Российские ученые научили ИИ считать углерод в лесах по спутниковым снимкам
Исследователи из Сколтеха, ИРНИТУ и института AIRI разработали алгоритм машинного обучения, который определяет запасы углерода в лесах на основе спутниковых снимков. Работа опубликована в журнале Scientific Reports при поддержке гранта Российского научного фонда.
Леса поглощают углекислый газ и накапливают углерод в живых тканях деревьев, однако при определенных условиях могут превращаться и в источник парниковых газов. Отслеживать состояние лесных массивов на больших территориях традиционными наземными методами крайне сложно, а существующие модели анализа спутниковых данных не сообщают, насколько их прогнозам можно доверять.
Новый инструмент решает эту проблему. Алгоритм не просто выдает числовое значение – он показывает диапазон возможных ответов и честно указывает на собственную погрешность.
Алгоритм тестировали на снимках сахалинских лесов. Лучший результат показал XGBoost: вид деревьев он определил с точностью 83%, возраст – 70%, запасы углерода – с достоверностью 53–63%. В перспективе авторы планируют масштабировать решение на другие лесные экосистемы.
