniku ręcznych pomiarów skanerem laserowym, po informacje o całych lasach uzyskanych dzięki lotniczemu lub satelitarnemu skanowaniu laserowemu.
Do czego zebrane dane mogą się przydać? Na przykład do oceny kondycji drzewostanów w poszczególnych lasach. Dzięki pozyskanym informacjom można precyzyjnie zmierzyć cechy biometryczne drzew, takie jak miąższość, gatunek czy kondycja. Teledetekcja służy również do szacowania bioróżnorodności lasu. Wspomniane metody pozwalają na zebranie danych o drzewach, ale posiadając je można również wyciągnąć cenne wnioski dotyczące ekosystemu wokół tych drzew, są one często powiązane z konkretnymi gatunkami zwierząt lub innych organizmów żywych. Wreszcie, dzięki zbieranym w zunifikowany sposób rok do roku danym da się wyciągnąć wnioski dotyczące zmian zachodzących w lesie, a wynikających np. z działalności człowieka czy zmian klimatu.
Jak lasy cyfrowe mogą pomóc tym prawdziwym?
Lasy są cenne zarówno przyrodniczo, jak i społecznie. Czy da się ocenić, które z nich są najbardziej wartościowe? Często same obserwacje lub ręczne pomiary mogą być niekompletne lub subiektywne. Pozyskanie i analiza danych pozwala wskazać obszary cenne przyrodniczo, otoczyć je właściwą opieką oraz dostosować obszary cenne społecznie do potrzeb ludzi – zaskakujące, jak bardzo dane deklaratywne mogą odbiegać od faktów przy takiej ocenie.
Dzięki nowoczesnym metodom opartym na teledetekcji (pozyskiwaniu danych za pomocą zdjęć lotniczych czy satelitarnych) 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 – wyjaśnia prof. Krzysztof Stereńczak, lider zespołu badawczego Leśnictwo precyzyjne w IDEAS NCBR.
Polscy naukowcy w służbie przyrodzie
Badaniami w zakresie leśnictwa precyzyjnego zajmuje się w Polsce zespół badawczy IDEAS NCBR. Skupia się on na automatyzacji procesu rozpoznania gatunku, określenia kształtu i wymiarów pojedynczych drzew, a także rozwijaniu metod monitorowania zachodzących zmian: dla pojedynczych drzew i drzewostanów.
Badania dotyczą np. użycia systemu GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) do pomiaru pokrywy leśnej. System ten pozyskuje dane satelitarne, a następnie w wyniku ich przetworzenia dostarcza dane o lasach na świecie. Zespół wykorzystał różnego rodzaju lotnicze dane skanowania laserowego do tego, aby ocenić jakość produktów uzyskiwanych z systemu GEDI. Ocena ta została przeprowadzona w wielu obszarach Ziemi – takiej ewaluacji warstwy pokrycia koronami drzew dokonano pierwszy raz na tak dużą skalę, dla różnych typów lasów i przy wykorzystaniu tak dokładnych danych. Okazało się, że ten sposób inwentaryzacji lasu jest skuteczny, co stanowi znaczący krok naprzód w monitorowaniu zdrowia lasów i planowaniu działań ochronnych całego leśnego ekosystemu.
Na swoim koncie naukowcy IDEAS NCBR, przy współpracy z Instytutem Badawczym Leśnictwa, mają też m.in. badania prowadzone w Puszczy Białowieskiej, które miały na celu lepsze zrozumienie różnorodności biologicznej tego starodrzewu. Wykorzystując ALS i CIR, porównali tradycyjne pomiary terenowe z danymi teledetekcyjnymi, co pozwoliło na dokładniejsze mapowanie gatunków drzew. W innym badaniu zastosowano z kolei kompleksowe podejście do oceny różnorodności gatunkowej drzew przed i po szczytowym ognisku kornika w Puszczy Białowieskiej, który uszkodził świerki.
Puszcza Białowieska, wpisana na Listę Światowego Dziedzictwa Przyrodniczego UNESCO, to las pierwotny z różnorodnymi drzewostanami gatunków iglastych i liściastych, zajmujący w Polsce prawie 62 tys. hektarów. Liczący 35 gatunków drzew i krzewów, posiada bogate walory ekologiczne. Dlatego jest to idealne miejsce do badania różnorodności gatunków – tłumaczy Yousef Erfanifard z IDEAS NCBR.
Dziś kształtujemy lasy XXII wieku
Integracja AI i nowoczesnych technologii w leśnictwie precyzyjnym otwiera nowe możliwości w zarządzaniu lasami.
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, jeśli chodzi o dostępność danych czy metody ich analizy. Mamy potężną barierę technologiczną utrzymania takich projektów i transferu know-how do ludzi, którzy później mieliby długofalowo wykorzystywać efekty badań – podkreśla prof. Krzysztof Stereńczak.
Las jest sadzony lub odnawiany naturalnie, w zależności od gatunku drzew i lokalizacji. Okres wzrostu drzew w lasach gospodarczych wynosi zazwyczaj od 100 do 160 lat, a czasami dłużej. Jak zauważają naukowcy, proces odnowienia drzewostanu trwa nawet kilkadziesiąt lat, co oznacza, że konsekwencje decyzji dotyczących lasów podjęte dziś, zaobserwujemy dopiero w XXII wieku.
MK