Международная группа исследователей из лаборатории глобального экологического дистанционного зондирования (GERS) Университета Коннектикута разработала инновационный метод непрерывного наблюдения за состоянием первичных лесов. Исследование, опубликованное в журнале Remote Sensing of Environment, демонстрирует эффективность нового подхода на примере острова Гаити.
Команда ученых под руководством аспиранта Falu Hong и постдокторанта Ji Won Suh использовала алгоритм COntinuous monitoring of Land Disturbance (COLD) в сочетании с данными спутников Landsat и моделью машинного обучения Random Forest. Это позволило провести детальный анализ изменений лесного покрова острова Гаити за 27 лет – с 1996 по 2022 год.
Исследование выявило катастрофические последствия урагана Мэтью в 2016 году, уничтожившего 12% первичных лесов Гаити. Ситуация усугубляется сильной фрагментацией лесных массивов, особенно на гаитянской части острова. В обеих странах – Гаити и Доминиканской Республике – сохранившиеся леса располагаются преимущественно на крутых склонах.
Первичные леса имеют исключительную ценность как центры биоразнообразия. Они более устойчивы к внешним воздействиям по сравнению с молодыми лесами и способны накапливать больше углерода. До начала фрагментации эти экосистемы обычно представляли собой однородные массивы.
Профессор Zhe Zhu, директор лаборатории GERS, отмечает сложности в различении типов лесов при помощи дистанционного зондирования. Особенно трудно дифференцировать первичные сухие леса, влажные леса и вторичные лесные массивы. Даже незначительное антропогенное вмешательство может повлиять на классификацию.
В сотрудничестве с профессором S. Blair Hedges из Университета Темпл исследователи планируют расширить картографирование на весь Карибский регион. Особое внимание будет уделено оценке влияния изменений лесного покрова на биоразнообразие.
Разработанная методика позволяет использовать дистанционное зондирование как «машину времени» для прогнозирования будущих изменений. Это критически важно для сохранения экосистем, мониторинга очагов утраты биоразнообразия и принятия обоснованных политических решений в области охраны окружающей среды.
Изображение носит иллюстративный характер
Команда ученых под руководством аспиранта Falu Hong и постдокторанта Ji Won Suh использовала алгоритм COntinuous monitoring of Land Disturbance (COLD) в сочетании с данными спутников Landsat и моделью машинного обучения Random Forest. Это позволило провести детальный анализ изменений лесного покрова острова Гаити за 27 лет – с 1996 по 2022 год.
Исследование выявило катастрофические последствия урагана Мэтью в 2016 году, уничтожившего 12% первичных лесов Гаити. Ситуация усугубляется сильной фрагментацией лесных массивов, особенно на гаитянской части острова. В обеих странах – Гаити и Доминиканской Республике – сохранившиеся леса располагаются преимущественно на крутых склонах.
Первичные леса имеют исключительную ценность как центры биоразнообразия. Они более устойчивы к внешним воздействиям по сравнению с молодыми лесами и способны накапливать больше углерода. До начала фрагментации эти экосистемы обычно представляли собой однородные массивы.
Профессор Zhe Zhu, директор лаборатории GERS, отмечает сложности в различении типов лесов при помощи дистанционного зондирования. Особенно трудно дифференцировать первичные сухие леса, влажные леса и вторичные лесные массивы. Даже незначительное антропогенное вмешательство может повлиять на классификацию.
В сотрудничестве с профессором S. Blair Hedges из Университета Темпл исследователи планируют расширить картографирование на весь Карибский регион. Особое внимание будет уделено оценке влияния изменений лесного покрова на биоразнообразие.
Разработанная методика позволяет использовать дистанционное зондирование как «машину времени» для прогнозирования будущих изменений. Это критически важно для сохранения экосистем, мониторинга очагов утраты биоразнообразия и принятия обоснованных политических решений в области охраны окружающей среды.
