Mit maschinellem Lernen den Regenwald erhalten

«Fischknochen» zeigen, wo der Wald schrumpft

Maschinell vorausgesagte Entwaldung
Quelle: Animation: David Dao/ETHZ
Um zu erkennen, wo sich der Regenwald befindet und ob seine Fläche zurückgeht, lesen die Algorithmen deshalb Sequenzen, sagt Dao. Das sind Abfolgen einzelner Bilder, die zeitlich hintereinander folgen – so wie das bei klassischen Filmspulen oder Comic Strips der Fall ist. Wird nun zum Beispiel eine neue Strasse in den Regenwald gezogen, dann bilden sich im Lauf der Zeit zahlreiche Seitenstrassen aus. Entlang dieser Strassen wachsen die Flächen, auf denen Wald gerodet wird. Aus der Vogelperspektive gleicht das entstehende Muster dem Skelett eines Fisches mit Wirbelsäule und Gräten – von daher sein Spitzname «Fischknochen».
Indem die Algorithmen solche Sequenzen von zeitlich aufeinanderfolgenden Luftaufnahmen vergleichen, können sie berechnen, wie sich Strassenbild und Waldflächen mit der Zeit verändern. Auf diese Weise benötigen die lernfähigen Algorithmen keine Labels, um ein Gesamtbild zu erstellen, wo der Regenwald schrumpft. Zudem können sie voraussagen, wo sich die Entwaldung am stärksten ausdehnen wird. Dieses Modell funktioniert auch für die Entwaldung in der Nähe von Flüssen oder rund um Landwirtschaftsflächen.

Autor(in) Florian Meyer, ETH-News


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