Исследователи разработали передовую методику мониторинга для повышения устойчивости мангровых лесов
Мангровые экосистемы играют ключевую роль в улавливании углерода и защите побережий от ураганов. Однако повторяющиеся шторма могут приводить к образованию "лесов-призраков" — погибших мангровых зарослей.
Учёные из лаборатории глобального дистанционного зондирования окружающей среды (GERS) Университета Коннектикута разработали метод для комплексного мониторинга состояния мангровых лесов. Их исследование, опубликованное в Remote Sensing of Environment, сосредоточено на манграх Флориды, где находится около 96% мангровых лесов США.
Ведущий автор, постдокторант Сючэн Ян, и его коллеги использовали плотные временные ряды данных Landsat и ранее разработанный алгоритм DECODE для обнаружения нарушений. Они расширили метод, добавив оценку восстановления и устойчивости, создав метод DECODER.
С помощью DECODER исследователи картировали состояние мангров и отслеживали траектории их восстановления в период с 2000 по 2022 год с общей точностью свыше 97%.
Ключевые возможности метода:
- Он выходит за рамки простого картографирования наличия или отсутствия мангров.
- Позволяет классифицировать мангровые леса по состоянию: здоровые, нарушенные, восстанавливающиеся или деградирующие.
- Оценивает не только тяжесть повреждений от ураганов, но и потенциал и скорость естественного восстановления.
- Выявляет зоны, где без вмешательства человека восстановление может не произойти или будет крайне медленным.
Как объясняет директор лаборатории GERS, доцент Чжэ Чжу, скорость восстановления после нарушения — это мера устойчивости экосистемы. Метод DECODER позволяет измерить эту устойчивость, используя данные о прошлых событиях.
Эта информация критически важна для приоритизации усилий по восстановлению. Данные могут направлять ресурсы в те районы, которые в них больше всего нуждаются, чтобы помочь мангровым лесам — природной "броне" от климатических изменений — стать более устойчивыми.
Лаборатория GERS планирует применить метод DECODER в глобальном масштабе для поддержки картографирования и восстановления мангровых лесов по всему миру.
