В работе оценивается применимость эмбеддингов TESSERA для идентификации доминирующих видов в высокоразнообразных степных сообществах. Дистанционное зондирование традиционно эффективно для монокультур и лесов (точность 85–95 %), но дает слабые результаты в видово-богатых травяных сообществах из-за спектрального смешения. В исследовании использованы полевые данные 87 участков и 128-мерные эмбеддинги TESSERA, сгенерированные из годовых временных рядов Sentinel-1 и Sentinel-2. Модели Random Forest продемонстрировали высокую эффективность для трех из четырех анализируемых видов (Festuca valesiaca Schleich. ex Gaudin, Stipa lessingiana Trin. & Rupr, Elymus repens (L.) Gould) с ROC-AUC > 0,83, что существенно превосходит традиционные методы (R² ≤ 0,4). Пространственный анализ подтвердил экологическую интерпретируемость прогнозов. Результаты открывают возможности для экономически эффективного мониторинга биоразнообразия на больших территориях.
Стрельников И.И., Остапко В.М., Ибатулина Ю.В.
