Überwachung eines Ökosystems in der Krise: Messung des Verlusts von Seegraswiesen mithilfe von Deep Learning in der Mosquito Lagoon, Florida

Das Ökosystem der Mosquito Lagoon, Florida, hat sich seit den 2010er Jahren schnell verschlechtert, mit einem bemerkenswerten Rückgang von Schlüsselarten des Seegrases. Seegras ist für viele Arten in der Lagune von entscheidender Bedeutung, aber Nährstoffüberladung, Algenblüten, Bootfahren, Manateepasung und andere Faktoren haben zu seinem Verlust geführt. Um diesen Rückgang zu verstehen, analysierte ein tiefes neuronales Netzwerk Landsat-Bilder von 2000 bis 2020. Die Ergebnisse zeigten einen signifikanten Verlust von Seegras nach 2013, was mit der Super-Algenblüte von 2011–2013 zusammenfiel. Die Seegrasverbreitung variierte jährlich, wobei das Modell in Jahren mit höherer Seegrasbedeckung am besten abschnitt. Während die Deep-Learning-Methode erfolgreich Seegras identifizierte, zeigte sie auch, dass die aktuelle Seegrasbedeckung nahezu nicht vorhanden ist. Dieser Überwachungsansatz könnte zur Wiederherstellung des Ökosystems beitragen, wenn er mit geeigneten Richtlinien für die Wiederherstellung der Mosquito Lagoon verbunden wird.