A inteligência artificial pode ajudar a decidir onde plantar árvores para reduzir impacto do carbono no meio ambiente
Na busca por soluções para combater as mudanças climáticas, muitos recorrem à plantação de árvores para compensar as emissões de carbono. Mas como saber se a árvore que está sendo plantada será um grande armazenador de carbono? Além disso, como ter a segurança de que estamos plantando em um lugar onde as árvores poderão viver durante décadas e absorver devidamente o carbono que circula no ar?
Plantar árvores é umas das estratégias mais simples para capturar mais carbono do ar, porém é importante que este plantio seja feito de forma adequada. Se ele ocorrer com planejamento e de maneira inteligente, poderá permitir tratamento e compensações de carbono mais precisas, e ajudar planejadores urbanos e ambientalistas a determinar exatamente quais tipo de árvores são necessárias e em quais locais poderão melhorar a qualidade do ar local.
Utilizando o distrito nova iorquino de Manhattan, nos Estados Unidos, como área de teste, os pesquisadores da IBM desenvolveram um processo para identificar, mapear e medir com precisão a quantidade de carbono que as árvores em uma determinada zona podem armazenar; levando em consideração sua espécie, forma geométrica e volume de folhagem. Por exemplo, os pesquisadores puderam medir que as árvores de Manhattan estão retendo 52.000 toneladas de carbono, assim como identificar as características precisas da efetividade de certas espécies e onde mais poderia ser benéfico certo tipo de árvore.
Este olhar único sobre a capacidade de armazenamento do carbono da vegetação na Terra foi possível graças ao machine learning e a plataforma de análise de dados geoespaciais da IBM, o PAIRS, com sua capacidade em agregar e analisar grandes quantidades de imagens aéreas, e o LiDAR, que são dados de luz e alcance utilizados para criar informações muito precisas e modelos de elevação de terreno de alta resolução.
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