Идентификация уникальных озер различного происхождения методами машинного обучения

В настоящее время как никогда стал актуален вопрос разработки критериев отбора озер для внесения их в списки особо охраняемых природных территорий (ООПТ), а также оценки природных экосистем, подвергшихся существенному антропогенному влиянию и требующих особого внимания со стороны экологов. Однако, экспертная оценка индивидуально каждой экосистемы требует значительных исследовательских и экономических ресурсов. С учетом площади России и труднодоступности некоторых регионов она становится практически невозможной. Для предварительных оценок и сужения круга поиска кандидатов на ООПТ могут выступать камеральные методы. К одним из них относятся различные методы идентификации аномалий по базам данных морфометрических, гидрохимических, гидрологических и гидробиологических характеристик озер. В данной работе рассмотрены некоторые методы машинного обучения, направленные на выявления аномальных значений для озер карстового, вулканического и ледникового происхождения. Основной целью данного исследования является поиск оптимальных математических методов установления уникальности той или иной озерной экосистемы. В работе рассмотрены тестовые выборки озер, полученные на основе базы данных WORLDLAKE. При анализе использовались методы: 1) фактор локального выброса, 2) изолированный лес и 3) одноклассовый метод опорных векторов. Выявлены особенности применения различных методов в зависимости от морфометрического происхождения озерных котловин. Полученные аномальные объекты подвергались сравнению и последующей экспертной оценке на наличие у них уникальных свойств по различным параметрам. Экспертная оценка подтвердила, что большинство выделенных озер могут рассматриваться как уникальные с учетом и других признаков, характеризующих озерные экосистемы.