Исследователи из «Сколтеха», Института искусственного интеллекта AIRI и Иркутского национального исследовательского технического университета (ИРНИТУ) при поддержке Российского научного фонда разработали ИИ-инструмент для прогноза характеристик лесов.

Решение применяет алгоритмы машинного обучения, такие как XGBoost, Random Forest и TabNet, для того, чтобы по спутниковым снимкам оценить породы деревьев, их возраст, высоту, запасы древесины и углерода.

Для обучения исследователи использовали спутниковые снимки лесов Сахалинской области, спектральные характеристики которых были соотнесены с данными наземных измерений и рельефом местности.

Применяемые в решении алгоритмы протестировали на спутниковых снимках, не использовавшихся для обучения. Наилучшие результаты показал XGBoost: виды деревьев он оценил с точностью 83%, в задаче по определению возраста деревьев показатель составил 70%. Для запасов древесины и углерода достоверность результатов достигла 53–63%.

В дальнейшем ученые планируют масштабировать решение, а также повышать его устойчивость и достоверность.

В октябре 2025 года Минцифры России и «Роскосмос» сообщили о планах создать ИИ-сервисы для анализа спутниковых снимков.