Ученые разработали инструмент на основе машинного обучения, который позволяет по спутниковым снимкам определять породу деревьев, их высоту и запас углерода в лесах, а также оценивать достоверность каждого измерения. В отличие от аналогов, новый алгоритм показывает, где прогноз можно считать надежным, а где данные стоит перепроверить путем наземных наблюдений. Разработанный инструмент может использоваться для оценки влияния изменения климата на запасы углерода в конкретных лесах, а также для отслеживания состояния лесного хозяйства нашей страны. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Scientific Reports.