Ліси — це легені нашої планети, осередок біорізноманіття та потужний природний механізм боротьби з кліматичними змінами. Але попри їхнє значення, наші знання про глобальну структуру лісів залишаються фрагментарними — особливо це стосується менш очевидних систем: агролісомеліорації, посушливих або гірських лісів.
Традиційні супутникові знімки з роздільністю 10–30 м не дозволяють виявити ці мозаїчні лісові території. Щоб змінити ситуацію, Meta у співпраці з Інститутом світових ресурсів (WRI) запустили амбітний проєкт: створення карти висоти крони дерев з точністю до 1 метра.
Застосувавши потужні інструменти штучного інтелекту та відкриті дані, команда побудувала глобальну модель на основі 18 мільйонів супутникових знімків від Maxar Technologies. Це дозволило виявляти не лише суцільні ліси, а й окремі дерева у складних ландшафтах — навіть в аграрних регіонах або громадах, що реалізують локальні проєкти з відновлення.
Моніторинг вуглецевих кредитів. Кредитування за видалення вуглецю (наприклад, завдяки посадці дерев) потребує детальної перевірки результатів. І тут важливо мати точні, оновлювані карти, що підтверджують реальне зростання дерев.
Глобальне картографування. Нові карти охоплюють усю сушу планети — більше третини територій, вище 1 м, а 35 млн км² — вище 5 м.
Прозорість та відкритість. Модель і дані доступні у відкритому доступі з комерційною ліцензією. Це дозволяє будь-кому інтегрувати їх у власні проєкти, від локальних ініціатив до державного моніторингу лісів.
Приклади різної висоти крони деревного покриву, на чотирьох різних континентах. Ліва панель показує супутникове зображення (від Maxar Technologies), середня панель показує прогнозовану висоту крони, а червона крапка на правій панелі вказує на місце, де проводився аналіз
🛰️ Модель DINOv2, розроблена у Meta AI Research, пройшла навчання за принципом самоконтрольованого навчання (SSL), тобто без використання розмічених даних. Вона навчилася виявляти структури крони на зображеннях та прогнозувати її висоту з середньою похибкою всього 2,8 м.
Крім супутникових зображень, модель адаптована для роботи з даними з дронів і аерофотознімків, повторно дискретизованих до роздільної здатності 0,5 м.
Отримана карта висоти крони дозволяє:
формувати еталонні показники для оцінки біомаси;
підвищувати якість моніторингу проєктів з відновлення лісів;
виявляти ділянки, де відстають роботи, та краще спрямовувати підтримку.
GIS-фахівці, екологи, агрономи, менеджери природоохоронних проєктів та політики — усі, хто працює на стику природоохоронної діяльності, просторового аналізу та кліматичних рішень, можуть інтегрувати ці дані у свої системи моніторингу.
Чому це важливо для України? Наші ліси теж змінюються — частково через клімат, частково через людський фактор і війну. Новітні технології картографування допоможуть відстежувати ці зміни, підвищити ефективність агролісомеліорації та краще планувати відновлення зруйнованих екосистем.
Джерело: Детальніше за посиланням Sustainability
