Ученые разработали метод для обнаружения вырубки лесов под облаками

Исследователи из Квинслендского технологического университета (QUT) создали новую систему машинного обучения, которая помогает выявлять изменения в биоразнообразии, включая расчистку земель, даже когда спутниковые снимки закрыты облаками. Работа, опубликованная в журнале Remote Sensing in Ecology and Conservation, основана на анализе доступных спутниковых изображений территории площадью 180 км² в центральной части юго-восточного Квинсленда с использованием статистических методов для количественной оценки неопределенности.

Этот регион имеет ключевое значение, так как является домом для многих видов, включая находящегося на грани исчезновения северного волосатого вомбата и уязвимого большого летающего поссума. Мониторинг изменений лесного покрова, являющийся одной из целей устойчивого развития ООН и Всемирного банка, критически важен для сохранения мест обитания. Проблема в том, что, по оценкам на основе 12-летних спутниковых данных, в среднем около 67% поверхности Земли скрыто облаками, что создает большие пробелы в данных.

Новый метод позволяет сравнивать изменения для каждого пикселя изображения. «Например, если пиксель был лесом на предыдущем снимке, а через неделю или около того изменился на почву или пень, мы можем это обнаружить», — пояснила доктор Джасинта Холлоуэй-Браун. Исследователи протестировали метод, моделируя два типа расчистки: сплошную вырубку и прореживание древостоя, а также искусственно добавляя облачный покров. Результаты показали, что система точно обнаруживает изменения под облаками в обоих случаях, «обучаясь» на данных по краям облачных областей. Доктор Холлоуэй-Браун представит эту разработку Целевой группе ООН по данным дистанционного зондирования Земли.