Точная настройка дистанционного зондирования для защиты лесов от опасных насекомых-вредителей

Инвазивные насекомые, грибы или другие патогены могут стремительно распространяться по целым регионам с разрушительным эффектом, опустошая леса и вызывая цепные реакции в экосистеме. Так произошло в Коннектикуте в начале XX века, где в некоторых районах 80–90% лесного полога было уничтожено каштановой гнилью. Для предотвращения таких масштабных изменений ландшафта ключевую роль играет отслеживание перемен и раннее обнаружение проблемы.

Исследователи из Лаборатории глобального дистанционного зондирования окружающей среды (GERS) работают над улучшением способности технологий дистанционного зондирования обнаруживать тонкие изменения в режиме реального времени по всему ландшафту, в частности для диагностики заражения лесов насекомыми. Они сосредоточились на двух примерах: в Коннектикуте и Колорадо.

Спутники, такие как Landsat, сканирующие поверхность Земли каждые восемь дней, собирают изображения для отслеживания изменений. Однако каждый пиксель данных Landsat представляет область 30×30 метров, что затрудняет обнаружение слабых сигналов, так как они могут «размываться» из-за смешения здоровых и зараженных деревьев, подлеска и другого покрова.

Для анализа огромных массивов данных часто используется алгоритм CCDC (Continuous Landcover Classification and Change Detection), который хорошо подходит для обнаружения резких изменений, но неэффективен для тонких изменений.

Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали метод PIDS (Parameter optimization, Index selection, Dynamic stratified monitoring, and Spatial consideration). Этот подход позволяет адаптировать CCDC для обнаружения конкретных целевых изменений, задавая тренировочные выборки и настраивая параметры модели для улавливания слабых сигналов.

• Применяя PIDS к данным о заражении сосен и елей жуками-короедами в Колорадо, исследователи смогли обнаружить сигналы на переходной стадии, когда хвоя начинает менять цвет, примерно через год после начала атаки жуков. Результаты PIDS показали высокое соответствие с ежегодными картами аэрофотосъемки (ADS), демонстрируя, что этот подход более экономически эффективен и способен предоставлять обновления в почти реальном времени о развитии нарушения.
• В Коннектикуте исследования сосредоточены на обнаружении нарушений, вызванных непарным шелкопрядом (Lymantria dispar dispar). Основная сложность здесь — узкие временные рамки: период между появлением гусениц, дефолиацией (объеданием листвы) и восстановлением листвы составляет около двух месяцев, что требует от алгоритма высокой чувствительности к быстрым и тонким изменениям.

Дистанционное зондирование не может напрямую принимать решения по управлению ландшафтом, но предоставление крупномасштабной информации в режиме, близком к реальному времени, о тонких изменениях и деградации лесов может помочь в формировании политики лесопользования, сместив фокус с вырубки на поддержание здоровья существующих деревьев.