Отслеживание цветения сакуры через соцсети и ИИ помогает изучать климат
Новое исследование специалистов Университета Монаша использовало изображения японского ханами (любование цветами) из соцсетей для создания беспрецедентной карты цветения сакуры по всей Японии. Это позволило задокументировать ежегодное цветение и рассчитать его пик в крупных городах.
Цветущие растения, такие как японская сакура, обеспечивают важные ресурсы для насекомых-опылителей. Однако их цветение меняется из-за изменения климата, что потенциально создаёт проблемы для опылителей. Это одна из причин, почему важно изучать сроки цветения деревьев. Изменения в характере цветения также могут служить индикаторами влияния климатических вариаций.
Опубликованное в журнале Flora, исследование собрало изображения ханами за десять лет (с 2008 по 2018 гг.) из социальных сетей и сопоставило эти данные с официальными записями сроков цветения сакуры в Японии. Цель — определить, можно ли использовать данные соцсетей как журнал регистрации сроков цветения деревьев.
Исследование выявило детальную сезонную картину: цветение сакуры распространяется с юга на север Японии в течение 12 недель с марта по май. Также были обнаружены незначительные внесезонные цветения — неожиданное появление цветов в ноябре.
Соавтор исследования доцент Адриан Дайер отметил, что традиционные методы изучения изменений в цветении растений требуют интенсивных усилий в течение длительного времени и на больших расстояниях, что делает такие исследования слишком дорогостоящими.
«Это исследование показывает, что можно использовать современные источники, такие как изображения из социальных сетей, для понимания экологических событий, например, характера цветения», — сказал доцент Дайер.
«С помощью этого нового подхода мы можем точно картировать крупномасштабные закономерности на больших расстояниях, а также получать детальное представление о тонких особенностях цветения».
Исследователи собрали изображения с Flickr, загруженные пользователями с тегом «cherry blossoms». К изображениям были применены алгоритмы компьютерного зрения и ИИ, чтобы отфильтровать нерелевантные.
Соавтор работы доцент Алан Дорин с факультета информационных технологий пояснил, что временные метки и GPS-теги местоположения на отфильтрованных изображениях затем использовались для создания точек на карте Японии, показывающих сезонную волну цветения, и для оценки пиковых сроков цветения каждый год в разных городах.
«Мы обнаружили, что наши результаты точны с погрешностью в несколько дней по сравнению с историческими данными о цветении, опубликованными Японской национальной туристической организацией», — сказал доцент Дорин. «Мы уверены, что этот метод можно воспроизвести для изучения других фотогеничных экологических закономерностей и помочь зафиксировать воздействие изменения климата на окружающую среду».
В будущем исследователи планируют применить этот метод к другим природным явлениям, например, к изучению характера цветения местных австралийских растений.