嘿，各位關注未來的朋友們，
最近「淨零轉型」和「碳權交易」無疑是熱門話題 。我們看到科技巨頭們承諾採購以自然為本的碳權 ，也看到台灣碳交所上架了來自巴拉圭的植樹造林專案 。這一切都指向一個核心：森林，這座地球上最古老也最優雅的「綠色碳匯」，已成為實現永續目標的關鍵角色 。
但問題來了——一座森林，究竟儲存了多少碳？它的「碳帳本」該如何盤點？過去我們依賴人力實地調查，雖精準但耗時費力。而現在，我們有了一種更優雅、更宏觀的方式來回答這個問題，那就是結合「空間資訊」與「地理人工智慧 (GeoAI)」。賦予AI一雙超越人類的「超級眼睛」
要盤點森林，首先要能「看懂」森林。這不僅僅是拍張空拍圖那麼簡單。我們的作法，是為AI打造一雙前所未有的「超級眼睛」，讓它融合多種維度的感知能力。
- 光譜之眼 (Hyperspectral)： 一般相機只能看見紅、綠、藍三種顏色，但高光譜影像能捕捉數十甚至上百個精細的光譜波段。對AI來說，這就像從黑白電視升級到8K螢幕，不同樹種（如闊葉林和竹林）在光譜上獨特的「色彩指紋」都一覽無遺 ，讓大規模的樹種分類成為可能。
- 立體之眼 (LiDAR)： 接著，我們用光達（LiDAR）賦予AI「觸感」。透過發射雷射光束，我們能精準地測繪出森林的3D結構，包含樹木的高度、植被的層次 。這讓AI不只看到「顏色」，更能感知到「形狀」與「高度」。
當這兩種視覺能力結合，AI就能以前所未有的精細度，辨識出地表上的一草一木，整體分類精度可達8成以上 。
從看懂森林，到計算它的「呼吸」
看懂森林只是第一步，我們的最終目標是計算它的「固碳能力」。這裡我們引用了一個經典的生態學模型「CASA模型」 。
您可以簡單地把它想像成一個計算植物「光合作用效率」的公式。我們把從衛星（如Sentinel-2）上觀測到的植被健康狀況（光譜反應），以及溫度、雨量等氣象因子 ，一同餵給這個模型。模型就能估算出一個地區的「淨初級生產力 (NPP)」，也就是植物在扣除自身呼吸消耗後，還剩下多少固定的碳 。
在我們的綠島研究案中，就成功利用這套流程，建立了從2公尺到10公尺不同解析度的碳儲量地圖，證明了這項技術在在地化應用的巨大潛力 。
讓每一棵樹的貢獻，都被溫柔看見
從全球的森林變遷監測，到單一一棵樹的AI偵測 ，地理人工智慧正在為我們打開一扇全新的窗，讓我們能以前所未有的效率與尺度，去管理和盤點我們的自然碳匯 。
當然，這條路還需要更多努力，例如建立更完善的在地化AI訓練資料庫，或將更有利於植生分析的「近紅外光波段」列為航測影像的標準產品 。
【一起探索未來吧！】
盤點自然碳匯，是邁向淨零未來的關鍵一步。這不只是科學家的事，更需要跨領域的數據合作與應用。你認為這項技術還能應用在哪些有趣的領域？歡迎留言分享你的腦洞！
