Une équipe de recherche dirigée par la NASA a utilisé l’imagerie satellite et des méthodes d’intelligence artificielle pour cartographier des milliards de cimes d’arbres discrètes jusqu’à une échelle de 50 cm. Les images couvraient une large bande d’Afrique du Nord aride, de l’Atlantique à la mer Rouge. Les équations allométriques basées sur un échantillonnage d’arbres antérieur ont permis aux chercheurs de convertir les images en estimations du bois des arbres, du feuillage, de la taille des racines et de la séquestration du carbone.
La nouvelle estimation de la NASA, publiée dans la revue Nature, était étonnamment faible. Alors que l’estimation typique du stock de carbone d’une région peut reposer sur le comptage de petites zones et l’extrapolation des résultats vers le haut, la technique démontrée par la NASA ne compte que les arbres qui sont réellement là, jusqu’à l’arbre individuel. Jules Bayala et Meine van Noordwijk ont publié un article News & Views dans la même revue commentant les travaux de l’équipe de la NASA.
L’attente initiale de compter chaque arbre épars, dans des zones que les modèles précédents représentaient souvent par des valeurs nulles, a été effacée par de fortes surestimations dans d’autres zones des évaluations précédentes. Dans les tentatives précédentes utilisant des satellites, les terres cultivées et la végétation au sol affectaient négativement les images optiques. Si le radar était utilisé, la topographie, les zones humides et les zones irriguées affectaient la rétrodiffusion radar, prédisant des stocks de carbone plus élevés que les estimations actuelles de la NASA.
Cartographie basée sur l’apprentissage en profondeur
Les chercheurs ont appliqué la cartographie des arbres basée sur l’apprentissage en profondeur, formée manuellement sur environ 90 000 arbres, à un ensemble de données de près de 300 000 images satellites pour mesurer plus de 9,9 milliards de plantes ligneuses qui affichaient une ombre et une surface de cime supérieure à 3 mètres carrés. Seules les caractéristiques qui montraient une zone de couronne distincte et une ombre associée ont été sélectionnées, ce qui a permis à l’équipe d’exclure les petits buissons, les touffes d’herbe, les rochers et d’autres caractéristiques trompeuses.
Les régions imagées ont été corrélées pour refléter quatre zones de précipitations ; hyper-arides, arides, semi-arides et subhumides secs, car les précipitations affectent l’absorption et le stockage du carbone. Alors que le feuillage ne représente que 3% de la masse sèche totale, il a été utilisé comme mesure indirecte pour quantifier la masse totale. La proportion de masse racinaire est, en moyenne, de 15 à 20 % de la masse totale et a également été dérivée en fonction du feuillage.
Vous souhaitez visualiser le grand ensemble de données de cartographie arborescente dans un format de navigateur interactif ? Les chercheurs l’ont fait aussi, alors ils ont créé une visionneuse astucieuse avec laquelle travailler et l’ont rendue publique ici.
La capacité de suivre l’efficacité de la séquestration du carbone pourrait revêtir une importance mondiale dans la lutte contre le changement climatique. Le reboisement est une méthode de premier plan par laquelle les nations du monde se sont engagées à compenser leur empreinte carbone.
Cependant, le caractère pratique de ces engagements a fait l’objet d’un examen minutieux par une équipe de 20 chercheurs travaillant avec l’initiative de recherche interdisciplinaire sur le climat de l’Université de Melbourne. Ils ont additionné les obligations et découvert qu’il faudrait planter des arbres sur près de 1,2 milliard d’hectares, une superficie plus grande que l’Europe ou les États-Unis et à peu près la quantité de terres actuellement utilisées pour les cultures dans le monde.
Plus d’information:
Compton Tucker et al, Stocks de carbone à l’échelle sous-continentale des arbres individuels dans les zones arides africaines, Nature (2023). DOI : 10.1038/s41586-022-05653-6
Jules Bayala et al, Estimation des stocks de carbone de milliards d’arbres individuels des zones arides africaines, Nature (2023). DOI : 10.1038/d41586-023-00531-1
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