Mapping Coastal Forest Retreat Using Convolutional Neural Networks and Different Satellite Imagery
Diese Studie nutzt faltungsneuronale Netzwerke und Multi-Quellen-Satellitenbilder, um zu zeigen, dass die Einbeziehung phänologischer und topografischer Indizes die Erkennung von Geisterwäldern verbessert, wobei aufgedeckt wurde, dass zwischen 1985 und 2021 aufgrund von beschleunigtem Meeresspiegelanstieg, Salinität und der Nähe zu Kanälen 21 % der Küstenwälder in North Carolina verloren gingen, wobei sich die Rate der Umwandlung in Marschen und Geisterwälder im letzten Jahrzehnt signifikant erhöht hat.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Entlang der niedrig gelegenen Küste des östlichen Teils der Vereinigten Staaten formt eine stille Transformation die Landschaft um. Seit Jahrhunderten trifft Salzwasser an der Grenze zum Land auf Süßwasserwälder, doch steigende Meeresspiegel und wandernde Gezeiten drücken diese Grenze weiter landeinwärts. Wenn Salzwasser in Böden eindringt, für die Bäume nicht geschaffen sind, fallen die Bäume nicht einfach um; sie stehen still, während ihre Blätter braun werden und ihre Äste kahl werden, wodurch eine stille, skelettartige Landschaft entsteht, die als „Geisterwald“ bekannt ist. Mit der Zeit werden diese toten Bäume durch salztolerante Gräser und Sträucher ersetzt, und schließlich wird das Land zu offenem Marsch oder Wasser. Dieser Prozess, der durch das langsame Vordringen des Ozeans und den zunehmenden Salzgehalt des Bodens vorangetrieben wird, ist ein sichtbares Zeichen des Klimawandels, aber genau zu verfolgen, wo und wie schnell dies geschieht, war schwierig. Wissenschaftler müssen nicht nur wissen, dass die Wälder verschwinden, sondern auch, welche spezifischen Faktoren – wie etwa die Nähe eines Baumes zu einem Wasserkanal oder wie hoch das Gelände liegt – den Tod der Bäume verursachen, damit Erhaltungsmaßnahmen dort gelenkt werden können, wo sie am dringendsten benötigt werden.
Um dieses Rätsel zu lösen, wandten sich Forscher einer Kombination aus Satellitenbildern und fortgeschrittenem maschinellem Lernen zu. Sie konzentrierten sich auf einen weiten Streifen der Küste von North Carolina, eine Region, die für ihren schnellen Meeresspiegelanstieg und ihre Mischung aus Süßwasser-Sümpfen, Hochlandwäldern und Salzwiesen bekannt ist. Das Team nutzte zwei verschiedene Arten von Satelliten, um diese Landschaft über die Zeit zu beobachten. Ein Satellit, Landsat, umkreist die Erde seit Jahrzehnten und liefert eine lange historische Aufzeichnung des Landes, obwohl seine Bilder etwas unscharf sind. Der andere, Sentinel-2, ist neuer und liefert viel schärfere, detailliertere Bilder, ist jedoch erst seit kürzerer Zeit im Einsatz. Die Forscher wollten sehen, ob sie diese Bilder nutzen konnten, um einem Computer beizubringen, die subtilen Unterschiede zwischen gesunden grünen Wäldern, dem grauen Tod der Geisterwälder und der buschigen Vegetation zu erkennen, die oft dazwischen wächst. Sie wussten, dass es entscheidend war, das Land zu verschiedenen Zeiten des Jahres zu betrachten, da gesunde Bäume einem vorhersehbaren Zyklus aus dem Ergrünen im Frühjahr und dem Blattverlust im Winter folgen, während tote Bäume und Sträucher diesen Rhythmus nicht einhalten.
Die Wissenschaftler entwickelten ein Computermodell, das in der Lage ist, diese Muster zu erkennen. Anstatt nur eine einzelne Momentaufnahme des Landes zu betrachten, speisten sie das Modell mit Daten, die verfolgten, wie sich die Vegetation im Laufe der Jahreszeiten veränderte. Sie bezogen auch Informationen über die Form des Landes ein, wie etwa dessen Höhe und Neigung sowie die Nähe zu Flüssen und Kanälen. Indem sie den Computer mit tausenden Beispielen dafür trainierten, wie gesunde Wälder, Geisterwälder und Marschen aussehen, schufen sie ein System, das diese Veränderungen mit bemerkenswerter Präzision kartieren konnte. Als sie das Modell testeten, schnitten die schärferen Sentinel-2-Bilder etwas besser ab als die älteren Landsat-Bilder und identifizierten die Landbedeckungstypen in fast allen Fällen korrekt. Die Forscher fanden jedoch heraus, dass die Langzeitdaten von Landsat dennoch unerlässlich waren, um die vollständige Geschichte darüber zu verstehen, wie sich die Landschaft in den letzten Jahrzehnten verändert hat.
Unter Verwendung der besten verfügbaren Daten kartierte das Team die Küstenebene von 1985 bis 2021. Die Ergebnisse zeigten eine dramatische Verschiebung. Über diese sechsunddreißig Jahre hinweg verlor die Region etwa 21 Prozent ihrer Waldfläche. In der frühen Phase der Studie, von 1985 bis 2010, war der Waldverlust signifikant, doch das Tempo beschleunigte sich im letzten Jahrzehnt drastisch. Allein zwischen 2010 und 2021 wurden fast 24.000 Hektar Wald in Marsch, Geisterwald oder Buschland umgewandelt. Diese Verlustrate war anderthalbmal höher als der Verlust der vorangegangenen fünfundzwanzig Jahre. Die Studie zeigte, dass dieser Übergang nicht zufällig geschieht; er wird durch spezifische Umweltbelastungen angetrieben. Je näher ein Wald an einem Wasserkanal liegt, desto wahrscheinlicher ist es, dass er abstirbt, da diese Kanäle als Wege dienen, über die das Salzwasser ins Landesinnere vordringen kann. Hohe Salzgehalte im Boden und der beschleunigte Meeresspiegelanstieg waren die stärksten Vorhersagefaktoren dafür, wo Geisterwälder entstehen würden.
Die Forscher entdeckten auch, dass sich die Landschaft auf komplexe Weise verändert, die über eine einfache Umwandlung von Wald zu Marsch hinausgeht. Während viele Bäume sterben und zu Geisterwäldern werden, werden andere durch Sträucher ersetzt, und in einigen Gebieten entstehen sogar neue Wälder auf Land, das einst landwirtschaftlich genutzt wurde. Der Gesamttrend ist jedoch einer des Rückzugs. Die Studie bestätigte, dass der Waldverlust in den tiefliegenden Gebieten nahe der Küste konzentriert ist, aber auch entlang von Entwässerungsgräben und Kanälen weiter ins Landesinnere vordringt. Die Ergebnisse legen nahe, dass sich der Druck auf diese Küstenökosysteme intensivieren wird, wenn der Meeresspiegel weiter steigt und extreme Wetterereignisse häufiger werden. Durch die Bereitstellung einer klaren, detaillierten Karte darüber, wo diese Veränderungen stattfinden und warum, bietet die Studie ein wichtiges Werkzeug für Planer und Naturschützer. Sie hebt die spezifischen Regionen hervor, die am stärksten durch das eindringende Salz gefährdet sind, und ermöglicht gezielte Bemühungen, um die verbleibenden Wälder zu schützen oder den Übergang zu neuen, salztoleranten Ökosystemen zu steuern, bevor es zu spät ist.
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