Лазеры помогают исследователям предсказывать предпочитаемую птицами среду обитания
Каждой весной перелётные птицы, такие как черногорлая синеспинная древесница (Black-throated Blue Warbler), отправляются из тропических убежищ в Карибском бассейне или Южной Америке в леса Северной Америки. Экологи и защитники природы десятилетиями задавались вопросом, как предсказать, какой именно участок леса птицы выберут для гнездования.
В конце 1950-х годов эколог Роберт МакАртур предположил, что виды птиц выбирают среду обитания в соответствии со структурой леса: высотой древесного полога, ветвлением, распространением и обилием листьев, наличием низкорослых кустарников. Раньше для определения мест гнездования орнитологи использовали бинокли и простые приспособления, тратя тысячи часов на анализ небольших участков.
Команда исследователей под руководством Скотта Гётца из Исследовательского центра Вудс-Хоул совершила прорыв, объединив спутниковые данные, перепись птиц на местности, лидар (light detection and ranging, lidar) и новую методику моделирования. Результаты опубликованы в журнале Ecology.
Ключевую роль сыграл прибор NASA Laser Vegetation Imaging Sensor (LVIS), установленный на самолёте. Он посылает импульсы лазерного света к лесному пологу и записывает точки отражения сигнала от листьев, ветвей и поверхности земли. Анализ этих данных позволяет определить высоту полога и его вертикальную плотность.
В сочетании с данными спутника Landsat (показывающими сезонные изменения растительности) информация от LVIS указала не только высоту деревьев, но и структуру крон — наличие преимущественно высоких ветвей или множества ярусов под вершинами.
В исследовании команда наблюдала за черногорлой синеспинной древесницей, которая предпочитает низкорослую растительность. Используя четырёхлетние данные LVIS, исследователи классифицировали различные лесные местообитания как «хорошие», «удовлетворительные» или «плохие» на основе структуры полога. Их рейтинг «хороших» местообитаний совпал с фактическим присутствием вида на местности в 90% случаев.
Эта технология лидара позволяет проводить более точные оценки относительной важности климата и структуры среды обитания для популяций животных. Методика также применима для прогнозирования местообитаний других видов, связанных со структурой полога, таких как летяги или куницы, а при возможности отслеживания упавших брёвен — даже для саламандр.