Ботанический сад-институт ДВО РАН
Ботанический сад-институт ДВО РАН

Лаборатория геоботаники

Биогеография Ботаника Экология
Заведующий лабораторией

Крестов Павел Витальевич

д.б.н., ч.-к., Российская академия наук
Публикаций
59
Цитирований
1 670
Индекс Хирша
19
CoLab ID
R-382EE-12520-HJ24D
ORCID
0000-0001-7601-0588
Scopus ID
6602797966
ResearcherID
AFK-7071-2022
Google Scholar ID
wLLIADIAAAAJ
Необходимо авторизоваться.
Коллектив

Изучаем растительный покров во всех его проявлениях в масштабах от локального до глобального и факторы, которые определяют его развитие и эволюцию. Используем для этого целый спектр подходов: от классических (много геоботанических описаний - ординация - классификация - биоклиматическое моделирование) до авангарда (большие данные, новые системы вычислений, глубокое машинное обучение, нейронные сети, очень много материалов дистанционного зондирования Земли). Информацию о состоянии и развитии наземных экосистем стараемся извлекать из почвенных образцов, возрастных кернов, огромных пробных площадей, спектральных откликов и паттернов. Значимые результаты получены в областях исследования разнообразия растительного покрова, биоклиматического моделирования, SDM, реконструкции активности тропических циклонов по историческим нарушениям древостоев, автоматической идентификации разных типов нарушений и видов деревьев по снимкам сверхвысокого разрешения. Присоединяйтесь.

  1. SDM
  2. Биоклиматическое моделирование
  3. Дендрохронология
  4. Машинное обучение
  5. Нейронные сети
  6. Ординация и классификация растительности
  7. Геоботаническое описание
Павел Крестов 🥼 🤝
Заведующий лабораторией
Петренко Татьяна Яковлевна
Татьяна Петренко
Научный сотрудник

Направления исследований

Моделирование распространения экономически важных видов деревьев

+
Моделирование распространения экономически важных видов деревьев
Построены ретроспективные и прогнозные модели распределения экономически значимых видов деревьев умеренных и бореальных лесов востока Азии. Модели распространения вида разработаны методом глубокого машинного обучения (Random Forest) для пессимистичного и оптимистичного сценариев изменения климата к 2070 году, а также для прошлых климатических эпох – последнего ледникового максимума (~21 тыс. лет до н.э.) и климатического оптимума среднего голоцена (~7000 лет до н.э.).

Машинная идентификация видов деревьев по материалам ДЗЗ сверхвысокого разрешения

+
Машинная идентификация видов деревьев по материалам ДЗЗ сверхвысокого разрешения
Созданы и обучены нейронные сети, позволяющие точно идентифицировать кроны сосны корейской и пихты цельнолистной на материалах дистанционного зондирования Земли сверхвысокого разрешения, полученных с помощью доступного беспилотного летательного аппарата с RGB-камерой. Показано, что данная технология особенно актуальна при исследованиях особо угрожаемой формации чернопихтово-кедрово-широколиственных лесов: за короткий промежуток времени стало возможным установление числа и точных координат деревьев пихты цельнолистной и сосны корейской на больших площадях (Рис. 2). Установлено, что решение практических задач, связанных с распознаванием деревьев, требует многоэтапного процесса, включающего сотрудничество специалистов с различными навыками и опытом, использование биологического и ландшафтного подхода при применении методов дистанционного зондирования для улучшения результатов распознавания.

Реконструкция истории воздействия тайфунов (тропических циклонов) на лесные экосистемы умеренной и бореальной зон

+
Реконструкция истории воздействия тайфунов (тропических циклонов) на лесные экосистемы умеренной и бореальной зон
Впервые выявлено трансформирующее воздействие тропических циклонов (ТЦ) на экосистемы бореальных лесов. Анализ космических изображений с помощью основанного на нейросетях многоступенчатого алгоритма распознавания видового состава деревьев и пятен ветровалов, вызванных ТЦ, открыл возможность понять механизмы и оценить масштабы и скорость изменений лесного покрова в бореальной зоне. Показано, что усиление активности и интенсивности ТЦ, которые все чаще и все дальше к северу проникают в умеренные широты, станет основным фактором быстрого изменения лесов при глобальном потеплении

Публикации и патенты

Найдено 

Адрес лаборатории

Владивосток, улица Маковского, 142
Необходимо авторизоваться.