遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助進(jìn)行精細(xì)的森林資源調(diào)查

2007年的某天，本文作者之一帕里薩（ParIsa）獨(dú)自站在亞美尼亞樹林之中，正與不斷加劇的恐懼作斗爭(zhēng)。 亞美尼亞曾經(jīng)是蘇聯(lián)加盟共和國(guó)之一，國(guó)土面積與美國(guó)馬里蘭州差不多。它的森林是居民采摘蘑菇和漿果的來(lái)源，是動(dòng)物們的棲息地，還能在寒冷的冬天為家庭取暖提供柴火。此外，一些瀕危鳥類也受到這里的森林庇護(hù)。 帕里薩，當(dāng)時(shí)是一年級(jí)林業(yè)研究生，在亞美尼亞幫助制定森林管理計(jì)劃。亞美尼亞人民對(duì)該國(guó)森林的決議必須同時(shí)平衡經(jīng)濟(jì)、文化和保護(hù)價(jià)值，決議將影響今后的數(shù)年、數(shù)十年甚至數(shù)百年。為了做好規(guī)劃，亞美尼亞人需要回答種種問(wèn)題，什么程度的木柴采伐是可持續(xù)的？采伐如何減少對(duì)鳥類棲息地的破壞？這些采伐開辟的空間可否幫助人們采收更多漿果？ 世界各地都依靠林業(yè)專家來(lái)管理森林，最大化地平衡需求之間的矛盾。而長(zhǎng)期以來(lái)，林業(yè)專家要依靠硬數(shù)據(jù)來(lái)管理。

19世紀(jì)初，林業(yè)工作者站在了大數(shù)據(jù)革命的前沿。由于無(wú)法數(shù)清每公頃土地中的每一棵樹木，林業(yè)工作者不得不尋求其他評(píng)估土地保有樹木的方法。19世紀(jì)初，科學(xué)林業(yè)在德國(guó)薩克森誕生，創(chuàng)造出基本的統(tǒng)計(jì)抽樣技術(shù)，能夠可靠地評(píng)估出大片土地上樹木的規(guī)模和種類分布，而不必人工測(cè)量每一棵樹木。 這類數(shù)據(jù)的收集被稱為“森林調(diào)查”，林業(yè)工作者用它來(lái)制定管理計(jì)劃和預(yù)測(cè)森林的未來(lái)。兩個(gè)世紀(jì)以來(lái)，這種資源調(diào)查技術(shù)基本沒(méi)有變化，一直通過(guò)辛苦地現(xiàn)場(chǎng)采樣獲得種群統(tǒng)計(jì)，即便是現(xiàn)在，美國(guó)還有數(shù)千名林業(yè)工作者仍用紙和鉛筆來(lái)計(jì)算樹木數(shù)量。

帕里薩很高興幫助亞美尼亞的社區(qū)制定森林管理計(jì)劃。對(duì)方承諾給他的工作提供迪利揚(yáng)國(guó)家公園及其周邊大面積區(qū)域的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。而他實(shí)際獲得的“森林調(diào)查”資料卻是30多年前訪問(wèn)過(guò)該地區(qū)的蘇聯(lián)林業(yè)工作者的野外筆記的譯文，觀察筆記寫著：“沿著山的南邊行走，松樹較多，櫸樹很少?！比绱舜植诘挠^察筆記無(wú)法為制定森林管理計(jì)劃提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 帕里薩需要調(diào)查數(shù)十萬(wàn)公頃的森林，不過(guò)他清楚，一個(gè)林業(yè)工作者一天最多只能評(píng)估大約20公頃的森林。他必須得找到更快地獲得這些數(shù)字的方法，而不是耗費(fèi)10年時(shí)間去計(jì)算亞美尼亞樹木的數(shù)量。 帕里薩在美國(guó)阿拉巴馬州的亨茨維爾長(zhǎng)大，父親在NASA工作。

帕里薩8歲時(shí)，有一次用棒球打破了窗戶，他的父親懲罰他計(jì)算揮動(dòng)棒球的力。他擅長(zhǎng)這種練習(xí)，后來(lái)他還通過(guò)一套不同尋常的定量技能來(lái)學(xué)習(xí)林業(yè)。 在亞美尼亞，帕里薩將這些技能用于研究如何利用遙感編制完整的森林調(diào)查，幾十年來(lái)，遙感一直是林業(yè)的圣杯。他耗時(shí)18個(gè)月開發(fā)出了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的核心，后來(lái)我們兩人借助這個(gè)方法，在舊金山創(chuàng)辦了SilviaTerra公司，致力于根據(jù)遙感數(shù)據(jù)生成森林調(diào)查。下文將概述我們所面臨的一些挑戰(zhàn)，如何戰(zhàn)勝這些挑戰(zhàn)，以及利用這些技術(shù)做了哪些工作。

很少有人會(huì)去想森林在我們的生活中所起的至關(guān)重要的作用。蓋房子的木材，早晨裝咖啡的紙杯，還有網(wǎng)上購(gòu)物使用的快遞紙箱，它們都來(lái)自生長(zhǎng)在森林里的樹木。 測(cè)量森林提供資源的潛力有史以來(lái)都是昂貴且效率和技術(shù)含量很低的工作。美國(guó)最大的林業(yè)公司每年要花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元聘用工作人員辛苦地計(jì)算和測(cè)量樹木。這些公司擁有的森林在美國(guó)的森林總量中占相當(dāng)大的比例。在2010年成立SilviaTerra公司之后，我們開始專攻這個(gè)領(lǐng)域。 次年，我們剛剛起步的創(chuàng)業(yè)公司獲得了康涅狄格州紐黑文市耶魯大學(xué)商業(yè)與環(huán)境中心頒發(fā)的薩賓可持續(xù)創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)（Sabin Sustainable Venture Prize），獎(jiǎng)金為25萬(wàn)美元。

我們帶著一部分獎(jiǎng)金，開著皮卡車在美國(guó)東南部尋找擁有1萬(wàn)英畝以上森林的公司，與他們的高管進(jìn)行會(huì)談。 很快我們就找到了第一批付費(fèi)客戶。后來(lái)，又和其他公司簽訂了合同，最終將我們的技術(shù)應(yīng)用于美國(guó)所有主要類型的森林。 在多數(shù)情況下，我們的服務(wù)極具吸引力，所以不難銷售。我們提供的服務(wù)有點(diǎn)類似于農(nóng)民要求的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)服務(wù)，使用遙感技術(shù)來(lái)決定種植什么、如何施肥、何時(shí)收獲作物等?；蛟S可以說(shuō)，SilviaTerra公司正在實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)林業(yè)”。 然而，森林比農(nóng)田更難精確描述。首先，農(nóng)民至少知道地里種了什么，并且往往只種一種作物。但天然森林所包括的樹種則讓人眼花繚亂。

優(yōu)勢(shì)樹種會(huì)把其他樹種隱藏在樹冠之下。農(nóng)作物多以行或其他規(guī)則的幾何圖形種植，而森林通常是更加自然的空間布局（也有一些有人管理的種植樹木近似按行生長(zhǎng)）。更重要的是，森林往往并不像小樹林，森林地處偏遠(yuǎn)，很難采集到真實(shí)的數(shù)據(jù)。 我們面臨的另一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)是如何處理真正的海量數(shù)據(jù)。

例如，可以追溯到1972年的地球資源衛(wèi)星檔案，包括數(shù)百萬(wàn)張光學(xué)和紅外波段的圖像。全美高分辨率航空?qǐng)D像、數(shù)字高程圖等的數(shù)量每天都在增長(zhǎng)。需要消化的相關(guān)數(shù)據(jù)達(dá)到了太字節(jié)級(jí)別。 更大的障礙是找到一種能夠給出可靠估計(jì)的圖像分析方法。國(guó)有木材公司的高管們尤其渴望獲得良好的估值，因?yàn)樗麄儽仨毾蛲顿Y者報(bào)告準(zhǔn)確的資源情況。 另一個(gè)大的挑戰(zhàn)是我們得到的大部分衛(wèi)星圖像的分辨率都很有限——通常是15米。在粗糙的圖像中無(wú)法辨別每一棵樹木。因此，我們不得不用統(tǒng)計(jì)技術(shù)替代計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。（這種統(tǒng)計(jì)方法的好處是避免了由高分辨率樹木描繪法導(dǎo)致的偏差。）

基于這些原因，調(diào)查森林里的樹木在技術(shù)上比調(diào)查農(nóng)田里的農(nóng)作物要困難得多。經(jīng)濟(jì)利益也不同：美國(guó)每年農(nóng)作物收成的價(jià)值約為4000億美元，而木材年收成僅為100億美元。

也就是說(shuō)，森林提供的許多效益是免費(fèi)的，包括野生動(dòng)物棲息地、碳封存和水過(guò)濾，更不用說(shuō)森林還是周末露營(yíng)的好地方。 20多年前，經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特?科斯坦薩（Robert Costanza）與他人研究了森林提供各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值，盡管這些服務(wù)不涉及金錢交易。根據(jù)這些結(jié)果，我們估計(jì)美國(guó)森林每年能提供價(jià)值約1000億美元的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。

SilviaTerra的任務(wù)之一就是幫助美國(guó)每英畝森林的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)提供真實(shí)數(shù)據(jù)。━━━━機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)非常復(fù)雜，但用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輸出來(lái)處理遙感森林圖像則很簡(jiǎn)單：系統(tǒng)為每1/20英畝（0.02公頃，比美國(guó)普通家庭的占地面積略小）的森林創(chuàng)建一個(gè)樹木清單。按照美國(guó)林業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的慣例，該清單包含了每棵樹的種類及其離地4.5英尺（1.4米）高的直徑。這些數(shù)據(jù)還可導(dǎo)出其他關(guān)鍵指標(biāo)，如樹高和總的碳儲(chǔ)量等。根據(jù)現(xiàn)有樹木的類型，還可建模研究野火風(fēng)險(xiǎn)或鹿棲息地的適宜性。 要?jiǎng)?chuàng)建這個(gè)龐大的樹木清單，我們要將數(shù)千個(gè)實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)與數(shù)太字節(jié)的衛(wèi)星圖像相結(jié)合。

我們需要整個(gè)美國(guó)的實(shí)地?cái)?shù)據(jù)。幸運(yùn)的是，幾十年來(lái)，美國(guó)農(nóng)業(yè)部林務(wù)局利用稅收建立了一個(gè)全國(guó)性的森林測(cè)量系統(tǒng)網(wǎng)格。這些驚人的觀測(cè)數(shù)據(jù)覆蓋了美國(guó)大陸，我們可以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)去估測(cè)遙感圖像中樹木的數(shù)量、大小和種類。 在大多遙感林業(yè)工作中，人工分析人員都會(huì)先從單一圖像開始，希望該圖像可以記錄關(guān)注區(qū)域中的一切。例如，分析人員可用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的高分辨率點(diǎn)云（3D空間中一組點(diǎn)的坐標(biāo)）來(lái)計(jì)算出樹木的數(shù)量以及它們的高度和種類。 然而獲取激光雷達(dá)圖像的成本很高，所以數(shù)量有限。而現(xiàn)有的圖像大多已過(guò)時(shí)或不完整。由于這些原因，我們轉(zhuǎn)而依靠大量的免費(fèi)衛(wèi)星和航空?qǐng)D像。我們利用各種可見光、近紅外、雷達(dá)等可展現(xiàn)森林不同方面的圖像。追溯到幾十年前的陸地衛(wèi)星圖像有助于發(fā)現(xiàn)物種之間的差異，而雷達(dá)圖像往往包含整個(gè)森林結(jié)構(gòu)的更多信息。

關(guān)鍵是要把這些不同類型的圖像結(jié)合起來(lái)，并以一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。━━━━在我們著手解決這個(gè)問(wèn)題之前，沒(méi)有一個(gè)覆蓋全美森林的高分辨率調(diào)查。但如果要預(yù)防森林大火、持續(xù)發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、管理氣候變化，就需要更好地了解森林。去年我們?cè)诿绹?guó)完成了全國(guó)性的森林Basemap項(xiàng)目，用一種獨(dú)特的方式加強(qiáng)了這種理解。 盡管我們?cè)鴮⑦@個(gè)方法應(yīng)用于許多重點(diǎn)項(xiàng)目，但在全美大陸做森林調(diào)查是一項(xiàng)全新的工作。我們非常幸運(yùn)地與微軟合作，微軟在2017年啟動(dòng)了“地球人工智能”（AI FOR EARTH）基金項(xiàng)目，為從事自然環(huán)境保護(hù)項(xiàng)目的外部團(tuán)隊(duì)提供公司工具。我們申請(qǐng)并最終獲得了一筆資金，用于擴(kuò)大我們一直在做的森林調(diào)查工作。 通過(guò)使用微軟云計(jì)算平臺(tái)Azure，我們能夠處理超過(guò)10太字節(jié)的衛(wèi)星圖像。這不僅僅是一個(gè)需要更多計(jì)算能力的問(wèn)題。對(duì)不同地區(qū)的特定森林類型進(jìn)行建模是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。

另外要重視數(shù)據(jù)的完整性。例如，我們就曾為這個(gè)問(wèn)題困惑了一個(gè)周末，原以為是輸出有問(wèn)題，后來(lái)才發(fā)現(xiàn)原來(lái)是軍事基地上空的一些高分辨率航空?qǐng)D像被屏蔽了！ 我們沒(méi)有預(yù)料到數(shù)據(jù)中會(huì)出現(xiàn)這種人為漏洞，同時(shí)還在之前的工作中發(fā)現(xiàn)，要找到特定區(qū)域的無(wú)云圖像是很困難的。在某些地區(qū)，特別是太平洋西北部，很難找到一張覆蓋可感知區(qū)域的圖像。 幸運(yùn)的是，密歇根州立大學(xué)的彥凌（Ling Yan，音）在2018年發(fā)表了解決這個(gè)問(wèn)題的方法。當(dāng)一幅圖像被云遮擋時(shí)，他的算法就會(huì)用另一幅在天空清晰時(shí)獲取的圖像中的像素逐個(gè)替代這片云。我們應(yīng)用彥凌的算法生成了一組無(wú)云圖像，更利于分析。 2019年，我們公布了全美范圍的森林調(diào)查數(shù)據(jù)，但我們知道這只是一個(gè)起點(diǎn)：僅有好的信息還不夠，只有信息真正影響到人們對(duì)土地所做的決議時(shí)，才能真正發(fā)揮作用。所以影響這些決議是我們現(xiàn)在的工作重點(diǎn)。

為此我們將再次與微軟合作。微軟計(jì)劃2030年實(shí)現(xiàn)負(fù)碳排放，其不能完全阻止排放二氧化碳，但它計(jì)劃抵消部分排放，至少在一定程度上支付費(fèi)用給森林所有者來(lái)推遲木材采伐，通過(guò)生長(zhǎng)的樹木來(lái)吸收碳。

碳市場(chǎng)并不新鮮，但由于監(jiān)測(cè)碳封存難度很高，所以效率一直很低。我們的Basemap每年更新一次，它使監(jiān)測(cè)變得簡(jiǎn)單很多。 新的可能性也出現(xiàn)了。例如，加州的碳市場(chǎng)只對(duì)擁有2000公頃以上樹木的土地所有者開放，因?yàn)檩^小森林的監(jiān)控成本過(guò)高，無(wú)法進(jìn)行。市場(chǎng)還要求森林所有者做出100年的承諾，將碳儲(chǔ)量維持在一定水平。然而，封存碳的重要時(shí)刻是現(xiàn)在，而非1個(gè)世紀(jì)以后。1年的短期合同就能以低成本提供同樣的直接效益，短期內(nèi)可以保護(hù)更大面積的區(qū)域。

隨著時(shí)間的推移，我們的Basemap極大地降低了監(jiān)測(cè)森林的成本，這將使數(shù)百萬(wàn)的小型土地所有者能夠參與此類市場(chǎng)。由于Basemap每年都會(huì)更新，因此微軟和其他公司會(huì)年年向那些土地所有者付款，讓抵御氣候變化所花費(fèi)的資金發(fā)揮更大的價(jià)值。━━━━像玉米這樣的大宗商品市場(chǎng)運(yùn)作良好，當(dāng)你以一定的價(jià)格簽訂出售玉米合約時(shí)，有人會(huì)將一定數(shù)量的玉米送到倉(cāng)庫(kù)，在那里進(jìn)行稱重和檢查，很容易確認(rèn)人們買到的是什么。

利用市場(chǎng)來(lái)推進(jìn)碳封存或土地保護(hù)工作就困難得多，因?yàn)檫@類工作過(guò)程大部分通常發(fā)生在森林里某個(gè)看不到的地方。不砍伐樹木所獲得的收益很難用現(xiàn)金估值，如果你無(wú)法確定某個(gè)特定區(qū)域的樹木是否已被采伐，你也不情愿向土地所有者支付不砍伐樹木承諾的費(fèi)用。 SilviaTerra公司的Basemap現(xiàn)在為美國(guó)人提供了一種方法，用于測(cè)量并支付已確認(rèn)保留下來(lái)的樹木，這些森林可以繼續(xù)提供重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。我們相信，以這種既見樹木又見森林的方法有助于塑造更加持續(xù)的未來(lái)。

原文標(biāo)題：人工智能會(huì)給森林帶來(lái)怎樣的變革？

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