ЗАСТОСУВАННЯ ГІБРИДНИХ МОДЕЛЕЙ У МОНІТОРИНГУ ЕКОЛОГІЧНИХ СПІЛЬНОТ

Анотація

Моніторинг екологічних спільнот в природних заповідниках є критично важливим для збереження біорізноманіття, особливо в умовах кліматичних змін і антропогенного впливу. Традиційні методи, такі як ручний аналіз даних фотопасток або використання статистичних моделей, мають певні обмеження, зокрема низька якість зображень (через погодні умови чи недостатнє освітлення), невизначеність у класифікації схожих видів і брак адаптації до локальних екосистем. Сучасні підходи, засновані на згорткових нейронних мережах (CNN), демонструють високу точність у глобальних наборах даних, але їхня ефективність знижується в реальних умовах із шумом і нестачею тренувальних даних, особливо для регіональних особливостей. Використання гібридних моделей, що поєднують CNN із нечіткою логікою, пропонує перспективне рішення, дозволяючи обробляти невизначеність і підвищувати стійкість систем. Однак ці підходи залишаються недостатньо дослідженими, а їхня практична цінність для моніторингу біорізноманіття потребує детального аналізу.
Метою статті є огляд сучасного стану застосування гібридних моделей у моніторингу екологічних спільнот, оцінка їхніх переваг і недоліків порівняно з традиційними методами, а також визначення перспектив їхнього розвитку. Використано методи порівняльного аналізу для оцінки точності, обчислювальної складності та адаптивності моделей, а також синтез даних для окреслення трендів і прогалин. Особливу увагу приділено прикладам гібридних підходів (CNN + нечітка логіка) у задачах класифікації видів і прогнозування динаміки екосистем.
Виконаний у роботі аналіз свідчить, що гібридні моделі забезпечують підвищення точності класифікації до 85–90% у складних умовах (низька якість зображень, схожість видів), що перевершує традиційні CNN (70–80%). Їхня здатність обробляти невизначеність завдяки нечіткій логіці робить їх перспективними для локальних екосистем, таких як українські заповідники. Водночас виявлено прогалини: висока обчислювальна складність, обмежена кількість тренувальних даних і недостатня інтеграція з геоінформаційними системами. Перспективи включають розробку оптимізованих алгоритмів, адаптацію до регіональних умов і створення економічно доступних рішень для природоохоронної галузі. Результати статті сприятимуть подальшим дослідженням і практичному впровадженню гібридних моделей у моніторинг біорізноманіття.