Использование глубокого обучения для мониторинга исчезающего лесного покрова Индии

Исследователи, используя данные спутникового мониторинга, разработали алгоритм глубокого обучения, способный предоставлять ежемесячные карты землепользования и земного покрова в режиме, близком к реальному времени, для территорий Индии.

Несмотря на то, что Индия входит в десятку самых богатых лесами стран мира (около 80.9 млн гектаров, ~25% территории), это значительное сокращение по сравнению с прошлыми годами. Между 1890-ми и 1990-ми годами страна потеряла почти 80% своих естественных лесов из-за быстрого экономического развития и чрезмерной эксплуатации ресурсов. Сегодня, когда леса продолжают исчезать, учёные сосредоточены на помощи в сохранении оставшихся.

Система мониторинга была обучена на данных Международной климатической и лесной инициативы Норвегии (NICFI), предоставляющей высокодетальные изображения тропиков, полученные со спутниковой группировки PlanetScope. Комбинируя эти данные с глобальной картой земного покрова от Университета Цинхуа, модель смогла создать детализированную базовую карту региона.

Обученная модель обработала 10 базовых карт с января по октябрь 2022 года. На ежегодном собрании Американского геофизического союза авторы показали, что с помощью этих карт удалось отследить сезонные изменения: динамику бесплодных земель, влияние муссонов на сельхозугодья и распределение лесов в горных районах.

Один из ключевых выводов — необходимость более пристального изучения экологами сезонного воздействия муссонов на лесной покров Индии. Понимание этих изменений поможет оценить последствия изменения климата для лесов. Как отметила ведущий автор проекта Ин Цзо, наличие таких карт позволяет лучше понять, как глобальное потепление влияет на жизнь на Земле, а в перспективе — изучать и другие ежегодные явления, например, наводнения.

Разработанный подход может быть адаптирован и для других регионов мира, где приоритетной задачей является обнаружение и оповещение о деградации лесов.