Оценка культурной ценности ландшафтов с помощью геотегированных фотографий
Исследователи разработали новый метод оценки культурной ценности ландшафтов с использованием геотегированных фотографий, размещенных в социальной сети. Данные, полученные этим методом, могут помочь определить, какие территории следует использовать для туризма или взять под охрану окружающей среды.
Природа обеспечивает рекреационные и психологические выгоды, но часто сложно определить их денежную стоимость. Это исследование может помочь найти баланс между использованием и сохранением природных ландшафтов.
«Этому типу исследований уделялось мало внимания, несмотря на его важность», — говорит Цутом Хиура из исследовательской группы Университета Хоккайдо. Они стремились создать надежный метод оценки эстетической ценности ландшафтов, что соответствует международному соглашению — Айтийским целевым задачам в области биоразнообразия, упоминающему важность методологий картирования экосистемных услуг.
В исследовании использовались фотографии, размещенные на сервисе Flickr и привязанные к географическому местоположению. Видимая область (viewshed) каждой фотографии оценивалась с помощью программного обеспечения Geographic Information System (GIS). Ученые определили места, где было сделано много снимков, и сочли их участками с высоким «спросом» на ландшафт, присвоив им числовые оценки. Затем с помощью модели Maxent они выявили территории со схожими условиями, оценив их «потенциальное предложение».
Применение метода к ландшафтам Хоккайдо в Японии показало, что наибольший спрос характерен для национальных парков, за которыми следуют сельскохозяйственные угодья и города. Сравнение спроса и предложения выявило, что, например, национальные парки Сикоцу-Тоя и Дайсецудзан имеют большее потенциальное предложение, чем спрос, а в национальном парке Кусиро-Сицугэн спрос превышает предложение.
«Подобные сравнения позволяют исследовать, следует ли охранять территории с высоким спросом или можно ли использовать сельхозугодья как туристический ресурс», — отмечает Цутом Хиура. Исследователи планируют усовершенствовать метод и протестировать его на данных других социальных сетей.