来自世界各地的科学家团队，来自NASA的研究人员使用人工智能（AI）和商业卫星图像在非洲标志着近100亿棵树。这是为了知道大陆茂密的热带森林之外的碳数量。
比他们预期的要少？
结果是对萨赫勒，撒哈拉州和苏丹地区树碳密度的首次综合估计。碳在地球环境的不同部分之间不断移动。树木吸收二氧化碳，这是一种在光合作用过程中从大气中产生全球变暖的气体，并将其存储在其体内。因此，通常建议种植更多的树木，以减少人类引起的大气中的碳量。
根据有趣的工程，在非洲的半齐地区，树木人口远远超过他们预期的，但是存储的碳数量小于其预测。它们的最初碳估计约为0.84五碳。
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使用机器学习和AI
机器学习软件在伊利诺伊大学的蓝色水域超级计算机上进行超级计算过程中计数树木。将结果与人类评估进行了比较，并导致高精度率为96.5％。
通过检查树冠的大小，科学家可以计算出叶子，根和树干中存储多少碳。这是使用异形指标完成的，这是生物体特征如何随大小而变化的科学。
AI算法也用于使用Geoeye-1，Worldview-2，Quickbird-2和Worldview-3卫星的300,000多个商业卫星图像。图像是通过NASA气候模拟中心聚集。
重要的是要了解景观中存储的碳量，以预测气候如何准确地受到植被的影响。碳的停留时间或植物和树木如何存储长碳，取决于植被类型。
例如，草和灌木丛通常的碳停留时间很短，而树木可以存储更长的碳。因此，要准确地估计碳存储，我们需要确切知道景观中哪种类型的植被正在生长。
非洲景观是多元化和广阔的景观，从几乎没有树木的干草地到有稀疏树木的萨凡纳人，到更潮湿的树木覆盖范围的更潮湿的地区。不幸的是，由于分散的树木覆盖物，很难准确测量树木的数量。这使得很难准确评估非洲大陆的树木种群，这是对全球碳循环的更好保护和理解所需的。
