Учёные из ИПЭЭ РАН, ВШЭ, Университета Вирджинии и Alaska Biological Research создали новый метод анализа спутниковых снимков с помощью нейросетей. Он позволяет изучать, как растёт кустарниковая ольха Alnus alnobetula fruticosa на северной границе лесов в Сибири.
Исследование охватило три участка в сибирской субарктике. Нейросеть обработала почти миллион участков размером 12×12 метров по снимкам высокого разрешения, сделанным с интервалом 10−15 лет. Выяснилось, что закустаривание идёт с разной скоростью — от 2,4 до 26,1% за десятилетие в зависимости от местных условий. Метод позволяет обрабатывать данные в сотни раз быстрее, чем традиционные подходы, при этом с высокой точностью.
Нейросеть классифицирует ландшафт по четырём категориям — от полного отсутствия кустарников до плотных зарослей, — объяснила старший научный сотрудник ИПЭЭ РАН Ксения Ермохина.
Рост кустарников в тундре влияет на климат региона: изменяется отражение солнечного света, свойства снежного покрова и температура почвы. Эти изменения могут усиливать парниковый эффект, ускоряя потепление в Сибири.