L’équipe de recherche a utilisé le supercalculateur Blue Waters de l’Université de l’Illinois et une technique d’intelligence artificielle appelée «apprentissage en profondeur» pour cartographier les arbres. Dirigée par Martin Brandt de l’Université de Copenhague, l’équipe a d’abord passé un an à examiner à l’œil les images satellitaires commerciales et à identifier 90 000 arbres individuels afin de créer un ensemble de données de formation pour l’ordinateur. Ankit Kariryaa de l’Université de Brême a dirigé le développement du traitement informatique d’apprentissage en profondeur.

La méthode d’apprentissage automatique de Brandt a identifié 1,8 milliard d’arbres individuels se trouvant à l’extérieur des zones classées comme forêts. Il a également mesuré le diamètre de la couronne de chaque arbre. La couverture arborée était, comme on pouvait s’y attendre, plus élevée dans les zones avec plus de précipitations. «Le couvert forestier passe de 0,1 pour cent (0,7 arbre par hectare) dans les zones hyperarides, à 1,6 pour cent (9,9 arbres par hectare) dans les zones arides et 5,6 pour cent (30,1 arbres par hectare) dans les zones semi-arides, à 13,3 pour cent ( 47 arbres par hectare) dans les zones subhumides », ont écrit les chercheurs dans Nature . «Bien que la couverture globale de la canopée soit faible, la densité relativement élevée d’arbres isolés remet en question les récits dominants sur la désertification des zones arides et même le désert montre une densité d’arbres étonnamment élevée. Les données sont accessible ici .

Images de l’observatoire de la Terre de la NASA par Joshua Stevens , à l’aide de données fournies par Brandt, Martin et al. (2020) et les données Landsat de l’ US Geological Survey et de Global Forest Watch . Histoire d’Emily Cassidy, rédactrice scientifique de l’ESDS de la NASA, avec Jessica Merzdorf et Mike Carlowicz