Анализ структурных различий в спутниковых снимках может стать действенным способом отслеживания изменений в образцах растительности, почвы и воды в течение времени; а также, как следствие, позволит оценить биоразнообразие.
Таковы выводы исследования, опубликованные Маттео Конвертино из Университета Флориды и его коллегами в общедоступном журнале PLOS ONE. Авторы разработали статистические модели для оценки двух аспектов биоразнообразия по спутниковым снимкам: количества видов в данном регионе ("богатство видов") и скорость, с которой виды попадают в экосистемы или покидают ее ("текучесть видов").
Ученые испытали свои модели на данных, собранных в течение более чем 28 лет в водной охранной зоне Эверглейдс, штат Флорида, и сравнили результаты со старыми отчетами из этого же региона. Оказалось, что построенные модели дают почти стопроцентную точность в предсказании текучести видов; при том что традиционные способы по этому параметру не поднимались выше 85%.
Как говорят авторы, их автоматический способ с использованием спутниковых снимков может помочь повысить эффективность и снизить стоимость кампаний по отслеживанию биоразнообразия, а также облегчить планирование охранных мероприятий. Конвертино сказал: "Структурный статистический анализ снимков – это многообещающий способ измерения сезонных колебаний. Дальнейшие исследования могут двигаться по пути применения представленной модели в других областях и направлениях анализа экосистем".
http://rnd.cnews.ru/natur_science/news/line/index_science.shtml?2012/10/25/507715
|
