Сотрудники ЦЭПЛ РАН на конференции Американского географического союза

Сотрудники ЦЭПЛ РАН на конференции Американского географического союза

С 11 по 15 декабря 2023 года в г. Сан-Франциско (США) проходит ежегодная международная конференция Американского географического союза (American Geophysical Union), посвященная естественным наукам. Основные направления работы конференции:

  • Биологические науки и науки о земле (Biogeosciences)
  • Гидрология (Hydrology)
  • Науки об атмосфере (Atmospheric Sciences)
  • Геодезия (Geodesy)
  • Криосфера (Cryosphere) и др.

Ежегодно конференция собирает более 22 000 участников со всего мира.

В секции Достижения в области дистанционного зондирования для мониторинга изменений биоразнообразия: интеграция данных и моделей в разных масштабах и технологиях (Advances in Remote Sensing for Monitoring Biodiversity Change: Integrating Data and Models Across Scales and Technologies) направления  Biogeosciences был представлен постерный доклад  А.Н. Нарыковой  от коллектива авторов ( А.Н. НарыковаА.С. Плотникова, А.П. ГераськинаН.Е. Шевченко) “Preparing predictors for geospatial modeling of earthworm communities in the NorthWestern Caucasus using cloud platform Google Earth Engine”, посвященный первому году реализации научного проекта РНФ «Геопространственное моделирование сообществ дождевых червей Северо-Западного Кавказа методами машинного обучения».

Постер посвящен подготовке пространственных предикторов с использованием облачной платформы Google Earth Engine. Были представлены этапы подготовки сезонных композитных спутниковых изображений Sentinel-2, вычисление морфометрических характеристик рельефа, а также показана первая версия пространственного распределения общей численности дождевых червей на территории Северо-Западного Кавказа и относительная информативность пространственных предикторов.

С опубликованными тезисами можно ознакомиться по ссылке.

Исследование выполнено в рамках гранта РНФ № 23-24-00543 “Геопространственное моделирование сообществ дождевых червей Северо-Западного Кавказа методами машинного обучения”.