Ансамбль штучних нейронних мереж навчається на знімках супутників Sentinel-2, користуючись інформацією програми GEDI, що надає відомості про висоту рослинності на деяких ділянках земної поверхні.
Вчені зі швейцарської вищої технічної школи Цюріха (ETHZ) представили нейросетеву модель, що визначає висоту дерев за супутниковими фотографіями. Очікується, що вона допоможе в боротьбі з кліматичними змінами і зниженням видового розмаїття.
Фахівці навчали модель ШІ визначати висоту рослинності за знімками двох супутників дистанційного зондування Землі Sentinel-2 (експлуатуються Європейським космічним агентством). Раз на п'ять днів ці супутники фотографують всю поверхню Землі з роздільною здатністю 10 ст.110 метрів на піксель. Щоб навчитися зіставляти візуальні характеристики цих знімків з висотою присутніх на них дерев, модель отримувала інформацію від місії NASA GEDI, яка надає дискретні дані про висоту рослинності між 51-м градусом північної і 51-м же градусом південної широти.
У результаті навчений ансамбль з п'яти нейромереж здатний визначати висоту рослинності на більш ніж 250 000 знімків (близько 160 ТБ даних).
Екологи тепер можуть використовувати цю інформацію для аналізу закономірностей лісообігу по всьому світу. З розробниками вже зв'язалися кілька фахівців: наприклад, Волтер Джетц (Walter Jetz) з Єльського університету хоче застосувати карту висоти дерев для складання моделі біорізноманіття. Карта також може виявитися корисною для урядів, адміністративних органів та НУО. «Завдяки Sentinel-2 висоту рослинності можна перераховувати кожні п'ять днів, що дозволяє відстежувати вирубку тропічних лісів», - пояснюють розробники.