Компьютерный алгоритм определил запасы углерода в лесах Сахалина
Ученые разработали инструмент на основе машинного обучения, который позволяет по спутниковым снимкам определять породу деревьев, их высоту и запас углерода в лесах, а также оценивать достоверность каждого измерения. В отличие от аналогов, новый алгоритм показывает, где прогноз можно считать надежным, а где данные стоит перепроверить путем наземных наблюдений. Разработанный инструмент может использоваться для оценки влияния изменения климата на запасы углерода в конкретных лесах, а также для отслеживания состояния лесного хозяйства нашей страны.
В лесах запасены большие количества углерода в виде органических веществ, составляющих живые ткани растений: деревья в процессе фотосинтеза поглощают из воздуха углекислый газ, «перерабатывая» его в органику и кислород. Таким образом, лес служит «насосом», выкачивающим парниковый газ из атмосферы, но при определенных условиях может становиться и важным его источником. Поэтому необходимо отслеживать состояние лесов (виды и количество деревьев, их высоту и запасенный углерод), чтобы понимать, сколько углекислого газа они поглощают, и прогнозировать изменения климата.
Запасы углерода в лесах и в целом состояние экосистем долгое время отслеживали с помощью трудоемких наземных методов оценки, не позволяющих охватить большие территории. Кроме того, использовали спутниковые данные, по которым сложно точно определить характеристики конкретного участка даже с применением современного компьютерного моделирования. Так, существующие модели для анализа спутниковых снимков выдают лишь численные значения интересующих параметров — например запаса углерода — и не сообщают степень достоверности прогноза (насколько он может ошибаться). В свою очередь из-за возможных ошибок в расчетах климатические прогнозы получаются недостаточно надежными.
Исследователи из Сколтеха (Москва), Иркутского национального исследовательского технического университета (Иркутск) и Автономной некоммерческой организации «Институт исследований искусственного интеллекта AIRI» (Москва) разработали инструмент, который позволяет не только определить запасы углерода в лесах, а также некоторые параметры деревьев, но и оценить достоверность таких данных. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Scientific Reports.
Авторы использовали три набора данных о Корсаковском, Невельском и Холмском лесах Сахалинской области, обладающих высоким биоразнообразием: наземные данные лесничеств, снимки со спутника Sentinel-2 и топографическую карту местности. Данные лесничеств позволили определить преобладающие в лесах породы деревьев, их возраст, высоту, а также рассчитать запас древесины и углерода.
Авторы «разбили» спутниковые снимки лесов на множество небольших участков и сопоставили их спектральные характеристики (интенсивность отражения и поглощения разных цветов) с данными наземных измерений и рельефом местности. Используя этот набор показателей, исследователи разработали решение, основанное на усовершенствованных алгоритмах машинного обучения, таких как XGBoost, Random Forest и TabNet, позволяющих прогнозировать характеристики леса (породы деревьев, их возраст, высоту, запасы древесины и углерода) только по спутниковым снимкам.
«Главное нововведение, которое мы сделали, лежит в области разработки так называемого доверительного и адаптивного искусственного интеллекта. После обучения алгоритма мы адаптировали метод конформного предсказания, который позволяет для каждого прогноза построить доверительный интервал. Простыми словами, модель выдает не одну цифру, а диапазон, который соответствует определенной точности, например, 90%. Более того, этот интервал меняется в зависимости от сложности местности: на неоднородных, смешанных участках леса погрешность увеличивается, и алгоритм показывает ее. Это важное свойство доверительного ИИ, который не просто дает ответ, но и честно оценивает собственные ошибки», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Светлана Илларионова, руководитель исследовательской группы Центра ИИ Сколтеха.
Авторы протестировали точность всех трех алгоритмов на спутниковых снимках, не использовавшихся при обучении. Лучше всех характеристики леса определил алгоритм XGBoost. Вид деревьев он оценил с точностью 83%, а возраст — с точностью 70%. При определении запасов древесины и углерода погрешности (и, соответственно, доверительные интервалы в измерениях) были больше, а достоверность результатов составила 53–63%. Относительно невысокая точность связана с тем, что смешанные леса Сахалина имеют сложную для анализа структуру, а также с некоторыми упрощениями в уравнениях, которыми пользуются специалисты для расчета запасов углерода.
«Разработанный инструмент сочетает спутниковые данные с алгоритмами оценки неопределенности для оперативного прогнозирования характеристик леса. 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», — рассказывает один из основных исполнителей проекта, поддержанного грантом РНФ, Александр Бернштейн, доктор физико-математических наук, профессор Центра ИИ Сколтеха.
Telegram 
Дзен 
VK Международная группа ученых впервые определила природу необычных космических вспышек, которые оставались загадкой для науки на протяжении нескольких лет.
Австралийские ученые провели самый масштабный анализ всех существующих клинических испытаний медицинского каннабиса в психиатрии. Оказалось, что популярные препараты абсолютно бесполезны при лечении тревоги, психозов и ПТСР, но при этом гарантированно вызывают побочные эффекты у каждого седьмого пациента. Единственным достоверно подтвержденным полезным свойством каннабиноидов оказалась помощь в лечении зависимости от самой марихуаны.
Брачная стратегия пернатых напрямую определяет их потребность в сексуальной разрядке. Британские биологи проанализировали поведение 120 видов птиц и выяснили, что животные без постоянного партнера прибегают к самоудовлетворению значительно чаще тех, кто образует крепкие пары. Исследование показало, что привычка тереться о ветки служит естественным эволюционным механизмом для сброса гормонального напряжения, а не патологическим следствием жизни в клетке: в дикой природе этот процесс происходит даже активнее, чем в зоопарках.
Исследователи опросили более 60 тысяч испытуемых из разных стран и выяснили: чем больше человек зациклен на себе, тем холоднее он к своему партнеру. Правда, снижение накала страстей не всегда плохо, у этого есть и положительные стороны.
Около четырех миллиардов лет назад Солнечная система пребывала в хаосе: гигантские планеты сближались, меняли орбиты и выбрасывали своих соседей в межзвездное пространство. Хотя шансы на «выживание» лун Юпитера и Урана в этот период были крайне малы, астрономы показали, что их судьба может хранить следы древней катастрофы с участием «потерянной» планеты.
Изучив данные о скорости изменения температур ледяных спутников пятой и шестой планеты системы, астрономы обнаружили, что она слишком высока для по-настоящему ледяной поверхности. Оказалось, что эти тела покрыты материалом, по своим свойствам резко отличающимся от земного льда.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно