Разыскивать медведей гризли поможет черника

Университет штата Вашингтон и Геологическая служба США разработали метод обнаружения скоплений черники по спутниковым фотографиям. Его хотят использовать для выявления районов, где обитают медведи гризли, большие любители этой ягоды.

Американский вид черники (Vaccinium membranaceum, английское название huckleberry) играет важную роль в откорме гризли перед зимней спячкой. С середины июля, когда ягоды созревают, их доля в рационе медведей составляет около половины. Ученые, следящие за гризли в Национальном парке Глейшер, давно хотели создать карту распространения черники, чтобы облегчить поиск самих медведей на обширной территории парка, но сделать ее вручную было слишком трудоемкой задачей.

Исследовательская группа использовала спутниковые и аэрофотоснимки из двух разных источников: программы НАСА Landsat и Национальной программы снимков  сельскохозяйственных угодий министерства сельского хозяйства США. По снимкам они определяли изменения цвета растительного покрова. Заросли черники каждую осень окрашиваются в ярко-красный цвет, хорошо различимый на фоне прочей растительности. растений в ландшафте.

Разыскивать медведей гризли поможет черника

В ходе программы Landsat спутниковые снимки делаются регулярно уже на протяжении четырех десятилетий. Их разрешение достигает тридцати метров. Аэрофотоснимки по программе министерства сельского хозяйства делались не так часто, зато их разрешение выше, оно составляет около одного метра. Сопоставление снимков, сделанных в разные годы, позволит определить также, как изменялось распространение черники под влиянием климатических условий. А математическая модель на основании изменений в предшествующие годы и данных синоптиков предсказывает, какие участки будут заняты черникой в ближайшем будущем. По словам исследователей, этот метод также поможет изучить, как на распространение черники влияют лесные пожары и другие обстоятельства.

Выделение на снимках участков, поросших черникой, происходит автоматически. Для этого ученые использовали технологию машинного обучения. На части снимков нужные ареалы были отмечены в ручном режиме. Далее эти снимки были использованы для обучения искусственной нейросети, которая потом уже самостоятельно стала искать чернику на снимках остальной территории парка. Точность метода ученые проверили, отправившись на отмеченные места и действительно обнаружив там заросли черники.

Исследование опубликовал International Journal of Remote Sensing.


Источник