Nowy model uczenia maszynowego do szacowania zjawiska fluorescencji chlorofilu na obszarze mokradeł, w oparciu o dane satelitarne, opracowali naukowcy z Centrum Teledetekcji Instytutu Geodezji i Kartografii. Pozwala on na wczesne wykrywanie zagrożeń. Artykuł(1) poświęcony nowemu algorytmowi ukazał się w piśmie Remote Sensing.
Zjawisko fluorescencji chlorofilu
Jak opisują autorzy nowego modelu, Maciej Bartold i Marcin Kluczek, zjawisko fluorescencji chlorofilu od wielu lat jest przedmiotem badań dotyczących wykrywania czynników negatywnie wpływających na funkcjonowanie ekosystemu roślinności. - Powszechnie uznaje się pomiary fluorescencji za podstawową technikę stosowaną do monitorowania stresu środowiskowego u roślin na skutek zmian klimatycznych czy zanieczyszczenia środowiska - powiedział PAP dr Maciej Bartold, adiunkt w Centrum Teledetekcji. Pomiary fluorescencji odnoszą się bowiem bezpośrednio do struktury i funkcji aparatu fotosyntetycznego.
Chlorofil to barwnik, dzięki któremu rośliny mają zielony kolor i mogą przeprowadzać fotosyntezę – proces, w wyniku którego powstaje m.in. tlen. Cząsteczki chlorofilu, jako bardzo efektywne fotoreceptory, absorbują światło, które z kolei powoduje ich wzbudzenie. Gdy wzbudzona cząsteczka powraca do stanu podstawowego, towarzyszy temu emisja promieniowania, czyli fluorescencja. Zmiany fluorescencji świadczą o zmianach w kondycji roślin.
- Kluczową zaletą fluorescencji jest ilościowy i mierzalny charakter. Dzięki temu możemy jednoznacznie określić stan roślinności w czasie i przestrzeni, w odniesieniu do funkcji aparatu fotosyntetycznego. Udowodnione jest, że śledzenie zmian wartości fluorescencji chlorofilu pozwala na wczesne wykrycie zmian w roślinności wywołanych czynnikami stresowymi - niezauważalnymi w przebiegach zmian wartości wskaźników roślinnych - wyjaśnił dr Bartold.
Czytaj też: Torfowiska - wielowiekowy sprzymierzeniec może obrócić się przeciwko nam
Obrazowanie satelitarne
Dotychczasowe badania fluorescencji w rolnictwie i ochronie środowiska opierały się głównie na pomiarach tego zjawiska w warunkach laboratoryjnych lub polowych, przeznaczonym do tego specjalnym instrumentem. Tym razem naukowcy wykorzystali dane czasowo-przestrzenne z satelitów najnowszej generacji Sentinel-2. Obrazowanie satelitarne jest już stosowane w badaniach środowiskowych, np. do generowania map przestrzennego rozkładu wskaźników roślinnych.
- Satelitarne wskaźniki roślinne, mierzące takie parametry jak zawartość chlorofilu, wody czy ilość pigmentów, są z kolei stosowane do określenia ogólnego stanu zdrowotnego roślin. Ich zmiany wartości mogą być spowodowane różnymi czynnikami stresowymi - takimi jak choroby, susza czy też niedobór składników odżywczych. Modelowanie fluorescencji na ich podstawie stanowi więc swego rodzaju harmonizację tych informacji, pozwalając na jeszcze dokładniejszą analizę stanu roślinności - opisał badacz.
Jak zaznaczył, do tej pory nieliczne prace naukowców dotyczyły modelowania zjawiska fluorescencji chlorofilu z wykorzystaniem zdjęć satelitarnych.
W kontekście podpisanej przez Polskę deklaracji Net Zero Carbon by 2050, kluczowym obszarem badań stają się mokradła, analiza ich stanu oraz programu ich renaturyzacji, w celu zahamowania osuszenia i zmniejszenia emisji dwutlenku węgla.
Jak podkreślił dr Bartold, wykorzystanie uczenia maszynowego może przyczynić się do sprawniejszego określania zjawiska fluorescencji chlorofilu na obszarze mokradeł w Dolinie Biebrzy i pozwolić na zbadanie tempa zmian kondycji torfowisk, wywołanych niesprzyjającymi czynnikami środowiskowymi, czego skutkiem jest emisja niepożądanych gazów cieplarnianych.
W swojej pracy naukowcy wykorzystali algorytm XGBoost. - Zastosowanie algorytmu uczenia maszynowego XGBoost, stanowiło w naszym projekcie innowacyjne podejście, które wykorzystuje nowoczesne technologie sztucznej inteligencji w celu rozwiązania problemów związanych z analizą danych biologicznych. Dzięki temu możliwe jest odkrywanie nowych związków między różnymi czynnikami stresowymi a procesami fotosyntetycznymi - opisał dla PAP współtwórca algorytmu Marcin Kluczek, specjalista w Centrum Teledetekcji.
Badaczom udało się uzyskać wyniki szacowania fluorescencji chlorofilu na bazie zdjęć z europejskiej misji satelitów Copernicus Sentinel-2 na poziomie wiarygodności wynoszącej ponad 70%. - Analizy wykazały wysoką przydatność danych satelitarnych do śledzenia tempa zmian fenologicznych roślinności torfowisk. Walidacja wyników potwierdziła zgodność z pomiarami terenowymi, gdzie błąd estymacji nie przekracza 1,5% - zaznaczyli autorzy algorytmu.
Naukowcy poinformowali, że ich praca stanowi wkład w dalsze badania nad opracowaniem algorytmu do wyznaczania fluorescencji, zwłaszcza w kontekście planowanej na rok 2025 misji Europejskiej Agencji Kosmicznej - FLuorescence EXplorer (FLEX), której celem będzie dostarczenie modelu fluorescencji chlorofilu dla całej kuli ziemskiej - na zasadzie ciągłej obserwacji satelitarnej.
- Prace nad rozwijaniem niniejszego algorytmu pozwolą na rozszerzenie proponowanego rozwiązania na inne ekosystemy roślinne, takie jak lasy i pola uprawne, co jest szczególnie istotne w kontekście zmian klimatycznych i zrównoważonego rolnictwa - podkreślili.
Prace związane z pomiarami terenowymi fluorescencji chlorofilu w dolinie Biebrzy w 2022 roku były realizowane w projekcie finansowanym przez Narodowe Centrum Nauki w ramach konkursu MINIATURA. W bieżącym roku naukowcy z Centrum Teledetekcji również przeprowadzą kolejne pomiary na obszarze Bagien Biebrzańskich.
Uzupełnione o rok 2023 dane terenowe fluorescencji chlorofilu zasilą algorytm pozwalający na stałe monitorowanie kondycji roślinności torfowisk. Możliwym kierunkiem przyszłych badań będzie połączenie danych fluorescencji z innymi zmiennymi biologicznymi oraz warunkami klimatycznymi, identyfikując zależności między nimi a ich wpływem na fluorescencję chlorofilu.
Źródło: PAP - Nauka w Polsce
Przypisy
1/ Szczegóły tutaj:https://www.mdpi.com/2072-4292/15/9/2392