科学者らは新たな手法を用いて、西アフリカに生育する数十億本の個々の樹木と低木を、高い精度で地図化することに成功した。
この手法は、大量の高解像度衛星データ、高度なコンピューティング能力、機械学習技術、そして数十年にわたって収集された広範な現地データを組み合わせるものである。
その結果、18億本の樹木を収録した一般公開のデータベースが作成され、地理的な研究対象範囲は現在も拡大中である。
この情報は、木本植生に関する理解を深めることや、環境政策の策定に役立つなど、さまざまな目的に活用できる。
半乾燥地域および乾燥地域における植生被覆の後退の可能性は、長年にわたり国際的な関心事となってきた。1930年代には、サハラ砂漠が拡大し、木本植生が後退しているという説が初めて提唱された。1970年代には、「サヘルの干ばつ」を きっかけに、「サヘルの干ばつ」に伴い、人間による過剰利用や気候変動によって引き起こされる「砂漠化」の脅威に焦点が当てられた。近年数十年では、植生に対する気候変動の潜在的影響が主な懸念事項となっており、植生が気候に及ぼすフィードバック効果も、地球の炭素循環における植生の役割と関連して注目されている。
現在、スーパーコンピューティング施設において、高解像度の衛星データと機械学習技術を用いることで、西アフリカに生育する数十億本の個々の樹木と低木を地図化できるようになった。その目的は、乾燥地域および半乾燥地域における植生被覆と変化の実態を、より正確に把握することである。
砂漠の低木を宇宙から見つける
1970年代以降、衛星データは世界中の半乾燥地域における植生の地図化と監視に広く利用されてきた。「高」空間解像度の画像は、NASAの衛星（Landsat MSSおよびTM）、ESAの衛星（SpotおよびSentinel）によって入手可能であり、「中または低」空間解像度の画像は（NOAA AVHRRおよびMODIS）によって入手可能である。
大陸規模または世界規模で植生被覆を正確に分析するには、利用可能な最高解像度の画像（解像度1メートル以下）を用いる必要があるが、これまでは、データの取得と分析にかかる費用が過大であった。そのため、ほとんどの研究は中〜低解像度のデータに依存してきた。これでは個々の樹木を特定することができず、そのため、これらの研究は草本植生と木本植生が混在した、植生被覆と生産性の総量的な推定値しか得られなかった。
西アフリカの半乾燥地帯であるサハラ・サヘル・スーダン地帯の大部分を対象とした新たな研究において、2020年10月にNatureに掲載された本研究では、国際的な研究者グループがこれらの制約を克服することに成功した。膨大な量の高解像度衛星データ、高度なコンピューティング能力、機械学習技術、そして数十年にわたって収集された広範な現地データを組み合わせることで、樹冠面積が3平方メートルを超える個々の樹木と低木を、高い精度で特定することができた。その結果、対象地域に生育する18億本の樹木のデータベースが作成され、関心のあるすべての人々が利用できるようになった。
現在、この研究はアフリカ大陸のサハラ砂漠以南の半乾燥帯から紅海に至る地域まで拡大されている。現在の樹木数は130億本であり、手法のさらなる改良も進められている。地理的範囲は、まずアフリカの他の半乾燥地域に、続いて他の大陸へと拡大される見込みである。
アフリカのサヘル地帯全体（大西洋から紅海まで）を対象とするため、約10万枚の衛星画像を使用した。データの総量は数百テラバイトに及ぶ。NASAおよびBlue Watersスーパーコンピューターを用いて、画像を縫い合わせて連続したモザイク画像を作成した。その後、ディープラーニング（コンピューターが個々の樹木を認識するよう訓練される人工知能技術）を用いて樹木を特定した。訓練の過程では、オペレーターが現地の知識と画像判読の技能を組み合わせ、数万本の樹木をコンピューターに「提示」した。その後、機械による特定結果を検証した。全体として、その精度は現地計測値と高い相関があることが実証された。
個々の樹木に関する予期せぬ情報
当社の樹木・低木データベースには、各樹木について、その正確な位置（通常、誤差は数メートル程度）、樹冠のサイズ、特定に用いられた衛星画像の取得日、推定地上部木質量および炭素含有量に関する情報が含まれている。今後は、例えば樹高や生物季節学的特性などの他の情報も追加される可能性がある。
プロジェクトのこの初期段階においても、重要な示唆が明らかになっている。西アフリカの研究では、予想をはるかに上回る数の樹木を確認した。他のデータソースでは、サハラ砂漠および北サヘル地帯にはほとんど樹木が存在しないと報告されているが、実際には数億本もの樹木が確認された。これらの樹木に関連する炭素蓄積量は、草本植生の炭素蓄積量よりも大きく、より安定している。さらに、農地の樹木は、手つかずのサバンナの樹木よりも一般的に大きく、人口が多く管理された地域全体の樹木被覆も高いことが分かった。このことは、人口密度が高いからといって、必ずしも樹木被覆の減少につながるわけではないことを示している。半乾燥地帯のサヘルの人々は、居住地や農地において樹木を保護し、育成しているからである。
このデータベースはどのような目的で利用されますか。
本データベースは、さまざまな目的に役立つことが期待されている。特に、大規模、場合によっては大陸規模や地球規模での木本植生の時間的変化に関する将来の研究のための基準値となる。
本データベースにより、乾燥地域における樹木の分布を左右する要因（人間からの圧力、あるいは降雨、土壌、地形などの環境要因など）を分析することが可能になる。この情報は、生態系および「地球システム全体」のモデル化に活用される見込みである。樹木は大気と陸地表面の相互作用において極めて重要な役割を果たし、炭素交換、蒸発散、空気力学的粗度のいずれも制御しているためである。
最後に、この情報は、国家および国際的なレベルでの環境政策の立案と支援に活用される可能性がある。
