Праці для Ефективного Управління Інвазивними Видами вже Тривають
Дослідники досліджують можливість використання дронів та штучного інтелекту (AI) у боротьбі з інвазивними рослинами. Лідером цієї ініціативи є Антуан Карон-Гуай, студент магістрської програми у галузі біологічних наук в Школі біологічних наук у Центрі природничих наук Університету Монреаля. Його студентський проект у складі магістерської програми, під керівництвом професора Етьєна Лаліберті з Університету Монреаля та професора Мікеля Жермена з Університету Шербрука, сконцентрований на ранньому виявленні інвазивного польового стебла на островах Бушервіль.
Загроза Звичайного Польового Стебла для Біорізноманіття
Швидке поширення звичайного польового стебла загрожує біорізноманіттю, створюючи значні ризики для місцевих мокротинних рослин, таких як рогізки, і за протягом з’єднаного сезону – для цінних житлових місць диких тварин, що мають велике значення для вразливих видів, наприклад, малих воронця. Ця інвазивна рослина, яка плодоносить у Південному Квебеку, має непідвладність національному парку Бушервіль, що вимагає створення дослідницького колективу з Університету Монреаля для вивчення ефективних методів контролю популяції.
Раніше Виявлені Душі Ведуть До Ефективного Контролю
Ранене виявлення звичайного польового стебла має вирішальне значення для зусиль управління. Після того, як воно стане вже кріпко укоріненим через його значну підземну біомасу, його стає важче контролювати, часто вимагаючи видалення шляхом виявлення для знищення. Коли його виявляють рано, місцеве використання гербіцидів, вибіркове застосування гліфосату через губки на листках польового стебла стає можливим і ефективним.
Супутникові зображення, хоч і корисні, мають свої обмеження у роздільній здатності, що робить їх недостатніми для визначення окремих стебел. Дрони, однак, пропонують вищу просторову роздільну здатність, розрізняючи між відокремленими польовими стеблами та щільними колоніями, що призводить до точних виявлення та успішного управління результатами.
Штучний Інтелект Підвищує Точність Аналізу Зображень
Карон-Гуай ручним чином анотував зображення, отримані від дронів, щоб визначити інфікований польовий стебло, а потім реалізував модель штучного інтелекту для визначення польового стебла на основі форми, кольору та текстури. Після широкого тренування за даними, модель виявилася досконалою у виявленні стебел на нових зображеннях з високою точністю, мінімізуючи помилкові відмінності та тим самим запобігаючи безконтрольному розмноженню.
Час Є Вирішальним Етапом у Процесі Виявлення
Дослідницька команда провела збір даних у шістьох різних часових періодах протягом вегетаційного сезону рослини, ідентифікуючи піковий результат моделі після цвітіння у вересні. Світлові умови впливали на ефективність, з сонячними днями, які зменшували точність моделі.
Карон-Гуай відзначив, що визначення ефективного виявлення залежить від життєвого циклу виду, який спостерігається. З можливим застосуванням до інших інвазивних видів, наприклад, водяної каштаної, цей метод підкреслює важливість адаптації часу виявлення до конкретних циклів росту різних рослин. Наприклад, рослини, яким подобається бузок, котрі процвітають під кронами дерев, можуть вимагати ранішого виявлення протягом сезону. Діяти занадто пізно, коли крона повністю передавлюється, створює виклики, оскільки дрони не можуть проникнути в густий рослинний покрив.
Ця інноваційна стратегія не тільки має велике значення для контролю польового стебла, але також поширюється на інші інвазивні види, час виявлення яких варіюється відносно особливих циклів росту кожного виду.