Világszerte tapasztaljuk az extrém magas hőmérsékletet hozó hőkupola jelenséget, ami egyben ráirányítja a figyelmet a városok természetes védekezési lehetőségeire is. A Dél-Kaliforniai Egyetem (USC) kutatói új, ingyenesen elérhető, AI-alapú eszközt fejlesztettek ki, amely segíthet jobban megérteni a hőség elleni egyik leghatékonyabb fegyverünket, a fákat.

Az eszköz légi felvételeket és mesterséges intelligenciát ötvöz, hogy részletes fakorona-térképeket készítsen anélkül, hogy költséges lézersugaras mérési technológiára lenne szükség. A LiDAR (Light Detection and Ranging) technológiával ugyan rendkívül részletes, 3D-s tájmodellek készíthetők, azonban a rendszer drága műholdképekre alapoz. Az új technológia viszont lehetővé teheti, hogy a települési közösségek költséghatékonyabban legyenek képesek városi erdőket telepíteni.

A Remote Sensing folyóiratban megjelent tanulmány szerint az USC új eszköze olyan ingyenes légi fényképeket használ, amelyeket az Egyesült Államok National Agriculture Imagery Programja (NAIP) két-három évente készít az ország egész területéről.

A kutatók ezeket a nyilvánosan hozzáférhető felvételeket mesterséges intelligenciával kombinálták, aminek köszönhetően jelentősen csökkentették a részletes lombkorona-térképek elkészítésének költségeit – ismerteti a Phys.org. Az adatok pedig arra mutatnak rá, hová érdemes új erdőket telepíteni. A rendszert Los Angeles Boyle Heights és City Terrace városrészeiben fejlesztették és tesztelték. Ezek sűrűn lakott, nem igazán jómódú negyedek, ahol kevesebb a fa, mint a város gazdagabb részein. A rendszer nagy pontossággal azonosította nemcsak a fák elterjedtségét, de a fajtáit is. A kutatás eredményei, a forráskód és a rendszer mélytanulási modellje egyaránt ingyenesen elérhetők az interneten.

A projekt közvetlenül kapcsolódik a USC Los Angeles zöldebbé tételét célzó programjaihoz is. Wilson térinformatikai kutatásai támogatják a USC Urban Trees Initiative munkáját, amely 2020 óta működik együtt Los Angeles városával, helyi nonprofit szervezetekkel és közösségi csoportokkal. A kutatók következő célja, hogy az AI- alapú eszközt olyan LiDAR-adatokkal egészítsék ki, amelyek a fák magasságát és lombkoronájuk háromdimenziós szerkezetét is rögzítik. Ez lehetővé teszi az árnyékolás mértékének mérését is. Először egyes háztömböket, iskolai játszótereket és parkokat kívánnak elemezni, majd a módszert fokozatosan kiterjesztik városrészekre, teljes városokra.

Kapcsolódó cikkek a Qubiten:

Forrás