В России создан инновационный нейросетевой алгоритм, предназначенный для расчета индекса листовой поверхности (LAI) с использованием данных отечественных спутников «Метеор-М». Разработка, в которой приняли участие специалисты Института космических исследований РАН, Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и Федерального научного центра биологических систем и агротехнологий РАН, открывает новые возможности для мониторинга экосистем и сельского хозяйства.
Спутники «Метеор-М» — это орбитальные аппараты дистанционного зондирования Земли, работающие на круговых солнечно-синхронных полярных орбитах на высоте 820–830 км. На их борту установлены российские приборы КМСС-2, обеспечивающие мультиспектральную съемку в зеленом, красном и ближнем инфракрасном диапазонах с разрешением 60 метров и полосой обзора до 1020 км.
Индекс листовой поверхности (LAI) — ключевой климатический параметр, отражающий фотосинтетическую и транспирационную активность растений. Точная оценка LAI необходима для моделирования экосистем, геохимических циклов, а также для мониторинга сельскохозяйственных угодий. Как пояснил руководитель проекта Дмитрий Плотников, для обучения нейросети использовалась модель переноса излучения PROSAIL, позволяющая учитывать широкий спектр параметров растительности и почвы.
В ходе работы нейросеть была обучена на массиве данных, полученных в 2022 году с приборов КМСС-2. Объём выборки составил около 60 тысяч фрагментов съёмки. Полученные карты LAI демонстрируют высокую точность для сельскохозяйственных и степных территорий, а также пастбищ и лугов. Для густых лесов точность оказалась ниже, что связано со сложностью структуры лесного покрова.
Разработанный продукт уже доступен научному сообществу в составе семейства информационных сервисов «Вега». Это позволит повысить эффективность экологического и сельскохозяйственного мониторинга на основе отечественных спутниковых данных.
Ранее Европа запустила семь новых миссий для ускорения передачи космических данных.
