Российско-американская команда исследователей применила сверточные нейронные сети для изучения спутниковых снимков высокого разрешения трех сибирских ландшафтов, полученных с интервалом 10-15 лет
Нейросеть проанализировала почти миллион участков размером 12×12 м и выявила, что темпы распространения кустарников варьируют от 2,4% до 26,1% за десятилетие в зависимости от локальных условий. Исследование показало, что зрелые кустарники предпочитают хорошо дренированные склоны, а новая колонизация происходит на более плоских участках, что открывает возможности для прогнозирования дальнейшего закустаривания Арктики в условиях изменения климата
В августе 2025 года в журнале Journal of Ecology вышла статья «Landscape patterns of shrubification in the Siberian Low Arctic», посвящённая анализу закустаривания тундры в южной части Сибирской Арктики по спутниковым снимкам высокого разрешения с интервалом 10–15 лет. Российско-американская команда с участием исследователей МЛЛЭ ФГГТ и ИПЭЭ РАН обучила сверточную нейронную сеть распознавать стадии развития ольхи кустарниковой (Alnus alnobetula ssp. fruticosa) – от отсутствия кустарников до сомкнутого полога – и проанализировала почти миллион участков площадью 12×12 м, что позволило в сотни раз ускорить картографирование по сравнению с традиционными методами без потери качества.
Арктика – регион с одними из самых обширных свидетельств влияния изменения климата, в частности, повышения температуры. Эти изменения легко наблюдать по мере перестройки экосистем и ландшафтов. Быстрое распространение высоких кустарников на земли, ранее занятые низкорослыми тундровыми растениями, является примером этого и одним из ключевых компонентов наблюдаемого «озеленения тундры». Распространение кустарников включает как смыкание существующих кустарниковых пологов (т.е. их заполнение), так и освоение новых мест. Закустаривание имеет далеко идущие последствия для биофизических свойств и функционирования экосистем. Высокие кустарники существенно изменяют поверхностный энергетический баланс через воздействие на альбедо, свойства снега и затенение почвы. Увеличение снегозадержания в кустарниковых зарослях может значительно повышать зимние температуры почвы. Экосистемы с большим покрытием кустарников могут становиться источниками углерода при более низких температурах в условиях высокой освещенности. Это создает потенциальную угрозу усиления парникового эффекта по мере дальнейшего потепления и закустаривания Арктики.
Исследователи показали, что закустаривание происходит на всех трёх изученных участках, однако его темпы сильно различаются и составляют от 2,4% до 26,1% площади в десятилетие в зависимости от местных условий. Главными факторами распространения кустарников оказались теплообеспеченность и дренаж: зрелые кустарниковые сообщества формируются на хорошо дренированных, прогреваемых склонах и рядом с уже существующими зарослями, тогда как начальные стадии колонизации чаще появляются на более ровных и немного более влажных поверхностях. Использование четырехклассовой системы (тундра, колонизация, несомкнутые и зрелые кустарниковые сообщества) вместо бинарного деления позволило детализировать экологические механизмы и траектории закустаривания.
Предложенный методический подход демонстрирует, как технологии машинного обучения и архивные спутниковые данные могут использоваться для ретроспективного и оперативного мониторинга растительности на больших территориях с высоким пространственным разрешением. Процедура объединяет обработку спутниковых изображений с помощью ИИ, извлечение экологических факторов из цифровой модели рельефа и их статистическую оценку и может быть распространена на более обширные регионы Арктики. Полученные данные важны для климатических, биогеохимических и мерзлотных моделей, поскольку переход от травянистого покрова к высоким сомкнутым кустарникам радикально меняет условия среды и влияет на множество компонентов экосистемы.
Промежуточные результаты данного исследования были представлены на Семинаре Лаборатории в мае 2024 года. Работа выполнена в рамках программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ (Международная лаборатория ландшафтной экологии).
Derkacheva A., Frost G.V., Epstein H. E., Ermokhina K. (2025). Landscape patterns of shrubification in the Siberian Low Arctic: A machine learning perspective. Journal of Ecology, 113(10), 2813–2831. https://doi.org/10.1111/1365-2745.70129