Новое израильское исследование предлагает революционный подход к мониторингу состояния лесов, позволяющий выявлять признаки обезвоживания деревьев без необходимости физического контакта. Об этом сообщает Ynet.
Эта инновационная технология использует дроны, оснащенные высокоточными камерами и алгоритмами искусственного интеллекта, для анализа состояния растительности на расстоянии. Разработка призвана помочь в своевременном выявлении деревьев, страдающих от засухи, и определении участков, требующих немедленного вмешательства.
Исследование, результаты которого будут представлены на конференции Еврейского национального фонда (Керен Каемет ле-Исраэль) 26 ноября в Агмон ха-Хула, было опубликовано в научном журнале Remote Sensing. Проект, финансируемый главным научным сотрудником ККЛ, объединил девять исследователей из Еврейского университета и Института Вейцмана. Руководитель исследования, доктор Давид Хельман с кафедры моделирования и мониторинга растительных систем Еврейского университета, отметил, что основной целью было создание метода раннего обнаружения сухости деревьев в средиземноморских лесах, которые все больше страдают от изменения климата.
Актуальность разработки обусловлена участившимися засухами в Израиле и регионе Средиземноморья. Последние годы характеризуются продолжительными периодами сухости и повышением летних температур, что усугубляется климатическим кризисом. Это оказывает прямое воздействие на лесные экосистемы, которым трудно адаптироваться к столь быстрым изменениям.
В рамках эксперимента, проведенного в лесу Йиши в Иудейских горах, исследователи искусственно снизили уровень осадков примерно на 50% для имитации условий засухи. Была разработана уникальная методика оценки водного баланса деревьев с помощью дрона, оснащенного гиперспектральной камерой. Эта камера способна фиксировать свет, отраженный от листьев, в сотнях длин волн, включая те, которые невидимы для человеческого глаза. Комбинируя данные с дрона с традиционными физиологическими измерениями, такими как фиксация углерода и водный потенциал листьев, ученые смогли проверить, насколько эффективно можно выявлять стрессовые состояния деревьев до того, как они станут очевидны или будут зарегистрированы стандартными методами.