Ученые из Стерлингского университета (Великобритания) разработали новый алгоритм, позволяющий анализировать данные со спутниковых датчиков и тем самым облегчать мониторинг трофического состояния природных вод — в частности, таких проблем, как вредоносное цветение водорослей. Большие скопления микроскопических водорослей являются индикатором загрязнения и представляют опасность для здоровья человека и животных. Исследование опубликовано в журнале Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.
«В настоящее время спутниковые датчики, такие как прибор Ocean and Land Instrument (OLCI), измеряют концентрацию фитопланктона с помощью оптического пигмента под названием хлорофилл-а. Мы разработали метод, который обходит извлечение хлорофилла-а и позволяет нам оценивать состояние здоровья воды непосредственно по сигналу, полученному на удаленном датчике», — рассказывает ведущий автор исследования, аспирант Стерлингского университета Мортимер Вертер.
Агенства по защите окружающей среды постоянно отслуживают трофическое состояние поверхностных вод — то, насколько они способны поддерживать питание организмов. Вредоносные цветения часто становятся следствием чрезмерного поступления питательных веществ в водоем, например, в результате сельскохозяйственной практики, сброса отходов или производства продуктов питания и энергии. В загрязненных водах цианобактерии могут производить цианотоксины, которые влияют на здоровье человека и животных.
«Это исследование является первой демонстрацией того, что трофический статус сложных внутренних и прибрежных вод может быть изучен непосредственно с помощью алгоритмов машинного обучения на основе измерений отражения OLCI. Наш алгоритм может производить оценки для всех трофических состояний на изображениях, полученных OLCI над глобальными водными объектам» — резюмировал Вертер.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
