Леса — один из ключевых «углеродных поглотителей» на планете. Они не только производят кислород, но и накапливают огромные объёмы углерода в своей биомассе: в стволах, ветвях, корнях и даже в почве. Точная оценка этих запасов важна как для климатической политики, так и для устойчивого лесопользования. Однако традиционные методы учёта — наземные замеры — трудоёмки, дороги и охватывают лишь небольшие участки.
В Центре геоданных НИУ ВШЭ мы разрабатываем подход к оценке углеродных запасов в лесах, сочетающий спутниковые данные и машинное обучение. В основе нашей методики — данные европейских спутников Sentinel-1 (радар) и Sentinel-2 (оптический), входящих в программу Copernicus Европейского космического агентства. Эти спутники обеспечивают регулярное, бесплатное и высококачественное наблюдение за земной поверхностью — идеальную основу для масштабного мониторинга лесов.
Наша модель обучается на реальных полевых данных: возрасте древостоя, преобладающей породе, средней высоте и диаметре деревьев, а также объёме древесины. Эти параметры напрямую связаны с биомассой и, соответственно, с количеством запасённого углерода. Используя комбинацию радарных (Sentinel-1) и оптических (Sentinel-2) сигналов, мы можем восстанавливать структурные и видовые характеристики леса даже в условиях облачности или сложного рельефа.
На текущем этапе разработки модель уже демонстрирует обнадёживающие результаты: она достаточно точно воспроизводит ключевые лесотаксационные показатели на тестовых участках. В ближайшем будущем мы планируем применять эту систему для мониторинга лесополос — важных элементов агроэкосистем России, выполняющих защитные, климатические и биоразнообразные функции.
Такой подход открывает возможности для регулярного, пространственно детального и экономически эффективного учёта углеродных запасов — не только в удалённых регионах, но и вблизи сельскохозяйственных угодий. Это важный шаг к созданию национальной системы учёта «углеродного следа» и реализации климатических обязательств России.