Udsnit af danmarkskort, hvor kunstig intelligens har talt og kortlagt hvert enkelt synligt træ i hele landet.

Computere lyntæller træer et helt land ad gangen

For nylig fandt ph.d.-studerende Sizhuo Li 91 millioner træer i Danmark, der ikke før har været kortlagt. Hendes kollega Martin Brandt har fundet en milliard ekstra i Indien. Ved hjælp af kunstig intelligens trænet til at skelne enkelte træer fra hinanden, bliver det snart muligt at lave løbende, præcise kortlægninger af verdens træer og deres klimaeffekt i en skala, der tidligere var utænkelig.

I løbet af en arbejdsuge i det tidlige forår 2023 fandt Martin Brandt en milliard træer i Indien, der ikke før var kortlagt. Vel at mærke uden at behøve at forlade sit kontor på Institut for Geovidenskab og Naturforvaltning (IGN) på Københavns Universitet. Martin Brandt er nemlig en af lederne af en forskergruppe, der forsker i kortlægning af træer. Det gør de over meget store områder, og de kan tælle alle træer, som er synlige på luftfotos, i et helt land. Altså hvert. Enkelt. Et. I princippet i hele verden.

Opskriften er en masse viden om træer og deres samspil med omgivelserne kogt sammen til avancerede regnestykker i computermodeller tilsat kunstig intelligens og en frygtelig masse fotos fra satellitter og fly. Plus mange timers manuelle optællinger og kortlægninger ude i skovene og foran computeren i forbindelse med træning og test af modellen.

Løbende CO2-regnskab

Træer og skovrydning er tilbagevendende emner i medierne, og der er mange grunde til, at vi bør holde bedre styr på klodens træer, forklarer Martin Brandt. Især fordi træer optager CO2 fra luften, så længe de vokser, og på den måde fungerer som levende CO2-lagre. De fleste lande har efterhånden temmelig stor interesse i at følge med i, hvor meget CO2 der udledes til atmosfæren hvert år, og hvor meget udviklingen går i den ene eller anden retning. Herunder er det vigtigt at vide, hvor meget der optages igen af for eksempel træer og andre planter. Vokser der en masse nye træer op, gemmes der mere CO2. Forsvinder der en masse træer, gemmes der mindre CO2, og en stor del af den vil ryge tilbage i atmosfæren og bidrage til yderligere global opvarmning. Derfor er antallet af og især størrelsen (biomassen) på træer en meget vigtig del af det store klimaregnestykke. Et kilo træ svarer typisk til mellem halvandet og to kilo CO2, som træet har indfanget fra luften. At holde tæt øje med træerne er derfor også at holde tæt øje med en del af klimaudviklingen.

”Med vores modeller kan vi relativt nemt og hurtigt tælle samtlige synlige træer i et helt land og følge med i, hvad der sker med dem over tid. For eksempel hvor meget de vokser fra år til år, herunder hvor meget CO2 de optager, eller om de pludselig bliver fældet,” siger Martin Brandt.

Et kilo træ = To kilo CO2 Træer gror ved at optage CO2 fra luften og sammen med vand og sollys omdanne det til bark, rødder osv. CO2-molekylerne består af tre atomer: et kulstofatom (C) og to iltatomer (O). Træet beholder kulstofatomet, men sender ilten tilbage i atmosfæren. Når et træ er vokset med et kilo, har det derfor fjernet op til to kilo CO2, fordi det kun beholder C’et fra hvert CO2. På den måde fjerner træer store mængder CO2 fra atmosfæren. Det hele frigives dog igen, hvis træerne brændes.

De nye, gamle træer

Hvis man bare vil kende koncentrationen af CO2 i atmosfæren, kan man godt bare måle den direkte i luften. Det har et observatorium på Hawaii gjort siden 1958. Vil man også forstå, hvorfor koncentrationen ser ud, som den gør, må man måle på de forskellige dele af kredsløbet, CO2 bevæger sig rundt i (kaldet kulstofkredsløbet) – herunder træer. I Danmark har myndigheder og forskere i mange år lavet årlige optællinger af træer i de danske skove, men ikke af træerne uden for skovene. Det gælder for langt de fleste lande, hvis de da overhovedet kortlægger nogen træer.

”Generelt tælles træer uden for skove ikke med, selvom de kan udgøre en stor andel af et lands træer,” fortæller Martin Brandt.
Det er simpelthen for stort et arbejde at køre rundt og kortlægge samtlige træer, der står spredt rundt i landskabet. Historisk har man interesseret sig mest for udviklingen af skovene, fordi de har haft mere konkrete formål som for eksempel tømmer, adelige jagtområder eller værn mod sandfygning. Siden har der sneget sig flere natur- og miljøhensyn ind i kortlægninger, herunder hvor meget CO2 de optager fra atmosfæren. Men stadig med fokus på skovtræerne.

Derfor kan forskerne nu kortlægge millioner eller endda milliarder ‘nye’ træer, og det er netop, hvad den omtalte ekstra milliard indiske træer er: træer, som ikke før er talt med, fordi de vokser alle andre steder end i en skov. Dermed er den kortlægning, som Martin Brandts talrige computere har tygget sig igennem, den første, der giver et egentligt overblik over træerne i hele det enorme land. Der er altså ikke tale om en milliard træer, der pludselig er vokset op, uden at nogen har lagt mærke til det. Man har godt vidst, at de var der, men bare aldrig talt eller kortlagt dem.

Udsnit af danmarkskort, hvor kunstig intelligens har talt og kortlagt hvert enkelt synligt træ i hele landet.
Udsnit af danmarkskort, hvor kunstig intelligens har talt og kortlagt hvert enkelt synligt træ i hele landet. Nord-Larsen et al. (2023). Forest Plan – pilot project on mapping of forest resources. Foto: Department of Geoscienes and Natural Resource Management, University of Copenhagen. IGN Report, March 2023.

Problemet med usynlige træer

Som Martin Brandt forklarer, vokser træerne dog ikke ind i himlen. Der er stadig træer, der ikke kommer med. Mange endda. Computermodellerne fodres primært med satellit- og flyfotos, og her kan man ikke se mindre træer, der vokser under de store – kunstig intelligens eller ej. Helt unge træer er også et problem, da de er for svære at skelne fra andre planter. Derfor dækker forskernes nye kortlægning kun de øverste, større træer og er altså ikke 100 procent præcis. Det var nu heller ikke var forventningen, for en computermodel vil altid give et lidt forsimplet billede af verden. Der er nødt til at være valg og fravalg af detaljer, for at modellen over­hovedet kan komme til at give mening. Spørger man forskerne i forskergruppen, mener de dog, at den nye metode er et stort fremskridt i forhold til, hvor detaljerede trækortlægninger man kan lave. Desuden er det de store træer, der virkelig batter, når man snakker klimaeffekt, tilføjer Martin Brandt.

”Et enkelt stort træ i for eksempel en regnskov kan ofte lagre lige så meget CO2 som en lille dansk skov, simpelthen fordi det har så stor en samlet biomasse. Så de store træer er meget vigtige at holde øje med, hvis man vil følge CO2-lagringen.”

Penge ud ad vinduet?

Computerkortlægningen er også vigtig af en anden grund. På verdensplan kastes der hvert år store summer af penge efter genrejsning og beskyttelse af skov. For eksempel via forskellige slags miljø- og klimabeviser, hvor man køber beskyttelse af eksisterende skove eller rejsning af nye som kompensation for miljø- og klimabelastningen – eksempelvis fra en flyrejse eller et par nye lædersko. Der mangler bare en effektiv og pålidelig måde at holde øje med udviklingen på og sikre, at beviserne rent faktisk gør en konkret forskel, fremhæver Martin Brandt.

Forskerholdet i færd med manuelt at opmåle træer. Det er et stort arbejde, men helt nødvendigt for at kunne træne computermodellen. Martin Brandt (i blå T-shirt) har sin søn med (i gul jakke), som hjælper lidt til. Foto: Københavns Universitet

I januar 2023 kom det frem i en artikel i det britiske medie The Guardian, at ni ud af ti klima- og regnskovsbeviser købt via Verra, en af verdens største miljøbevis-organisa­tioner, ingen verdens nytte har gjort. Store firmaer som Shell, Disney, Gucci og Easyjet har købt beviserne og har dermed kunnet kalde deres produkter mere klimavenlige, men reelt har mange af dem blot været et meget dyrt stykke papir. På den måde kan beviserne måske endda have haft en skadelig effekt på klimaet, hvis folk har fløjet mere eller købt flere klimabelastende varer, fordi de troede, at det blev udlignet med træer. Men træerne havde i mange af regnskovsprojekt­erne godkendt af Verra lige så stor risiko for at blive fældet som dem, der ikke var beskyttede. Martin Brandt forklarer, at det netop er sager som den, der i en vis grad kan undgås med løbende kortlægning af enkelttræer. Det gør det nemlig muligt at købe beskyttelse af helt specifikke træer, hvor firmaerne løbende kan dokumentere for køberen, at træerne faktisk stadig står der. Eller man kan bruge teknologien som forebyggelse mod træfældning på private grunde.

”Staten kunne for eksempel give en årlig skatterabat til folk, for hvert træ de lader være med at fælde på deres grund. Det forudsætter jo, at man rimelig nemt kan tjekke op på, at de bliver stående,” siger forskeren.

Om de enkelte lande vil bruge den slags ‘træovervågning’ er selvfølgelig helt op til landene selv, slår han fast. Han og kollegerne er bare i gang med at skabe værktøjet, der gør det muligt.

Danmarks træer talt

Et af de lande, der planlægger at bruge forskernes teknologi, er forskningsprogrammets hjemland, nemlig Danmark. Her er det Miljøstyrelsen, der står for at holde regnskab med landets skove, og de arbejder på at kunne kombinere de nye, computerbaserede kortlægninger med de eksisterende skovkortlægninger, hvor der typisk ikke tælles enkelttræer (læs mere i boksen side 21). Derfor bad styrelsen Martin Brandt og forskerkollegerne om at teste deres forskellige udgaver af trækortlægningen med kunstig intelligens på danske træer og landskaber. Her kom blandt andre Martin Brandts ph.d.-studerende Sizhuo Li på opgaven. Hun fortæller, at modellen fungerede glimrende til formålet. På en landsdækkende serie af luftfotos fra 2018 kunne de måle antallet af træer, deres højde og placering og trækronernes størrelse. Analysen viste, at der dét år var 312.504.933 træer i Danmark, hvis trækroner tilsammen dækker 4.672,57 km2 eller lidt under halvdelen af Sjælland. Hvilket dog er en del lavere end myndighedernes egne tal, som det år var på ca. 6.200 km2. Det havde forskerne dog forventet, fortæller Sizhuo Li:

”I den officielle skovkortlægning regner man nemlig også typer af skovområder med, hvor der ikke er træer. For eksempel hvis der lige er blevet fældet en del af skoven og plantet nye. Eller skovstier, skovveje og lysninger. De områder opfatter modellen ikke som trædækkede, da de jo reelt set ikke er det, eller også er de nyplantede træer for små til, at den kan ‘se’ dem.”

En tredjedel ukendte træer

Netop derfor er tanken hos både forskere og myndigheder at prøve at finde frem til en blanding af metoderne og forhåbentlig komme endnu tættere på at kunne give et præcist tal for udviklingen fra år til år. Men Sizhuo Li og kollegerne fandt trods alt også lige utallige millioner ekstra træer, som ikke hidtil var talt med.

”Vores kortlægning viste cirka 91 millioner træer uden for skovene i Danmark, som de nationale træstatistikker ikke har talt med. Så det er helt nyt, og det er der ret lille usikkerhed omkring. Det svarer alligevel til godt en tredjedel af alle træer i Danmark, som først nu bliver kortlagt og bliver noget, vi kan holde øje med.”

Tidligere i 2023 meldte Miljøstyrelsen også ud i en pressemeddelelse, at forskernes projekt med trætælling viser ”det store potentiale, der er for nye metoder til kortlægning af skov,” og at de p.t. arbejder videre på at bruge kortlægningsmetoden til at få et bedre udgangspunkt for ”at forvalte skovene til gavn for biodiversitet, CO2-lagring, ressourceanvendelse, grundvands­beskyttelse, friluftsliv, planlægning af nye skove m.m.”

Alt i alt er der store forventninger fra mange sider i træ- og skovverdenen til den nye intelligente kort­lægningsteknologi. Ikke mindst fra forskerne selv. Martin Brandt glæder sig til senere i 2023, hvor han mener, modellerne er klar til den ultimative opgave.

”Når vi har fået justeret modellen yderligere, bør det tage den et par uger eller tre at regne sig igennem satellitfotos af hele Jorden og give os det totale antal træer,” siger han.

Field work Rwanda
Træmodellen lærte at se i Rwanda

Træmodellen lærte at se i Rwanda
På geoviden.dk finder du artiklen om, hvordan IGN-forskerholdet har trænet computermodellen ved at kortlægge alle træer i Rwanda. Det foregik med flere ugers målinger af træer i og uden for skovene, som du også kan se masser af flotte fotos af online. Det er Martin Brandt i midten helt til venstre og ph.d.-studerende Shizuo Li nederst til højre. Foto: Københavns Universitet

Flere indlæg
datakube
Læs mere

En kube med data

Når man tager det, der kaldes hyperspektrale fotos (som forskeren Sara Salehi arbejder med), får man en hel…