Ученые из Сколтеха, Иркутского национального технического университета и Института искусственного интеллекта AIRI разработали уникальный алгоритм, позволяющий с высокой точностью измерять запасы углерода в лесах Сахалина по спутниковым снимкам. Новинка отличается тем, что не просто выдает усредненные данные, а математически рассчитывает степень достоверности каждого измерения, что особенно важно для экологов и исследователей климата.
Для обучения и тестирования системы ученые использовали данные по Корсаковскому, Невельскому и Холмскому лесничествам Сахалина, отличающимся высоким природным биоразнообразием. Они объединили архивные наземные карты, топографические данные и свежие снимки со спутника Sentinel-2. Алгоритм разбил спутниковые изображения на мелкие пиксели, сопоставив их спектральные характеристики с реальными данными о высоте и породах деревьев.
В результате была создана «умная» система, способная определить породу и возраст деревьев, а также оценить запасы древесины и объемы углерода с точностью до 83%, 70% и 53–63% соответственно. Наиболее высокие показатели были достигнуты в определении породы и возраста деревьев, однако ученые объясняют относительно невысокие результаты оценки запасов углерода особенностями смешанных лесов Сахалина и несовершенством существующих математических формул, используемых для перевода кубометров древесины в чистый углерод.
Руководитель исследовательской группы Светлана Илларионова подчеркнула, что новый алгоритм обладает «достоверным и адаптивным искусственным интеллектом», способным строить доверительные интервалы для каждого прогноза, что повышает надежность полученных данных.
- Точность определения породы и вида деревьев — 83%.
- Точность определения точного возраста насаждений — 70%.
- Точность оценки запасов древесины и объемов углерода — 53–63%.
В ближайших планах научной группы — повышение устойчивости и практическое применение разработанного инструмента для мониторинга лесного хозяйства и оценки климатических изменений по всей территории России.