bg
Управление территорией и экология
08:52, 11 июня 2026
views
11

Российский ИИ будет следить за запасами углерода в лесах

Ученые Сколтеха, Иркутского политеха и Института AIRI создали нейросетевой инструмент, который видит сквозь кроны деревьев– определяет запас углерода в лесах, а еще и признается в собственных ошибках – подсказывает, где прогноз стоит перепроверить.

Существующие алгоритмы после обработки спутниковых снимков зачастую выдают лишь цифры по запасам древесины. Но что, если нейросеть ошиблась? Проверить тысячи гектаров леса пешими обходами физически невозможно. С новой разработкой все иначе. Она может стать «золотым ключом» к углеродной нейтральности – амбициозной цели, которую уже достигают на Сахалине.

Честный алгоритм

Новая разработка на базе машинного обучения XGBoost определяет породу дерева (точность 83%), его возраст (70%) и, самое основное, запасы углерода. Последний параметр – самый трудный для дистанционного зондирования, и здесь точность пока скромная (53–63%).

Но главное – в смене подхода. Система выдает «карту доверия». На ней зеленым цветом выделены участки, где расчетам можно верить, красным – требующие проверки. Для обучения нейросети использовали «слепок» с уникальной природы трех районов Сахалина – Корсаковского, Невельского и Холмского. Также «подключили» снимки спутника Sentinel-2, рельеф местности и собранные наземные данные.

Климатический эксперимент

Сахалинский климатический эксперимент стартовал в 2022 году. Регион стал полигоном для отработки механизмов углеродного регулирования. Министерство экономического развития России признало Сахалинскую область первым субъектом России, достигшим досрочно углеродной нейтральности. Поглощение парниковых газов превышает их выбросы.

«Благодаря эксперименту Сахалинская область превратилась в динамично развивающийся субъект как в экономическом, так и экологическом смысле. С чистым воздухом, уникальной живой природой. Регион, в котором хочется жить, работать и отдыхать», – отметил губернатор Сахалинской области Валерий Лимаренко.

Россия обладает более 20% мировых лесов. Это национальное богатство, которое, по данным Российского научного фонда, хранит в себе около 55,8 миллиарда тонн углерода. Но без точного цифрового двойника леса управлять этим богатством не получится. В 2023 году Президент России Владимир Путин утвердил обновленную Климатическую доктрину, в которой была поставлена задача по достижению углеродной нейтральности России к 2060 году. Тогда же Институт космических исследований РАН создал информационно-аналитическую систему «Углерод-Э» для мониторинга углерода в лесных и других экосистемах России.

К «умным данным»

Раньше ИИ просто собирал статистику. Теперь же он оценивает свои выводы. Это переход от «больших данных» к «умным данным». Более точный контроль позволит быстрее выявлять незаконные вырубки, очаги болезней леса и ветровалы. «Доверительный ИИ» поможет компаниям проводить аудит своих лесоклиматических проектов без дорогостоящих полевых экспедиций.

«Климатическая повестка – долгосрочный приоритет Правительства. От нее зависит конкурентоспособность нашей продукции за рубежом и участие России в формировании новых рынков, где у нас есть компетенции, чтобы занять лидирующие места. Это продукция с низким углеродным следом – производство алюминия, удобрений, нефтехимии, лития, атомная и гидроэнергетика, ВИЭ», – подчеркнул министр экономического развития России Максим Решетников.

Авторы исследования заявляют о планах масштабирования. Алгоритм должен научиться различать биоразнообразие всей страны. Более того, разработка привлечет внимание стран с обширными и труднодоступными лесами.

Такой подход позволяет не только получать пространственно-распределенные оценки параметров леса, но и количественно оценивать достоверность результатов, что повышает качество принятия решений при мониторинге лесных ресурсов. В дальнейшем мы планируем масштабировать решения и повышать их устойчивость и достоверность для использования в лесных экосистемах, отличающихся высоким разнообразием
quote
like
heart
fun
wow
sad
angry
Последние новости
Главное
Рекомендуем
previous
next