Dunes decoded: A comprehensive and precise mapping for coastal conservation

Исследователи из Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC) и Politecnico di Torino представили инновационный алгоритм для сверхточного картирования растительности прибрежных дюн. Метод, описанный в International Journal of Remote Sensing, сочетает мультиспектральные данные сверхвысокого разрешения с дронов, полевые измерения и методы машинного обучения, позволяя идентифицировать виды на уровне отдельных растений с общей точностью 76%.

Прибрежные дюны, играющие ключевую роль в защите от наводнений и поддержании биоразнообразия, находятся под угрозой из-за «берегового сжатия» — явления, вызванного сочетанием подъема уровня моря и урбанизации. Новый метод мониторинга, основанный на иерархическом подходе и многосезонных данных, предоставляет точную информацию, необходимую для эффективного планирования природоохранных мероприятий и управления этими уязвимыми экосистемами.

«Прибрежные песчаные дюны — яркий пример, где необходимо как картирование растительного покрова, так и идентификация видов растений», — говорит ведущий автор исследования Мелисса Лателла. — Предложенное решение, основанное на иерархическом подходе и сочетающее различные методы машинного обучения, инновационно решает задачи классификации в этих сложных условиях». Алгоритм был протестирован на данных из регионального парка Мильярино-Сан-Россоре-Массачукколи в Италии, установив новый стандарт для будущих исследований.