В древности у исследователей был только один способ узнать, сколько буйволов бродит по прерии или сколько птиц гнездится на прибрежных скалах — пойти туда, постараться запомнить каждую особь и посчитать.
Спутниковое дистанционное зондирование, машинное обучение (обработка нейронных сетей), географические информационные системы (GIS) и системы глобального позиционирования (GPS) значительно расширили возможности сбора, интеграции, анализа, моделирования и создания спутниковых карт для мониторинга и оценки дикой природы. Эти технологии помогают в отслеживании перемещения и путей миграции животных без риска для жизни и здоровья как исследователя, так и представителей дикой фауны.
Одно из направлений отслеживания животных и подсчета их численности — спутниковая съемка. Такой подход экономит время на поиск, поимку и чипирование (или установку датчиков) диких животных — их достаточно найти на снимке из космоса и подсчитать. С помощью ИИ этот процесс автоматизируется — нейросети уже способны самостоятельно определить тип животного на спутниковом снимке, посчитать количество и отследить пути перемещений.
Орлица, которая разорила ученых
Хороший пример того, как ученые отслеживают животных, — история с орлицей Мин, перемещения которой орнитологи пытались отследить с помощью GPS-передатчика. Мин — одна из нескольких десятков хищных птиц, маршруты которых отслеживают российские ученые. На их лапах закрепляют специальные передатчики, которые с помощью СМС передают координаты птиц. При этом в датчики вставлены обычные сим-карты российских операторов.
Вместо того, чтобы оставаться на зиму на территории России, Мин полетела в Иран — и потратила весь годовой бюджет орнитологов на СМС. Эта история закончилась хорошо — посты в социальных сетях помогли собрать деньги на оплату сообщений на год вперед, а оператор связи пообещал им льготы.
Какие существуют ограничения?
У спутниковых наблюдений за животными существует ряд ограничений. Например, пока исследователи (за исключением отдельных случаев) не могут отличить, к какому классу относится тот или иной представитель исследуемого вида. Отчасти дело в том, что существующие камеры имеют разрешение, которое позволяет технически увидеть только крупных животных — например, на доступных для исследователей коммерческих спутниках разрешение составляет около 30–50 см на один пиксель. Млекопитающее размером с корову на таком снимке занимает примерно шесть пикселей.
Например, взрослый слоненок, который занимает около 15 пикселей на снимке спутника WorldView-3, выглядит так:
Пока ученые в ходе исследования миграций животных ориентируются в основном на то, в какой местности обитает тот или иной вид. Например, появление бурого медведя в арктическом ландшафте определить не удастся — в Арктике ученые следят только за белыми медведями. Поэтому случайно попавший в этот регион бурый медведь, скорее всего, будет принят за камень или другой объект на рельефе.
При этом технологии быстро развиваются: сейчас камеры на новейших коммерческих спутниках создают изображение с разрешением до 31 см (WorldView-3/4) и глобальным охватом, а радарные спутники имеют разрешение до 1 м (TerraSAR-X).
Однако ученым пока не удалось справиться с другой важной проблемой: на фотографиях со спутников видны только контрастные по сравнению с окружающим рельефом животные — другими словами, увидеть лошадь в саванне легче, чем льва. Другое препятствие для наблюдений за животными с орбиты — облака. Плотный слой облаков сильно затрудняет или делает невозможным спутниковую съемку в некоторые дни или во время целых сезонов, например, в период дождей в азиатских странах.
Третье ограничение — сложный рельеф, который не позволяет отличить одушевленные объекты от неодушевленных. Такие особенности характерны для саванны или тундры, где трудно не только дифференцировать виды, но и определить, является ли объект на снимке животным, деревом или камнем.
Часть этих ограничений обойти довольно просто. Например, ученые из Университета Миннесоты в 2014 году использовали для подсчета численности белых медведей в Арктике — регионе со сложным рельефом — спутник WorldView-2, который делает изображения для сервиса Google Earth.
Исследователи собрали снимки за несколько недель, пометили на них объекты, которые не меняли местоположения, и отметили их как природные. Все остальные объекты на снимках, которые захватывали, были помечены как белые медведи — в результате исследователям удалось обнаружить более 100 животных и проследить за их перемещениями.
Каких животных можно увидеть из космоса?
Императорские пингвины
Императорские пингвины (Aptenodytes forsteri) — самые большие пингвины на Земле, но это не единственная причина, по которой их можно разглядеть из космоса. Дело в том, что колонии представителей этого вида сильно контрастируют на фоне окружающего их рельефа, скованного льдом.
На спутниковых снимках императорские пингвины выглядят как коричневые пятна на белом фоне — это делает их одними из самых подходящих для отслеживания со спутников животных.
Например, исследователи из Британской антарктической службы обнаружили несколько колоний пингвинов с помощью снимков со спутника, подсчитали их и сделали оценку популяции на основе того, сколько животных собралось вместе.
Исследование ученых позволило увеличить число известных науке колоний императорских пингвинов вдвое.
Киты
Киты — самые крупные млекопитающие, известные науке, однако внушительные размеры совершенно не означают, что их легко обнаружить из космоса. Киты большую часть времени проводят на большой глубине, время от времени всплывая на поверхность. Поэтому даже если ученые заметили кита на одном снимке, вероятность того, что животное появится на следующем, крайне мала.
Решение этой проблемы нашли исследователи из Британской арктической службы. Вместо того, чтобы сканировать весь Атлантический океан в поисках млекопитающих, ученые проследили за заливом Нуэво в Аргентине, где с июля по ноябрь размножаются южные гладкие киты.
Для размножения киты выбирают самые тихие воды в заливе и держатся ближе к поверхности. Наблюдая за животными в указанный период, ученым удалось сначала посчитать китов вручную, а затем обучить нейросеть делать то же самое по замеченным спутниковым снимкам.
Другой, более масштабный проект по отслеживанию миграции китов в начале 2020 года запустил Аквариум Новой Англии. Вместе со стартапом Draper ученые планируют составить глобальную карту перемещений китов на основе спутниковых снимков, GPS-трекеров, радиолокационных исследований и эхолокации. Другими словами, исследователи хотят создать систему, которая будет опираться на большой массив данных разных типов, а не на отдельные технологии — например, спутниковую съемку или отслеживание животных с помощью датчиков.
Согласно замыслу исследователей, карта позволит рассчитать вероятность того, где в тот или иной момент находятся киты определенного вида.
Авторы проекта разрабатывают алгоритмы, которые позволят определять присутствие китов на основе разных типов данных. Тестирование системы исследователи намерены провести у побережья Новой Англии, где в настоящее время обитает около 400 китов разных видов, большая часть которых находится под угрозой вымирания.
Фитопланктон
Фитопланктон — это микроскопические организмы, которые впитывают солнечный свет и играют вспомогательную роль в климате Земли, выводя углекислый газ из атмосферы посредством фотосинтеза.
Дважды в день, когда солнце всходит и садится, в море происходит движение животного мира, названное вертикальной миграцией Диля (DVM). Этот процесс является самой крупной из известных миграций как по количеству, так и по объему биомассы. В этом процессе участвует и фитопланктон — на короткое время микроскопические существа поднимаются на поверхность.
К сожалению, на спутниковых снимках фитопланктон на поверхности океана выглядит как разноцветное светящееся пятно. Посчитать количество отдельных особей, а также определить особенности их миграции практически невозможно. Кроме того, миграция происходит утром, когда спутникам мешает восходящее над поверхностью Земли Солнце.
Для решения этой проблемы ученые из НАСА вместе с исследователями из CNES создали космические лазеры, установленные на спутниках CALIPSO и Cloud-Aerosol Lidar. Авторы проекта планируют использовать их для изучения верхнего 20-метрового слоя воды. Этого достаточно, чтобы обнаружить зоопланктон, а также изучить особенности его поведения, численность и миграцию в глобальном масштабе.