Отслеживание инвазивных груш с помощью ИИ
Исследователи из Университета Миссури разработали недорогой метод для отслеживания распространения инвазивных деревьев — груши Каллери (Pyrus calleryana) в центральной части штата.
Эти деревья, известные быстрым ростом, экологическим вредом и неприятным запахом, захватили обширные территории на Среднем Западе и Востоке США, вытесняя местные виды. В ответ законодатели Миссури, как и других штатов, запретили их продажу.
Груши Каллери начали проникать в национальный лес Марка Твена, что и вызвало интерес исследователей. Джастин Крон, аналитик и аспирант, использовал общедоступные спутниковые снимки высокого разрешения в сочетании с машинным обучением (ИИ), чтобы обнаруживать эти деревья. Этот метод дешевле, чем съемка с дронов или самолетов.
В исследовании Крон вручную зафиксировал GPS-координаты груш Каллери в Колумбии (Миссури). Затем он обучил модель машинного обучения распознавать эти деревья на спутниковых изображениях по отражению света.
Анализ показал, что в пригородных районах с большим количеством открытой земли груш Каллери больше, чем в городской черте Колумбии, где для их распространения меньше места.
«Эти деревья любят перемещаться на нарушенные участки, например, рядом с новыми жилыми застройками и вдоль дорог», — сказал Крон.
По его словам, наблюдаемые тенденции помогут прогнозировать дальнейшее распространение деревьев по мере роста города. Проактивные меры на таких участках (расчистка обочин, высадка местных растений) могут помочь остановить захват экосистемы.
Разработанный метод потенциально можно адаптировать для отслеживания других инвазивных видов (жимолость, кудзу) и даже мониторинга болезней деревьев.
«Моя долгосрочная цель — создать онлайн-интерфейс, где люди смогут скачивать готовые модели или код, чтобы применять их к разным инвазивным видам в разных регионах мира», — отметил Крон. — «Я хочу, чтобы специалисты по управлению растениями и инвазивными видами могли использовать эту технологию, не тратя много денег на изображения».
Исследование стало результатом сотрудничества экспертов из Колледжа сельского хозяйства, продовольствия и природных ресурсов, Центра прикладных исследований, Службы распространения знаний MU, Лесной службы США и Института науки о данных и информатики MU. Оно отражает миссию университета по защите экосистем штата.
«У этой технологии большой потенциал для защиты окружающей среды. Делать инструменты дешевле и доступнее — значит помогать большему числу людей, а не только экспертам по ИИ», — заключил Крон.
Исследование «Detecting the distribution of Callery pear (Pyrus calleryana) in an urban U.S. landscape using high spatial resolution satellite imagery and machine learning» опубликовано в журнале Remote Sensing.