Новий підхід до картографування: супутникові знімки допомагають відрізнити висаджені та природні ліси

Дослідники використовують навчальну модель для картографування природних і висаджених лісів за супутниковими знімками

Джерело: phys.org

Деталі:

Посадка дерев може здаватися простим рішенням у боротьбі зі зміною клімату, проте висаджені ліси часто займають території природних лісів, боліт і луків. Це може призводити до зниження біорізноманіття, порушення природного середовища та змін у кругообігу вуглецю та води.

Хоча глобальна площа лісів збільшується, важко точно визначити, чи є ці ліси результатом природної регенерації, чи висадженими лісами. Точне картографування цих лісів за допомогою технологій дистанційного зондування могло б допомогти розв'язати цю проблему.

Однак комплексні карти висаджених і природних лісів поки що відсутні, незважаючи на те, що за супутниковими знімками можна відрізнити ці типи лісів на основі їхніх характеристик.

Дослідження, опубліковане 21 серпня в журналі Journal of Remote Sensing, представило інноваційний підхід до автоматичної генерації навчальних зразків, що дозволяє точно картографувати природні та висаджені ліси з просторовою роздільною здатністю 30 метрів.

"Точне картографування глобального розподілу природних і висаджених лісів із високою просторовою роздільною здатністю є складним завданням, але це вкрай важливо для розуміння та пом'якшення екологічних проблем, таких як секвестрація вуглецю та втрата біорізноманіття", — зазначив Юелон Сяо, докторант Коледжу геоінформатики Університету Тунцзі в Шанхаї, Китай.

"Традиційні методи часто не мають достатньої кількості навчальних зразків, що знижує точність та роздільну здатність глобальних карт лісів. Наше дослідження представляє новий підхід для подолання цього обмеження шляхом генерування великих навчальних зразків за допомогою аналізу часових рядів зображень Landsat".>

Дослідники використовували дані з кількох різних систем картографування. Основними джерелами були зображення Landsat на платформі Google Earth Engine за період з 1985 по 2021 рік, попередньо оброблені Геологічною службою США, а також знімки супутника Sentinel-1 за 2021 рік.

Вони також використали карти земного покриву Європейського космічного агентства за 2021 рік, відомі як WorldCover2021, і дані з глобальної цифрової поверхневої моделі ALOS. Щоб уникнути обмежень в обчислювальній потужності, дослідники розділили глобус на невеликі ділянки, у результаті чого отримали 57 559 плиток, що охоплюють всю земну поверхню, і 70 мільйонів навчальних зразків.

Для розрізнення природних і висаджених лісів дослідники використовували показник частоти порушень. Природні ліси є більш стабільними та рідше змінюються під впливом зовнішніх факторів.

Водночас висаджені ліси зазнають більших порушень через заходи з лісовідновлення або вирубки, а також через природні або антропогенні зміни. Відстежуючи частоту порушень на супутникових знімках, можна ідентифікувати природні та висаджені ліси.

Висаджені ліси визначалися як пікселі з частотою порушень, що перевищує три. Ця величина розраховувалася на основі кількості подій, що порушують ліс, таких як висадка дерев, а також надійності навчальних зразків. Природні ліси не мали подібних порушень. Дослідники також врахували той факт, що всі їхні зображення датуються не раніше 1985 року.

Щоб врахувати висаджені ліси, які могли з’явитися до 1985 року, вони використали інші ознаки та характеристики для розрізнення природних та висаджених лісів. Нарешті, для перевірки точності своєї моделі дослідники порівняли свої карти природних і висаджених лісів з іншими дослідженнями.

Дослідження показало, що менш трудомісткий метод картографування, який використовує автоматично створені навчальні зразки для розрізнення природних і висаджених лісів, є можливим.

"Цей метод дозволяє точно картографувати природні та висаджені ліси на глобальному рівні з роздільною здатністю 30 метрів, що робить його надійним. Отримана карта і навчальні зразки є цінним ресурсом для майбутніх досліджень і управління довкіллям, що сприятиме боротьбі зі зміною клімату", — зазначив Сяо.

У майбутньому дослідники планують удосконалювати систему картографування.

"Далі ми плануємо використовувати створені навчальні зразки та методи картографування для регулярного оновлення й покращення глобальної карти природних і висаджених лісів. Наша кінцева мета — підвищити точність і роздільну здатність карт лісів у всьому світі, надаючи важливі дані для політиків і дослідників", — підсумував Сяо.>

Довідково:

Інші автори дослідження включають Цюньміна Ванга з Університету Тунцзі в Шанхаї, Китай, та Ханкуї Чжана з Університету Південної Дакоти в Брукінгсі, Південна Дакота.

• #картографування
• #супутниковізнімки
• #ліси