尽管人们普遍认为撒哈拉沙漠是荒凉的不毛之地，事实上这里生长着18亿棵树。
研究人员是通过利用卫星图像（来自NASA）和深度学习。
这是首次有人对大型旱地区域内的树木进行统计。
一项结合人工智能与精细卫星图像的研究显示，西非撒哈拉沙漠中的树木远比人们预想的多。
研究人员在面积为130万平方公里（501,933平方英里）的区域内统计出超过18亿棵树木和灌木。该区域涵盖撒哈拉沙漠最西端的部分、萨赫勒地区以及西非所谓的半湿润地带。
“我们非常惊讶地发现，实际上有相当多的树木生长在撒哈拉沙漠，因为直到现在，大多数人都认为那里几乎不存在树木，”哥本哈根大学地球科学与自然资源管理系教授、该研究的第一作者马丁·布兰特（Martin Brandt）说道，该研究发表于《自然》。
“我们仅在沙漠中就统计出了数亿棵树。若没有这项技术，这一切是不可能完成的。事实上，我认为这标志着一个新科学时代的开端。”
研究人员使用了精细的卫星图像（来自NASA）以及深度学习——一种先进的人工智能方法。普通卫星图像无法识别单棵树木，它们实际上是不可见的。此外，长期以来人们对林区以外树木统计的兴趣有限，这导致了该特定区域几乎没有树木的普遍看法。这是首次有人对大型旱地区域内的树木进行统计。
树木与全球碳预算
布兰特表示，这类旱地区域树木的新知识之所以重要，有几方面原因。例如，就全球碳预算而言，这些树木是一个未知因素。
“林区以外的树木通常未被纳入气候模型，而我们对其碳储量知之甚少。它们基本上是地图上的一个空白点，也是全球碳循环中一个未知的组成部分，”他说。
此外，这项新研究有助于更好地理解树木对生物多样性、生态系统以及生活在这些地区的人们的重要性。特别是，有关树木的深入知识对于制定促进农林复合经营的项目也十分重要，该经营方式在干旱地区发挥着重要的环境和社会经济作用。
“因此，我们也有意利用卫星来判定树种，因为树种对依靠木材资源谋生的当地人口具有重要价值，”地球科学与自然资源管理系教授拉斯穆斯·芬斯霍尔特（Rasmus Fensholt）说道。
“树木及其果实既被牲畜也被人类食用，当树木保留在田间时，它们能改善水分和养分的平衡，从而对作物产量产生积极影响。”
数千棵树木仅用数小时即被识别。
哥本哈根大学计算机科学系的研究人员开发了这一深度学习算法，使得在如此大的区域内统计树木成为可能。
研究人员向深度学习模型输入了数千张各类树木的图像，让模型学习树木的样子。随后，基于对树形的识别，该模型能够自动识别并在大面积区域及数千张图像中绘制树木分布图。该模型仅需数小时即可完成，而数千名人工则需要数年才能完成这项工作。
“这项技术在全球范围内记录变化、并最终为实现全球气候目标做出贡献方面，具有巨大潜力。我们致力于开发这类有益的人工智能，”计算机科学系教授兼合著者克里斯蒂安·伊格尔（Christian Igel）说道。
研究人员接下来将把统计范围扩大到非洲一个更大的区域。从长远来看，他们计划建立一个涵盖所有林区以外树木的全球数据库。
