- Вышел в свет первый номер журнала «Лесохозяйственная информация» за 2026 год!
В исследовании проанализирована возможность применения методов машинного обучения для пространственного моделирования основных таксационных показателей лесов с использованием данных, полученных при государственной инвентаризации лесов, а также находящихся в открытом доступе космических снимков Landsat-8/9.
Средняя точность распознавания преобладающей породы в сегменте (условном выделе) по натурным данным составила 70%. При этом точность определения хвойных пород – 100%. Ошибки MAE (Mean Absolute Error) и RMSE ((Root Mean Square Error) при прогнозировании основного количественного таксационного показателя – среднего запаса древостоя на 1 га – при наземной верификации смоделированных данных составили ±25,8 и ±32,2% соответственно.
