Согласно последним международным соглашениям в регулировании уровня выбросов парниковых газов, возникает потребность внедрения новых национальных стандартов, учитывающих международные стандарты по вопросам управления выбросами парниковых газов. Однако в настоящее время российский сегмент Глобальной системы наблюдений за климатом характеризуется достаточно слабой технической оснащенностью и низким уровнем репрезентативности. Следовательно существует потребность в развитии национальной системы мониторинга и прогнозирования выбросов парниковых газов. Одним из путей решения этой задачи является применение средств дистанционного зондирования Земли с использованием методов искусственного интеллекта.

Для этого нами планируется разработка программного прототипа, который позволит оценить вклад древесной биомассы в депонирование углерода и снижение уровня парниковых газов для дальнейшего подсчёта углеродного следа.

Первым этапом реализации предполагается оценка видового состава леса с использованием нейросетевых технологий на основе изображений дистанционного зондирования Земли. Следующим этапом планируется разработка алгоритма на основе полученных данных от нейронной сети с последующим созданием отчётов мониторинга.

Данный продукт могут использовать организации в области экологии, занимающиеся вышеописанной проблематикой.

На страницу проекта