Ученые из Пекинского лесотехнического университета, Манчестерского столичного университета и Университета Цинхуа разработали усовершенствованную модель искусственного интеллекта, которая создает карты высоты древесного полога с высоким разрешением, используя только стандартные RGB-изображения. Подробности опубликованы в журнале Journal of Remote Sensing.
Леса играют ключевую роль в поглощении углекислого газа, но точный контроль их роста до сих пор остается сложной задачей. Лидар дает надежные данные, однако стоит дорого и требует сложной инфраструктуры. Оптические спутниковые изображения доступны и охватывают большие территории, но обычно не позволяют точно оценить форму и высоту крон, особенно в небольших и фрагментированных плантациях.
Новая модель искусственного интеллекта строит карты высоты древесного полога по стандартным RGB-изображениям, сочетая крупномасштабное компьютерное зрение и самообучение. Алгоритм извлекает визуальные признаки, сохраняет мелкие пространственные детали и затем рассчитывает высоту деревьев. В результате средняя ошибка составила всего 9 см, а совпадение с данными аэрофотосъемки достигло уровня, близкого к лидару. Точность распознавания отдельных деревьев превысила 90%, а связь с надземной биомассой оказалась высокой.
Метод проверили на плантациях в районе Фаншань под Пекином, где преобладают тополь, сосна и гинкго. Используя спутниковые снимки с разрешением один метр и лидарные данные для проверки, модель уловила тонкие различия в форме и высоте крон, которые часто пропускают существующие глобальные карты. При оценке биомассы для ключевых пород коэффициент соответствия превысил 0,9. При переносе на удаленный регион Сайханба точность практически не снизилась, что говорит о хорошей универсальности подхода.
Модель также позволяет восстанавливать годовые изменения роста леса и отслеживать накопление углерода за длительные периоды. Это делает технологию полезной для управления плантациями, проверки углеродных кредитов и национального учета выбросов.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что ИИ ускорил выявление незаконной заготовки древесины на космоснимках на 63%.
