リモートセンシングアルゴリズムなどの技術は密集した森林でより効果を発揮するため、樹木の被覆に関する正確なデータの収集は困難な場合があります。
Collect Earthは、Google Earthと人間の目の力を活用し、時間の経過に伴う土地被覆、土地利用、樹木被覆に関するデータを収集しています。
このデータを他のデータセットと統合することで、世界中のどこに数十億本の木々が育っているのか、そしてどこで土地が再生途上にあるのかを研究者が把握できるようになります。
樹木の価値は明らかです。樹木の価値。樹木は世界中の人々に雇用と資源をもたらし、二酸化炭素の削減の可能性は気候変動対策において重要な役割を果たしています。その価値を十分に理解し、さらに樹木が必要とされている地域を把握するには、樹木がどこにどれだけ育っているかについての信頼性が高く最新の情報が求められます。
既存の衛星技術、例えばGlobal Forest Watch（GFW）は、樹木を個別に数えるのではなく、各ピクセル内の樹木被覆の割合を検出するリモートセンシングアルゴリズムに依存しています。樹木被覆が一定の閾値を下回る場合、GFWが用いる手法ではそれらの樹木を捉えることが困難です。その結果、この技術は、数千本の樹木が密集して生えている密林における樹木被覆の測定に最も適しています。
しかしこの手法では、乾燥林、農地、その他の樹木被覆がまばらな地域の樹木を見落とす可能性があり、これらの景観の変化を測定することがさらに困難になります。これらの地域が地球の陸地面積の40%以上を占めることを考慮すると、その樹木被覆を数えないことは好機を逃すことになります。これは、生計を森林外の樹木に頼ることの多い農村地域に深刻な影響を及ぼします。
衛星では森林外の樹木の検出が困難ですが、人間の目であれば可能です。Collect Earthは、国連食糧農業機関（FAO）のOpen Foris イニシアチブが開発したデータ収集ツールで、Google Earthから画像を取り込みます。人間の目の力を活用して画像を視覚的に分析し、Open Foris イニシアチブ、異なる時点における土地被覆（「森林」などの土地の種類）、土地利用（人々がその土地をどのように利用しているか）、樹木被覆のデータを収集します。ハイテクツールと、ローテクでありながら正確な人間の目を組み合わせることで、地域の関係者はこのツールの力を活用し、世界中の景観において数十億本の樹木がどこで育っているのか、そして土地がどこで再生途上にあるのかを把握できます。
世界資源研究所（WRI）およびFAOの研究者は、数十の政府、NGO、学術機関、地域社会と協力し、国や地域の組織、政府、農家自身が独自の実用的なデータを作成できるよう支援しています。新たな刊行物Mapping Together: A Guide to Monitoring Forest and Landscape Restoration using Collect Earth Mapathonsでは、地域社会、政府、地図作成の専門家がこの樹木を数える手法をどのように活用できるかが示されています。
Collect Earth Mapathonによる土地再生のモニタリング
2015年以降、エルサルバドル、エチオピア、インド、ルワンダの各地のチームが、再生状況をモニタリングするための地域データを作成するため、参加型のマッピングワークショップを開催してきました。これを私たちは「Collect Earth mapathon」と呼んでいます。Google Earthの高品質な画像により、半メートル（約20インチ）ほどの小さな物体まで確認できるため、チームは地域住民を募集し、サンプル区画の集合の中から景観におけるさまざまな物理的特徴を特定してもらいました。
これらのMapathonでは、地域の景観を直接知る人々が、リモートセンシングに関する事前知識がなくても参加することができました。必要な専門知識は、基本的なコンピューターリテラシー、景観への親しみ、そして人々がその土地をどのように利用しているかについての知識のみです。
各セッションでは、チームが参加者を募集し、イベントを開催できる施設とインターネット接続のある場所に集まりました。研修を受けた参加者は、調査の長さや収集するデータ量に応じて、1日あたり50～80区画を分析することができました。その後、分析担当者が各参加者の区画の結果を集計し、景観全体（または国）の正確なデータを作成しました。最初の集計の後、チームは特定された土地被覆と数えられた樹木の数を比較しました。例えば、ある地域の参加者が大きな区画で樹木をわずか3本しか数えなかったものの、後にその同じ区画を森林に分類した場合、研究者は人為的ミスがあったと判断し、修正することができました。
この手法は基本的な専門知識と最小限の研修しか必要としませんが、その結果は大きな意味を持ちます。Mapathonが実施された地域は、地域主導の景観再生の最も顕著な事例のいくつかがある場所であり、このデータはそれらを裏付けることができます。
エチオピアのSodo Gurage郡では、同国政府がこのプログラムを活用し、2020年までに森林被覆率19%に到達するという地域目標に向けた進捗を報告しました。データによると、森林被覆率は2010年の7.5%から2015年には8.1%に増加しました。これは好ましい傾向を示していますが、目標には届いていません。このため、地域のリーダーは、取り組みの方法を調整し、努力を加速させる必要があることを理解できました。
インドのSidhi地区で実施されたMapathonでは、地元の農家、学生、その他の地域住民と協力し、健全な土地上に樹木被覆が存在する場所、既に再生中の農地、そして樹木を増やすことで環境面および社会面で人々に利益をもたらせる場所を特定しました。参加者はこのデータを用いて、政府やその他のパートナーに対して再生の必要性を訴え、ある試算では1900万ドル規模の機会であるとされました。現在、より多くの土地をより速く再生し始めています。
地域の再生データ、地域への恩恵
土地の再生と樹木の植栽は、作物の収穫量を増やし、土壌を安定させ、絶えず拡大する砂漠の進行を食い止めることができます。地域の専門家がMapathonを実施する景観では、人々はこのデータを活用して、5か年経済開発計画に盛り込まれたものを含む地域の目標を達成できます。地域住民が自ら再生に関するデータを収集すると、その利益は地域社会に還元されます。周辺地域について個人的な知識を持っているため、彼らは生データを適切な文脈で捉えるのに最も適した立場にあります。
地域の景観に関する知識を活用することは、データや地図の質を向上させるだけではありません。地域住民が、Collect Earthのデータが景観の健全性を評価するのにどのように役立つかを理解すると、研修担当者やNGOが現場を離れた後でも、定期的にデータを更新するための資源をさらに投資する可能性が高まります。また、地域のデータは、どの再生の種類や手法がどの生態系で効果的であるかを、世界の研究者がより深く理解する助けにもなります。
長期的には、再生の進捗を詳細に追跡することは、すべての関係者にとって三方よしの状況を生み出します。政府や投資家は、プロジェクトの開始から1年程度の早い段階で、また樹木の検出をアルゴリズムのみに頼る場合よりも正確に、再生の公約を果たしていることを示すことができます。迅速な進捗報告は、資金提供者にとって土地の再生が真の投資収益をもたらすことを確認する手段にもなります。さらに、地域社会は自らの努力に対して当然の評価を受けることができます。
Collect Earthの価値の活用
Mapathonを開催することは、森林外で樹木がどこに育っているかをモニタリングするための強固な基盤を築くことになります。Collect Earthのデータを長期にわたって収集・分析し続けることができる地域のマッピング専門家を育成することは、時間の経過とともに進捗を効果的に追跡するための鍵です。その結果、彼らは地域の言語を用いて毎年数十人のユーザーを研修し、地域の知識基盤を築くことができます。
樹木被覆のマッピングは、まだ始まったばかりです。専門家は、プログラムを地域の状況に合わせてカスタマイズすることができます。特にニジェールのタイガーブッシュのような独特な生態系ではその効果が高まります。また、雨水収集用の溝を掘ることや草地の緑化など、樹木の植栽を伴わない再生技術が景観をどのように変えているかを示すことにも役立ちます。
オンライン版のCollect Earthは現在開発中であり、このプログラムへのアクセスをさらに民主化することを目指しています。また、Mapathonで収集したデータを用いて、新たな機械学習技術により、森林外の樹木の包括的な地図を人工知能モデルで作成できる可能性も有望です。このアプローチは、再生プロジェクトや景観全体にとって、高品質で正確なベースラインデータを提供し、その後の進捗を長期にわたって追跡する助けとなり得ます。
多くの人々が気候変動やその他の差し迫った環境課題に対する技術的解決策を提唱している今こそ、最先端の技術であっても地域の知見に基づく必要があることを忘れないことが重要です。Collect Earth Mapathonは、技術と地域の知識が出会うとき何が可能になるかを示し、そうでなければ見過ごされてしまう数十億本の樹木を数える新しく刺激的な方法を生み出しています。
