Новая система дистанционного зондирования детально картографирует растительность Антарктиды

Автор: Квинслендский технологический университет

Исследователи из Квинслендского технологического университета (QUT) разработали передовой метод дистанционного зондирования для точного обнаружения и картографирования хрупких мхов и лишайников Антарктиды — основы экосистем континента. Команда также создала неинвазивный способ мониторинга растительности, который позволяет проводить точные исследования быстрее и дешевле, чем раньше. Результаты работы опубликованы в журнале Scientific Reports.

Ведущий автор исследования, доктор Хуан Сандрино из Школы электротехники и робототехники QUT, назвал мхи и лишайники «зелёными барометрами стресса» Антарктиды.

«Морозоустойчивая растительность, такая как мхи и лишайники в Антарктиде, жизненно важна для биогеохимических циклов, изоляции почвы и поддержания биоразнообразия», — пояснил доктор Сандрино.

«Они участвуют в круговороте питательных веществ и лежат в основе экосистем Антарктиды, но при этом первыми страдают от потепления, экстремальных погодных условий и воздействия человека. Мониторинг их состояния крайне важен, но в условиях отрицательных температур это очень сложная задача».

Учёные использовали беспилотник с гиперспектральной камерой, которая фиксирует сотни цветов для каждого пикселя, в сочетании с системой GNSS-RTK для точной привязки данных к местности. Также были сделаны высококачественные RGB-снимки для визуального контекста.

«Мы объединили три потока данных в единую систему, гарантируя, что ни один участок мха не будет повреждён», — отметил Сандрино. — «Наша работа подтвердила эффективность шести спектральных индексов для полярных растений, предложенных в предыдущем исследовании».

Исследователи протестировали 12 различных моделей ИИ для классификации растительности. Лучшие из них показали точность около 99% и стабильные результаты в строгих тестах.

Профессор Фелипе Гонсалес, также участвовавший в проекте, добавил, что полёты на высотах 30 и 70 метров продемонстрировали универсальность метода: высокие высоты подходят для обзорных карт, а низкие — для детализированных съёмок.

«Наша система превосходит традиционные RGB-изображения и спутниковый NDVI-индекс, используемый для оценки состояния растительности», — подчеркнул Гонсалес.

Упрощённая версия системы, использующая всего восемь ключевых длин волн, позволит снизить затраты и расширить применение технологии для небольших дронов.

Дополнительная информация: Juan Sandino et al, Drone hyperspectral imaging and artificial intelligence for monitoring moss and lichen in Antarctica, Scientific Reports (2025). DOI: 10.1038/s41598-025-11535-4

Источник: Queensland University of Technology