Ученые доверили нейросети составить карту видового разнообразия деревьев

Традиционно экологи полагались на обследование небольших участков земли для сбора данных о видах деревьев, и этот метод часто не учитывает более широкую изменчивость леса. Хотя другие методы могут охватывать большие территории, они затрудняют классификацию отдельных деревьев. Исследователи решили эту проблему, обучив нейронную сеть с помощью изображений древесного полога и данных датчиков из Национальной сети экологических обсерваторий.

Сеть, обученная на данных 40 000 деревьев, достигла 75-85-процентной точности при классификации распространенных видов деревьев. Кроме того, она позволила провести важнейший анализ, например, определить живые и мертвые деревья. Алгоритм показал наилучшие результаты в зонах открытого полога и при работе с хвойными породами, особенно в регионах с низким видовым разнообразием.

Прогнозы этих моделей были загружены в Google Earth Engine.