Проект направлен на разработку программно-аппаратного комплекса для создания цифрового двойника экосистемы леса. Решение объединяет сеть наземных IoT-датчиков и модели искусственного интеллекта для непрерывного мониторинга, инвентаризации и прогнозирования состояния лесных массивов — без сплошных наземных обследований и с минимальным привлечением полевых бригад.

Проблема. Текущий подход к учёту и мониторингу лесного фонда основан на периодических наземных таксационных работах, что требует времени (актуализация данных раз в несколько лет), значительных затрат и не позволяет оперативно фиксировать изменения — вырубки, пожары, ветровалы, вспышки вредителей. Это создаёт разрыв между реальным состоянием леса и данными, которыми располагают лесопользователи и контролирующие органы, приводит к несвоевременному выявлению нарушений, потерям древесины и рискам для устойчивого лесопользования. В условиях роста требований к прослеживаемости древесины и учёту поглощения углерода лесами участникам отрасли нужны инструменты, работающие в режиме, близком к реальному времени.

Решение. Система интегрирует плотную сеть наземных IoT-датчиков (влажность, температура, задымление, движение, состояние ствола и почвы) с программно-алгоритмическим комплексом на базе ИИ. Модель обучается на эталонных данных лесных участков и в реальном времени сопоставляет актуальные показания датчиков с цифровым двойником, выявляя отклонения в составе древостоя, признаки пожаров, вырубок и поражения вредителями. Результат — актуальная модель лесного массива и заключение о его состоянии в течение минут, без выезда полевой бригады.

Технологическая новизна. Применение методов глубокого обучения для совместной обработки разнородных временных рядов данных наземных сенсоров позволяет повысить точность распознавания состояния леса по сравнению с классическими методами точечного контроля, а также адаптировать модель под новые регионы и породный состав без полной переразметки данных.

Рынок. Лесопромышленные и лесозаготовительные предприятия, органы управления лесным хозяйством, научно-исследовательские организации. Потенциальные потребители — компании, ориентированные на устойчивое лесопользование, углеродные проекты и цифровизацию отраслевого учёта.

Соответствие приоритетам. Проект относится к критическим технологиям РФ «Технологии мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды, предупреждения и ликвидации её загрязнения» и сквозной технологии «Технологии искусственного интеллекта». Рынки НТИ — TechNet (основной).

На страницу проекта