Новый способ обнаружить ель, убитую жуками, может помочь лесам и специалистам по борьбе с лесными пожарами

Важные новости

Новый способ обнаружение пораженной жуками ели может помочь лесам и специалистам по борьбе с лесными пожарами

Район исследования сосредоточен на низменности Суситна в Южной Аляске, представляющей собой мозаику смешанного леса и водно-болотных угодий, окрашенную в зеленый и коричневый цвета в 2013–2015 гг. Композит Landsat-8 (а) соответственно. Фото: Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS (2024 г.). DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2024.05.013

Новая система машинного обучения, разработанная в Университете Аляски в Фэрбенксе, может автоматически создавать подробные карты на основе спутниковых данных, чтобы показать места вероятных пораженных жуками елей на Аляске, даже в леса с низкой и умеренной зараженностью, где иным образом идентификация затруднена.

Автоматизированный процесс может помочь руководителям лесного хозяйства и борьбы с лесными пожарами в принятии решений. Это очень важно, поскольку нашествие жуков распространяется.

Отдел лесного хозяйства и противопожарной защиты Аляски называет елового жука «самым вредным насекомым в лесах Аляски».

Система идентификации, разработанная доцентом Саймоном Цвибеком из Геофизического института UAF, подробно описана в ISPRS. Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования, 18 мая. Цвибек также является сотрудником Колледжа естественных наук и математики ВСУ.

Работа заполняет пробел в знаниях: как автоматически составить карту вероятного заражения еловым жуком. в зонах легкой и средней тяжести.

«Нам не хватает полных карт штата, пораженных жуками, потому что существующие продукты во многом полагаются на экспертные наблюдения с самолетов, которые дороги и ограничены в пространстве и времени», — сказал Цвибек. «Это ограничивает способность заинтересованных сторон реагировать на продолжающуюся вспышку».

Лесники Аляски теперь используют исследовательские полеты, трудоемкую ручную интерпретацию изображений с высоким разрешением и автоматический анализ более грубых спутниковых изображений, чтобы найти мертвую ель в смешанных лесах. Более грубые изображения можно использовать для идентификации целых насаждений мертвых деревьев, но не отдельных мертвых деревьев.

Ни один из этих методов идентификации, включая метод Цвибека, не может определить причину гибели отдельного дерева. Вероятность заражения жуками предполагается на основании их хорошо известного присутствия и уже нанесенного ущерба.

Метод Цвибека сочетает в себе эффективность автоматизации с детализацией спутниковых изображений высокого разрешения.

«Использование машинного обучения и изображений с высоким разрешением — лучший способ работать в смешанных лесах», – сказал Цвибек.

Машинное обучение – это тип искусственного интеллекта, который фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться. и делать прогнозы или решения на основе данных.

Алгоритм машинного обучения Цвибека обучается с использованием известных местоположений мертвых елей. Во время обучения алгоритм учится распознавать мертвую ель на основе ее характерной формы и цвета, а также контекстных подсказок, таких как тени. После удовлетворительного обучения он сможет быстро и автоматически идентифицировать мертвые ели.

Цвибек протестировал метод на изображениях исследуемой территории площадью примерно 167 акров к западу от линии от Талкитны до озера Байерс. Лесные участки исследуемой территории состоят из смешанных насаждений ели и березы.

Регион сильно пострадал от заражения жуками, которое началось в середине 2010-х годов.

Метод Цвибека увенчался успехом. в выявлении мертвой ели в насаждениях, содержащих лишь несколько мертвых деревьев.

По всему штату с 2016 года заражение затронуло около 2 миллионов акров, в основном на юге и центральной Аляске. К 2020 году оно распространилось на север до Кантвелла и гор Аляскинского хребта.

Гибель большого количества елей приводит к нескольким Изменения экосистемы и связанные с ними последствия: растительность подлеска может смениться травой и кустарниками, а мертвые ветки могут засорять пол. Все это увеличивает опасность возникновения лесных пожаров, поскольку больше топлива находится на уровне земли.

Метод Цвибека может помочь в принятии решений о предотвращении и тушении пожаров.

Снижение ценности лесных ресурсов и эстетическое ухудшение ландшафта являются дополнительными проблемами.

Цвибек продолжает свои исследования.

«Я бы хотел реализовать это для всего штата всякий раз, когда приходят новые изображения», — сказал он. «Дистанционное зондирование может помочь нам понять динамику вспышки и дать информацию о наших ответных мерах на нее, особенно когда она мигрирует во внутренние районы».

Цвибек сказал, что полевые площадки были созданы на земле, принадлежащей Ахтне, южно-центральной Аляске. региональная корпорация коренных народов, чтобы лучше понять ход и последствия вспышки по мере ее распространения во внутренние районы.

Дополнительная информация: С. Цвибек и др., Заражение еловым жуком низкой степени тяжести, картированное на основе спутниковых изображений высокого разрешения с помощью сверточной сети, Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS (2024). DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2024.05.013

Предоставлено Университетом Аляски в Фэрбенксе

Новости сегодня

Последние новости