Оценка послепожарной гибели древостоев с использованием данных дистанционного зондирования и машинного обучения

Лесные пожары являются одним из наиболее значимых факторов воздействия на растительность, углеродный цикл и биоразнообразие в современных условиях. Так, на территорию Сибири приходится до 70% от общего пожаров, возникающих на территории России ежегодно и до 90% площади, пройденной огнем. Это обуславливают необходимость разработки инструментов оценки и прогнозирования последствий воздействия пожаров на леса. В работе были использованы открытые каталоги данных, а также методы машинного обучения для прогнозирования площадей, на которых имела место гибель древостоев после пожаров, а также оценки значимости признаков, определяющих величину послепожарного отпада. С использованием набора тематических спутниковых продуктов и метода машинного обучения Random Forest для территории Красноярского края, республик Хакасия и Тыва проведена оценка значимости набора признаков для прогнозирования доли послепожарного отпада древостоев и разработана соответствующая модель. В работе использованы признаки, описывающие как лесорастительные и топографические условия, так и уровень влажности растительных горючих материалов, а также характеристики горения и величину изменений спектральных свойств поверхности, вызванных воздействием пожаров. Наибольшую относительную значимость при прогнозировании доли послепожарного отпада демонстрировал разностный индекс dNBR. Помимо него к числу значимых признаков были отнесены спектральные индексы dNDVI и dBAI, а также изменения отражательных свойств поверхности в ближнем ИК и красном диапазонах спектра. В целом, признаки, характеризующие изменения отражательных свойств поверхности, определяли более 50% вариабельности в оценках послепожарного отпада. Породный состав древостоя также оказался значимым признаков при прогнозировании величины отпада; темнохвойные и лиственничные леса характеризовались более высоким уровнем гибели древостоев. Можно отметить и значимое влияние погодных условий, определяющих влажность растительных горючих материалов, как во время действия пожара, так и в предшествующий пожару период. Результаты оценки точности разработанной модели показали удовлетворительную общую точность (0,84), а величина F1-score составила 0,76.
Работа выполнена в рамках государственного задания № FWES-2025-0025 (ФИЦ КНЦ СО РАН).