Учёные ЮФУ научились дистанционно определять состояние хвойных деревьев

Фото: исследование состояния хвойных // кадр ЮФУ

Учёные ЮФУ научились на расстоянии определять зимостойкость хвойных деревьев с помощью специальных камер. Об этом сообщили в центре общественных коммуникаций вуза.

Исследователи разработали метод, который эффективно определяет фазы жизненного цикла вечнозелёных, вегетацию или покой. С помощью таких данных можно определять степень морозоустойчивости деревьев. Этот фактор играет важную роль в управлении лесными насаждениями.

Как объяснили учёные, когда растения уходят в спячку, у них обезвоживаются ткани, а в клетках накапливаются органические антифризы. Благодаря этому клетки не разрушаются и в них не образуются кристаллы льда. Также происходит выработка ингибиторов роста, которые не позволяют проснуться раньше ухода холодов.

Чтобы определить, насколько зимостойким является дерево и ушло ли оно на покой, учёные прибегают к биофизическим, физиологическим и биохимическим методам. Они точные, но повреждают объект и не могут провести оценку больших территорий. Кроме того, начало процесса акклиматизации — перехода растения в состояния покоя — у вечнозелёных нельзя провести путём обычного наблюдения, в отличие от листопадных, у которых он начинается сразу после опадания листьев.

Учёные ЮФУ научились определять состояние хвойных деревьев с помощью метода гиперспектрального фенотипирования — это анализ спектра света, который отражается от растений в разных диапазонах. Для этого специалисты использовали особую гиперспректральную камеру для дронов. Она отличается особой чувствительностью к изменению цвета.

Эксперты в течение года посещали Ботанический сад ЮФУ и проводили съёмки разных видов хвойных деревьев. Полученные данные проанализировали с помощью методов машинного обучения — класса методов искусственного интеллекта. Это позволило учёным получить точную диагностику состояния растений. Кроме того, новый способ позволил оценить не только отдельные деревья, но и лесной массив в целом.

Исследование показало, что содержание хлорофилла и каротиноидов играют важную роль в определении морозоустойчивости.

— В ходе лабораторного эксперимента с применением методов машинного обучения и подробного годового временного ряда спектральных характеристик побегов хвойных растений удалось с высокой точностью диагностировать состояния «вегетация» и «покой». Определены вегетационные индексы, наиболее информативные для описания годового цикла развития хвойных растений. Получены результаты, обосновывающие возможность определения степени морозоустойчивости различных видов хвойных растений по их спектральным характеристикам, — отметил руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник Ботанического сада ЮФУ Павел Дмитриев.

Учёные заранее запрограммировали алгоритм машинного обучения и научили его соотносить цвет снимков с состоянием растений. При этом алгоритм наибольший вес при оценке присваивал той части данных, которая отображала количество пигментов в побегах растений.

Новый подход не только позволит быстрее проводить диагностику состояния вечнозелёных, но и поможет решить некоторые вопросы лесоводства, в том числе о влиянии изменений климата на здоровье растений.

В дальнейшем учёные планируют развивать методы дистанционной диагностики.