Ngày 16/06/2024, nhóm các nhà nghiên cứu do tác giả chính Weinstein thuộc Đại học Florida, Oregon, Hoa Kỳ đã công bố công trình nghiên cứu của họ trên tạp chí PLOS Biology về việc xây dựng bản đồ phân bố chi tiết cho hơn 100 triệu cây riêng lẻ từ 24 địa điểm trên khắp Hoa Kỳ bằng việc sử dụng kỹ thuật “Machine learning”.

Các tác giả đã áp dụng thuật toán “deep neural network” (tạm dịch mạng nơ-ron sâu) vào việc huấn luyện mô hình từ việc phân tích hình ảnh chụp tán rừng và dữ liệu cảm biến khác chụp từ máy bay với 40.000 cây riêng lẻ. Mô hình sau khi được xây dựng có thể giúp phân loại các loài cây phổ biến với độ chính xác lên đến 85%. Đồng thời thuật toán này còn cung cấp các phân tích quan trọng khác như báo cáo tình trạng cây còn sống hay chết.

Nhận diện loài thông qua ảnh chụp tán rừng (Nguồn: Weinstein et. al. 2024)

Mô hình dự đoán này đạt độ chính xác cao hơn ở những khu vực có độ đa dạng loài thấp, tán mở và các khu vực loài cây lá kim.

Thông tin chi tiết xem thêm tại bài báo: Weinstein BG, Marconi S, Zare A, Bohlman SA, Singh A, et al. (2024) Individual canopy tree species maps for the National Ecological Observatory Network. PLOS Biology 22(7): e3002700. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002700

SIE/Xuân Bách