Система автоматизованого прогнозування змін площі лісового покриву методами штучного інтелекту - Вишинський, Б. Р.; Сенів, М. М. (Scientific Bulletin of UNFU, 2025)
Зміни лісового покриву є одним із ключових екологічних викликів, які впливають на стійкість природних екосистем, баланс вуглецю та ефективність управління лісовими ресурсами. Розглянуто підходи до застосування машинного та глибокого навчання для завдання прогнозування змін лісового покриву на підставі супутникових зображень. Виявлено, що підходи із застосуванням глибокого навчання та геоінформаційного моделювання демонструють найбільшу ефективність прогнозування змін площі лісового покриву. З’ясовано, що поєднання різних методів глибокого навчання у гібридні моделі підвищує ефективність і точність прогнозування. Визначено недоліки сучасних наявних досліджень, зокрема – відсутність механізму інтерпретації результатів та інтеграції карт індексів вегетації. Розроблено комбінований метод із застосуванням згорткових нейронних мереж архітектури U-Net та рекурентних нейронних мереж архітектури LSTM у поєднанні із геоінформаційною моделлю CLUE-S, який дає змогу прогнозувати зміни лісового покриву та визначати індекси, які найбільше впливають на формування прогнозу. Розроблено прототип системи, яка реалізує комбінований метод, та проведено двоетапне навчання нейронної мережі на сформованому наборі даних із 42 локацій території Українських Карпат. Проведено дослідження процесу навчання нейронної мережі та визначено, що перенавчання моделі не відбулось, ефективність моделі настає від 10-12 епох, після чого значення метрик стабілізуються. Визначені показники якості моделі містять значення функції втрат – 0,02711, середньої абсолютної похибки (MAE) – 0,03762 та кореня середньоквадратичної похибки (RMSE) – 0,05096. Визначено, що прогнозування відновлення лісового покриву характерне високою точністю (AUC) – 0,98 та найбільше залежить від індексу NDVI (–0,602), тоді як для зменшення лісистості має помірну точність (AUC) – 0,64 і найбільше пов’язане зі зміною індексу NDRE (0,318), що дало змогу виокремити найбільш інформативні вегетаційні показники для моделі. Сформовано прогнозоване зображення та зображення розміщення змін на актуальному супутниковому зображенні для візуалізації та практичного застосування для керування лісовими ресурсами. Виявлено, що розроблений метод поєднує переваги глибокого навчання, зокрема – точність, та гнучкість в інтеграції додаткових даних для формування прогнозу змін лісового покриву, і результати його застосування можуть слугувати основою для планування превентивних заходів зі запобігання знелісненню та ефективного розподілу ресурсів.