Идея основана на довольно простой механике. Когда ветер раскачивает ствол, дерево совершает периодические движения — фактически вибрирует с определенной частотой. Она зависит от массы и жесткости дерева. А количество воды в тканях влияет на эти характеристики.
Предыдущие исследования показали, что более сухие деревья в целом раскачиваются с меньшей частотой. Поэтому, если камера будет постоянно наблюдать за одним и тем же деревом и алгоритм обнаружит, что частота его колебаний постепенно снижается, это может быть признаком водного стресса.
«Если измерять частоту раскачивания во времени и видеть, что она снижается, можно предположить, что дерево испытывает водный стресс», — объясняет исследователь Джо Амматалли из Исследовательского института пустынь.
Чтобы проверить метод, ученые проводят эксперимент в лесу Гарвардского университета в Массачусетсе. Участок Harvard Forest CLIFF позволяет контролировать количество доступной деревьям воды, а рядом находится естественный участок, который используется для сравнения.
Исследователи устанавливают видеокамеры, а на стволах размещают датчики, способные фиксировать небольшие изменения их наклона. Одновременно они получают данные о движении сока внутри деревьев, влажности почвы и осадках. Это позволяет сравнить реальные показатели водного стресса с тем, что «видит» камера.
Затем алгоритм анализирует изображение и извлекает из него частоту раскачивания дерева. Исследователи уже разработали два варианта такого алгоритма. Лучше всего они работают с высокими и относительно тонкими деревьями, у которых хорошо различим ствол. У деревьев с большим количеством ветвей задача сложнее: движение распределяется по множеству веток и его труднее выделить на видео.
В основе метода лежит упрощенная механическая модель: дерево рассматривают как балку, закрепленную одним концом. Когда ветер приводит ее в движение, возникают колебания, по которым можно получить информацию о массе и жесткости конструкции.
Главное преимущество метода — ученым не обязательно создавать специальную сеть наблюдений. В США вдоль дорог уже работают тысячи камер, которые постоянно снимают окружающую обстановку. Если в поле зрения такой камеры находятся деревья, теоретически ее можно использовать для оценки их состояния.
Это особенно актуально для западных регионов США, где усиливаются засухи, а высокие температуры увеличивают потерю воды растениями и почвой. Состояние деревьев важно и с точки зрения пожарной безопасности: высохшая растительность повышает риск крупных пожаров, а ослабленные деревья могут падать на линии электропередачи, становясь причиной возгораний и перебоев с электричеством.
В перспективе система может не только определять нехватку воды, но и помогать находить деревья, которые с большей вероятностью могут упасть. Для коммунальных и энергетических компаний это дало бы возможность заранее проверять потенциально опасные участки.
У метода есть и еще одно применение. Исследователи предполагают, что по движению деревьев можно будет оценивать тепловой стресс городской растительности. Это может помочь понять, какие деревья хуже переносят жару и где их посадка принесет наибольшую пользу.
Пока технология остается экспериментальной. Исследователи завершат сбор данных в конце лета 2026 года и рассчитывают опубликовать результаты полноценного анализа в 2027 году. Поэтому сейчас речь идет не о готовой системе диагностики лесов, а о перспективном способе превратить обычное видео с камер в инструмент экологического мониторинга.
