19 августа 2019, понедельник, 20:14
VK.comFacebookTwitterTelegramInstagramYouTubeЯндекс.Дзен

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

Разыскивать медведей гризли поможет черника

Vaccinium membranaceum
Vaccinium membranaceum

Университет штата Вашингтон и Геологическая служба США разработали метод обнаружения скоплений черники по спутниковым фотографиям. Его хотят использовать для выявления районов, где обитают медведи гризли, большие любители этой ягоды.

Американский вид черники (Vaccinium membranaceum, английское название huckleberry) играет важную роль в откорме гризли перед зимней спячкой. С середины июля, когда ягоды созревают, их доля в рационе медведей составляет около половины. Ученые, следящие за гризли в Национальном парке Глейшер, давно хотели создать карту распространения черники, чтобы облегчить поиск самих медведей на обширной территории парка, но сделать ее вручную было слишком трудоемкой задачей.

Исследовательская группа использовала спутниковые и аэрофотоснимки из двух разных источников: программы НАСА Landsat и Национальной программы снимков  сельскохозяйственных угодий министерства сельского хозяйства США. По снимкам они определяли изменения цвета растительного покрова. Заросли черники каждую осень окрашиваются в ярко-красный цвет, хорошо различимый на фоне прочей растительности. растений в ландшафте.

Медведь гризли в национальном парке Глейшер (США). Фото: Shane White

В ходе программы Landsat спутниковые снимки делаются регулярно уже на протяжении четырех десятилетий. Их разрешение достигает тридцати метров. Аэрофотоснимки по программе министерства сельского хозяйства делались не так часто, зато их разрешение выше, оно составляет около одного метра. Сопоставление снимков, сделанных в разные годы, позволит определить также, как изменялось распространение черники под влиянием климатических условий. А математическая модель на основании изменений в предшествующие годы и данных синоптиков предсказывает, какие участки будут заняты черникой в ближайшем будущем. По словам исследователей, этот метод также поможет изучить, как на распространение черники влияют лесные пожары и другие обстоятельства.

Выделение на снимках участков, поросших черникой, происходит автоматически. Для этого ученые использовали технологию машинного обучения. На части снимков нужные ареалы были отмечены в ручном режиме. Далее эти снимки были использованы для обучения искусственной нейросети, которая потом уже самостоятельно стала искать чернику на снимках остальной территории парка. Точность метода ученые проверили, отправившись на отмеченные места и действительно обнаружив там заросли черники.

Исследование опубликовал International Journal of Remote Sensing.

Обсудите в соцсетях

Система Orphus
«Ангара» Африка Византия Вселенная Гренландия ДНК Иерусалим КГИ Луна МГУ Марс Монголия НАСА РБК РВК РГГУ РадиоАстрон Роскосмос Роспатент Росприроднадзор Русал СМИ Сингапур Солнце Юпитер акустика антибиотики античность археология архитектура астероиды астрофизика бактерии бедность библиотеки биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера викинги вирусы воспитание вулканология гаджеты генетика география геология геофизика геохимия гравитация грибы дельфины демография демократия дети динозавры животные здоровье землетрясение змеи зоопарк зрение изобретения иммунология импорт инновации интернет инфекции ислам исламизм исследования история карикатура картография католицизм кельты кибернетика киты климатология комета кометы компаративистика космос культура лазер лексика лженаука лингвистика льготы мамонты математика материаловедение медицина металлургия метеориты микробиология микроорганизмы мифология млекопитающие мозг моллюски музеи насекомые наука нацпроекты неандертальцы нейробиология неолит обезьяны общество онкология открытия палеолит палеонтология память папирусы паразиты перевод питание планетология погода политика право приматы психиатрия психоанализ психология психофизиология птицы ракета растения религиоведение рептилии робототехника рыбы сердце смертность сон социология спутники старение старообрядцы стартапы статистика такси технологии тигры топливо торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология физика физиология фольклор химия христианство школа экология эпидемии эпидемиология этология язык Александр Беглов Древний Египет Западная Африка Латинская Америка НПО «Энергомаш» Нобелевская премия РКК «Энергия» Российская империя Сергиев Посад альтернативная энергетика аутизм биология бозон Хиггса глобальное потепление грипп информационные технологии искусственный интеллект история искусства история цивилизаций исчезающие языки квантовая физика квантовые технологии климатические изменения компьютерная безопасность компьютерные технологии космический мусор криминалистика культурная антропология междисциплинарные исследования местное самоуправление мобильные приложения научный юмор облачные технологии обучение одаренные дети педагогика персональные данные подготовка космонавтов преподавание истории продолжительность жизни происхождение человека русский язык сланцевая революция финансовый рынок черные дыры эволюция эмбриональное развитие этнические конфликты ядерная физика Вольное историческое общество жизнь вне Земли естественные и точные науки НПО им.Лавочкина Центр им.Хруничева История человека. История институтов дело Baring Vostok Протон-М 3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM MERS PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi

Редакция

Электронная почта: [email protected]
Телефон: +7 929 588 33 89
Яндекс.Метрика
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2019.