Ліс 4.0: як новітні сенсори й AI змінюють підхід до управління екосистемами

Дослідники з Каунаського технологічного університету (KTU) розробили новаторську систему моніторингу лісів, яка може виявляти екологічні зміни в реальному часі.

Джерело: phys.org

Моніторинг лісів у нову епоху

"Ліси постійно змінюються, але їхній моніторинг зазвичай відстає,"— пояснює професор Рітіс Маскелюнас із KTU. Через зміну клімату, шкідників і людську діяльність ліси трансформуються швидше, ніж ми встигаємо це помічати. Часто шкода стає очевидною лише тоді, коли вже запізно.

Традиційні методи (візуальні обстеження, пастки для комах) більше не справляються. "Неможливо виставити достатньо людей для постійного нагляду за лісами,"— додає вчений.

Щоб покращити охорону лісів, команда KTU застосувала штучний інтелект (AI) та аналіз даних. Це дозволяє не лише контролювати ситуацію в реальному часі, але й прогнозувати потенційні загрози.

Ялинники під загрозою

Одним із ключових рішень стало створення моделі динаміки регенерації лісів, яка прогнозує як вони змінюватимуться з часом.

Ця модель аналізує вік дерев, темпи їхнього зростання та смертності, розраховуючи ймовірність переходу дерев із однієї вікової групи в іншу. Вона також дозволяє визначати, які породи дерев найкраще підходять для конкретних екосистем.

"Модель допомагає планувати змішані лісові насадження, щоб зробити їх стійкішими до змін клімату, передбачати спалахи шкідників і підтримувати біорізноманіття,"—зазначає Маскелюнас.

Дослідження показало, що ялини є особливо вразливими:

• Довші літні посухи та тепліші зими послаблюють дерева.
• Молоді ялини ростуть швидко, але з віком мають вищу смертність через кліматичний стрес.
• Для аналізу використано ланцюги Маркова, що оцінюють, як ліси переходять від одного стану до іншого залежно від змінних факторів.

Звуки лісу допоможуть рятувати екосистеми

Ще одна розробка KTU—система аналізу звуків, яка допомагає відстежувати екологічні зміни та виявляти людське втручання.

Аналіз звуків став важливим елементом цифрового моніторингу лісів. Робота над цією технологією опублікована в журналі IEEE Access.

Докторант KTU Ахмад Куртобі створив інноваційну модель, яка поєднує нейронну мережу CNN та BiLSTM.

"CNN розпізнає звуки, а BiLSTM аналізує їхню динаміку у часі,"— пояснює Маскелюнас.

Ця модель може не лише виявляти постійні звуки (спів птахів), а й раптові зміни (вирубку лісу, сильний вітер).

• Спів птахів допомагає контролювати їхню активність, міграцію та видовий склад.
• Різкі зміни у звуках можуть сигналізувати про екологічні проблеми.
• Навіть звуки дерев (шурхіт листя, тріск гілок) можуть вказувати на силу вітру або ослаблення структури дерева через посуху.

Ця технологія може також використовуватися для моніторингу тварин, наприклад:

• Відстеження вовчих виття, шлюбних покликів оленів або активності кабанів.
• Визначення рівня шумового забруднення у містах.

Ліс 4.0: майбутнє екологічного моніторингу

Система аналізу звуків інтегрується у розроблену KTU розумну мережу моніторингу лісів IoT—Forest 4.0.

"Forest 4.0 — це мовчазні охоронці природи, які аналізують "пульс" екосистем у реальному часі,"—зазначає професор Егидіюс Казанавічус.

Багато сучасних моделей лісового моніторингу спрощують екосистемні процеси та не враховують складні взаємозв’язки між видами та кліматичні коливання.

"Саме тому ці новітні технології—це майбутнє лісової екології,"—підсумовує Маскелюнас.