Искусственный интеллект научился различать деревья из космоса дешевле и точнее, чем раньше
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
В итальянских Альпах, на склонах Трентино, где облака и крутые склоны мешают спутникам различать деревья, исследователи из Кембриджа опробовали новый метод. С помощью ИИ и данных со спутников они смогли нанести на карту 18 видов деревьев с точностью 82%. Эту информацию сообщает сайт Phys.org.
Результаты работы опубликованы в журнале Science of Remote Sensing в 2026 году. Ученые использовали геопространственную модель Tessera, которая анализирует год спутниковых снимков и выделяет сезонные изменения кроны — цветение, плодоношение, листопад. Эти данные уникальны для каждого вида.
Модель показала точность около 82% против 73–79% у традиционных методов. При этом Tessera лучше распознавала редкие виды и точнее определяла доли видов в каждом участке карты.
Метод подходит для масштабирования на континенты и не требует мощных суперкомпьютеров — стандартное оборудование справляется. По словам Джеймса Болла из Кембриджского института исследований сохранения природы, это открывает путь к недорогому картографированию лесов Европы, Африки и Латинской Америки. Полученные данные могут быть полезны Евросоюзу, ЮНЕП и компаниям, работающим с углеродными кредитами.
В исследовании применили технику «мягких меток» — модель использует вероятностный подход к обучению, не отбрасывая смешанные участки леса, а используя доли видов.
Теперь ученые планируют применить метод к сети из 11 000 участков в Латинской Америке для автоматического картографирования лесов в масштабе континента.
