15/11/2025
0Современные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и концепция Больших Данных (Big Data), в XXI веке играют одну из ключевых ролей в мониторинге и управлении лесными экосистемами. Инновационные методы позволяют обрабатывать и анализировать огромные объёмы информации, что, в свою очередь, помогает выявлять закономерности и делать точные прогнозы. Это особенно важно для эффективного управления лесными ресурсами, а также для предотвращения различных угроз, таких как незаконная вырубка и разнообразные природные катастрофы, включая крупномасштабные пожары.
От анализа космоснимков до прогнозирования катастроф
Одной из областей применения ИИ является обработка спутниковых снимков. С помощью передовых алгоритмов искусственного интеллекта можно быстро и точно обнаруживать даже самые незначительные изменения в состоянии лесов. Например, система способна выявить появление новых дорог, которые могут указывать на вырубку леса, а также задымление и участки, где были срублены насаждения. Важным преимуществом является и то, что она способна уведомлять местные власти об обнаруженных изменениях в режиме реального времени. Это позволяет оперативно реагировать на угрозы и предотвращать дальнейшее уничтожение лесных ресурсов.
Кроме того, ИИ используется для разграничения легальных и нелегальных лесозаготовок. Алгоритмы анализируют различные характеристики древесного покрова — цветовую гамму, текстуру и плотность. Это позволяет минимизировать риск ошибочного анализа и более точно определять, какие участки леса подвергаются незаконной вырубке.
Другим направлением является акустический анализ звуков, связанных с вырубкой лесов. Процесс заготовки сопровождается характерным звучанием — рёвом бензопил и тяжёлой техники, ударами падающих деревьев и механическими шумами. Системы Интернета вещей (IoT) могут улавливать даже отдалённые звуки, что позволяет ИИ сигнализировать о возможных незаконных действиях.
Прогнозирование угроз также является важной функцией, которую выполняют алгоритмы ИИ. Они анализируют климатические данные, такие как температура, влажность почвы и погодные условия, а также общую активность флоры и фауны. Таким образом, система может предостеречь от надвигающихся природных катастроф — лесных пожаров или нашествия вредителей.
Что касается технологии Больших Данных, то она также играет важную роль в анализе состояния лесных экосистем. Данные, полученные с помощью дистанционного зондирования, включая снимки со спутников и дронов снимки, предоставляют ценную информацию о состоянии лесов. Например, можно отслеживать покрытие территории деревьями, высоту крон и биомассу. Выявленные изменения состояния лесов со временем сигнализируют о том, что отслеживаемая зона может быть подвержена вырубке или деградации.
Интеграция данных из различных источников, таких как метеостанции, спутниковые снимки и информация от беспилотных летательных аппаратов, позволяет создавать комплексную картину состояния лесных ресурсов.
А теперь перейдём к конкретным примерам использования ИИ и Big Data в системах мониторинга лесов. Начнём, конечно же, с отечественных.
Рослесинфорг и анализ космических снимков
Ежедневная деятельность Рослесинфорга, государственной организации, занимающейся мониторингом лесных ресурсов, сегодня включает в себя тщательный анализ тысяч космоснимков лесов. В масштабах года эта цифра достигает порядка 200 тыс. изображений, сделанных с помощью спутников, что соответствует примерно 15 миллионам квадратных километров материалов космической съёмки.
При этом работа Рослесинфорга не ограничивается только мониторингом деятельности так называемых «чёрных лесорубов». Специалисты ведомства отслеживают и другие природные воздействия на леса — например, пожары и последствия ураганов.
На данный момент высококачественные снимки для мониторинга госорганизации предоставляет Роскосмос. В составе орбитальной группировки функционирует 11 спутников, среди которых шесть оптических аппаратов «Канопус-В», четыре спутника «Метеор-М», а также радиолокационный спутник «Кондор-ФКА». Они работают в рамках целевого заказа, что позволяет им сосредоточиться на определённых территориях.
Космические снимки обладают высокой разрешающей способностью и позволяют распознавать участки лесов площадью от 100 квадратных сантиметров. При этом обновление информации происходит с периодичностью раз в сутки. Под наблюдением космических аппаратов находятся более 500 лесничеств, общая площадь которых составляет 300 миллионов гектаров.
Современные спутники способны получать двухмерные изображения участков леса, и каждое такое изображение уникально, как отпечаток пальца. Однако для достижения максимальной пользы от этих данных важна их быстрая и правильная интерпретация. Специалисты Рослесинфорга сопоставляют официально зарегистрированные рубки леса с теми, которые отражены на космических снимках, и анализируют динамику изменений лесного покрова.
Например, если по имеющимся документам разрешённая площадь рубки составляет гектар, а на снимке реальная площадь превышает эту цифру, то такое несоответствие может указывать на возможные нарушения законодательства в области лесопользования.
Цифровой хранитель лесов России
Использование беспилотных летательных аппаратов, или дронов, становится одним из самых заметных трендов в области мониторинга российских лесов. В различных регионах России, таких как Иркутская область, Марий Эл, Красноярский край и Чувашия, активно инициируются пилотные проекты, направленные на внедрение беспилотников в лесное хозяйство.
Регионы также занимаются закупкой дронов в рамках национального проекта под названием «Беспилотные авиационные системы». Читайте также: «Применение беспилотных авиационных систем в лесной отрасли».
Одним из наиболее значимых преимуществ использования БПЛА является возможность оперативного выявления очагов лесных пожаров на самых ранних стадиях их возникновения, что, в свою очередь, существенно сокращает время реакции служб по ликвидации возгораний и минимизирует площадь, которую может охватить огонь.
Так, в министерстве лесного хозяйства Красноярского края отмечают, что этот регион одним из первых в РФ начал применять беспилотные авиационные системы для мониторинга лесов и борьбы с пожарами. Согласно данным, предоставленным ведомством, благодаря беспилотным аппаратам SIGMA, разработанным местным производителем «Авакс», специалистам лесничеств края удалось значительно снизить количество лесных возгораний. За последние несколько лет это число уменьшилось в 1,6 раза, а площадь, пройденная огнём, сократилась почти в 3,5 раза. В планах региональных властей — оснастить все лесничества края беспилотниками, что позволит ещё более эффективно контролировать лесные массивы и предотвращать пожары.
Кроме того, в 70 регионах России функционирует система дистанционного мониторинга и управления под названием «Лесохранитель». Она объединяет около трёх тысяч камер, установленных на вышках сотовых операторов по всей стране. Каждая из них может обеспечивать обзор на расстоянии до 35 километров и ведёт круглосуточную видеосъёмку.
Благодаря использованию технологий искусственного интеллекта, система обрабатывает полученные данные и может заранее предупреждать о возможных задымлениях, указывая их точные координаты.
В Удмуртии, согласно информации Федерального агентства лесного хозяйства (Рослесхоза), с помощью внедрения системы «Лесохранитель» и других современных технологий в 2024 году удалось добиться значительного сокращения числа лесных пожаров — в 3,5 раза по сравнению с предыдущими годами. В Оренбургской области также наблюдаются положительные результаты от применения современных технологий и активной профилактической работы: по данным регионального министерства природных ресурсов, экологии и имущественных отношений, в 2024 году количество лесных пожаров снизилось на 90% по сравнению с 2021 годом, что привело к достижению рекордно низкого уровня возгораний за последние пять лет.
ФГИС ЛК ждёт внедрение ИИ
В минувшем октябре состоялось совещание, организованное главой Рослесхоза Иваном Советниковым, в котором приняли участие представители экспертного сообщества, лесопользователи и сотрудники региональных лесных ведомств. Основной темой обсуждения стало представление концепции развития Федеральной государственной информационной системы лесного комплекса (ФГИС ЛК) на предстоящий год.
В ходе встречи глава ведомства подчеркнул, что в этом году был пересмотрен подход к подготовке технического задания для системы. Он отметил, что основная задача заключается в том, чтобы активно слушать мнения и предложения коллег из регионов, а также представителей лесного бизнеса. Эти люди, отметил он, ежедневно работают с системой и могут предоставить ценные рекомендации по её улучшению.
В результате работы над новыми предложениями была систематизирована информация, которая поступала в ведомство, и подготовлено обновлённое техническое задание. Советников акцентировал внимание на том, что необходимо продолжать доработку интерфейса ФГИС ЛК: система должна стать более удобной и комфортной для пользователей. Планами также предусмотрено внедрение новых функций, таких как возможность добавления фильтров и создания избранного.
Кроме того, руководитель Рослесхоза отметил, что при работе с ФГИС ЛК необходимо полностью исключить дублирование информации. Таким образом, данные, которые уже внесены в государственный лесной реестр, должны автоматически переноситься в проектируемые документы.
Заместитель руководителя Рослесхоза Вячеслав Спиренков, который также принял участие в обсуждении, представил концепцию развития системы на 2026 год. Он сообщил, что в Рослесхоз поступило более 600 предложений по улучшению ФГИС ЛК, и все они были тщательно систематизированы по различным тематикам. Основные приоритеты этой концепции заключаются в расширении функциональных возможностей системы и развитии инструментов, которые будут способствовать упрощению и оптимизации работы лесопользователей.
В числе задач, поставленных перед ведомством, также значится внедрение технологий искусственного интеллекта. Это, отметили участники совещания, позволит реализовать новые лесные услуги, такие как согласование проектов лесоразведения и согласование проектной документации для лесных участков.
Также в рамках концепции на 2026 год планируется расширить перечень документов, которые можно будет формировать в системе. К ним будут добавлены акты о лесных пожарах, документы об отнесении земель под лесовосстановление и проекты освоения лесов. Спиренков также отметил, что во ФГИС ЛК появится возможность оценки государственных услуг.
Локупитумпа Аппухамиллаге Видуши Шаника Ранасингхе, преподаватель кафедры стратегического и инновационного развития факультета Высшей школы управления в Финансовом университете Москвы
— Лесная отрасль перешла на интегрированную цифровую платформу, это означает, что ряд государственных записей и услуг были переведены в электронный формат. Это оптимизировало бухгалтерский учёт и отчётность. Для автоматического обнаружения незаконных вырубок леса и оценки ущерба сегодня активно используются коммерческие платформы (спутниковые снимки и искусственный интеллект).
Большие данные (big data) в лесном хозяйстве в первую очередь используются для интеграции и анализа многопространственных и поперечных потоков данных. На практике это включает в себя аналитические отчёты, такие как агрегированные панорамные картины, данные о пожарной опасности и данные о незаконных рубках для региональных операторов.
Ряд сценариев применения ИИ в лесном хозяйстве уже реализован. Примеры включают автоматическое распознавание границ, быстрое определение и прогнозирование распространения лесного покрова, классификацию растительности, оценку выживаемости растений, подсчёт запасов и обнаружение отклонений в цепочке поставок древесины.
Ведутся работы по применению различных технологий в будущем мониторинге лесных экосистем:
- LiDAR (аэро или наземный) и фотограмметрия для точной трёхмерной оценки запасов, структуры леса и оценки углеродного баланса.
- Дроны и мобильные комплексы для локальных обследований и проверки аномалий, найденных по спутникам.
- IoT и сенсорные сети — датчики микроклимата, дегазации (для раннего обнаружения пожаров/вредителей) в «горячих» зонах.
По моему мнению, искусственный интеллект/нейронные сети/большие данные нельзя назвать «панацеей», и они не заменят людей полностью. Хотя технологии являются ключевым инструментом автоматизации, качество выводов зависит от качества данных и точности разметки. Многие решения в итоге всё равно принимает человек. В частности, управленческие решения и их реализация, налогообложение и взаимодействие с бизнесом требуют участия экспертов. Кроме того, существуют практические ограничения, а именно юридические и организационные барьеры. На мой взгляд, ИИ — это инструмент для улучшения и ускорения процесса принятия решений, а не замена менеджеру или леснику.
Сегодня Россия обладает значительными навыками в области ГИС и обработки спутниковых данных. Кроме того, для этого есть научная база, то есть университеты и институты космических исследований. Внутри страны ускоряется координация и инвестиции в развитие информационных технологий и искусственного интеллекта.
Есть, впрочем, у такого импортозамещения и слабые стороны. Замена иностранной цифровой продукции в России идёт медленно. Ощущается нехватка специалистов по искусственному интеллекту и работе с большими данными. Эксперты считают, что дефицит специалистов в области искусственного интеллекта в ближайшем будущем сохранится. А ведь облачная инфраструктура по-прежнему зависит от импортных технологий.
По моему мнению, импортозамещение цифровой продукции в РФ требует дальнейшего сотрудничества в области промышленной политики, образования, подготовки кадров и инвестиций.
Всемирный лесной дозор
Преимущества ИИ и Big Data для контроля лесных насаждений используют не только в России. Ярким примером является Global Forest Watch (GFW), известный также как «Всемирный лесной дозор», который представляет собой мощное веб-приложение, предназначенное для мониторинга состояния лесного покрова нашей планеты в режиме реального времени.
Платформу разработали специалисты Института мировых ресурсов в сотрудничестве с рядом других крупных организаций, включая Google, Университет Мэриленда, компанию ESRI, Vizzuality и т. д. Создатели приложения направили усилие на разработку единого инструмента, который позволил бы отслеживать изменения в лесах и обеспечивать доступ к актуальной информации из любой точки мира.
Так, особенностью GFW является интерактивная карта, демонстрирующая процессы уничтожения и восстановления лесов с начала 2000 года. Основана она на спутниковых снимках, полученных от NASA, и обновляется в режиме реального времени, что позволяет пользователям видеть самые последние изменения в лесном покрове.
Сама платформа предоставляет обширные данные о площади лесов, анализирует чистый поток парниковых газов, который выделяется или поглощается лесами, а также предлагает информацию о различных антропогенных воздействиях на лесные экосистемы, включая данные о ненарушенных лесных территориях и уровне пожарной опасности. Кроме того, GFW собирает сведения о вкладе лесной промышленности в экономику различных стран, анализирует углеродный запас лесных массивов и предоставляет другие важные данные.
Для обеспечения актуальности информации GFW использует современные технологии — спутниковые данные, сложные компьютерные алгоритмы и облачные вычисления. Для сбора информации о лесах применяются различные методы, среди которых выделяются два основных: полевые исследования и спутниковый мониторинг.
Разумеется, Global Forest Watch представляет собой важный инструмент для мониторинга состояния лесов на планете, однако у него есть несколько значительных ограничений, которые стоит учитывать.
Одной из основных проблем является то, что в системе отсутствует чёткая дифференциация между природными лесами и лесными плантациями. В определение древесного покрова включаются такие растения, как масличная пальма, каучук, эвкалипт и другие виды, которые достигают высоты более 5 метров. Это может привести к искажению данных, поскольку такие плантации не выполняют те же экосистемные функции, что и естественные леса.
Кроме того, существует проблема пробелов в данных, которые могут охватывать обширные участки ландшафта, достигая длины в десятки километров, и даже затрагивать целые города. Особенно остро эта проблема проявляется в регионах с высокой облачностью, таких как субсахарская Африка, где получение точных данных затруднено из-за погодных условий.
Также стоит отметить, что GFW не всегда может быть использован для некоторых видов анализа, например, для обеспечения соблюдения Регламента Европейского Союза по обезлесению. Это ограничение делает инструмент менее универсальным, чем хотелось бы, особенно для организаций, стремящихся к более строгому контролю за состоянием лесных ресурсов.
Тем не менее Global Forest Watch остаётся полезным инструментом для начального понимания глобальных, национальных или региональных тенденций в области лесного покрова. Эксперты отмечают, что для достижения лучшего результата следует использовать GFW в сочетании с другими источниками данных.
