Оценка алгоритма «Случайный лес» машинного обучения для классификации фитомассы лесов
Authors: Дергунов Д.М. , Воробьёв О.Н. , Курбанов Э.А. , Лежнин С.А. , Губаев А.В. 
Published: February 2025

Введение. Леса играют решающую роль в смягчении последствий изменения климата, защите биоразнообразия и обеспечении других экосистемных услуг, как чистый воздух и вода. Оценка и мониторинг наземной фитомассы лесов являются важными для понимания углеродного баланса, изменений их состояния и продуктивности с течением времени. Цель исследования – оценка алгоритма «Случайный лес» машинного обучения для классификации пространственного распределения надземной фитомассы по данным спутникового снимка Sentinel-2 на примере заказника «Сосновоборский» Пензенской области. Объекты и методы. Объектом исследования явились лесные насаждения заказника. На исследуемой территории, по данным лесоустройства и полевых работ, заложены 110 тестовых участков. Для моделирования пространственного распределения фитомассы использован ансамблевый метод машинного обучения «Случайный лес». Входными данными для модели были 12 спектральных каналов спутника Sentinel-2 и 7 вегетационных индексов. Для подбора значений оптимальных параметров модели «Случайный лес» использовалась программа GridSearchCV. Моделирование распределения фитомассы лесного насаждения по алгоритму «Случайный лес» проводилось с помощью интерактивной веб-среды с открытым исходным кодом Jupyter Notebook. Результаты. При использовании выбранных параметров алгоритма «Случайный лес» была получена оптимальная модель (R2=0,60) распределения фитомассы по территории заказника. Плотность остатков прогнозируемых значений вокруг нуля и их близость к нормальному распределению свидетельствуют об её адекватности. Максимальную связь с фитомассой лесов показали 11 (SWIR), b5, b3, b12, b2 и b7 спектральные каналы снимка Sentinel-2. В итоге получена карта пространственного распределения фитомассы лесов по территории заказника. Выводы. Результаты показывают, что сочетание спектральных каналов Sentinel-2 и вегетационных индексов повышают точность оценки фитомассы лесных насаждений с использованием алгоритма машинного обучения «Случайный лес». Разработанный алгоритм может быть рекомендован для определения пространственного распределения надземной фитомассы в лесных экосистемах Пензенской области.
Introduction. Forests play a critical role in mitigating climate change, protecting biodiversity and providing ecosystem services such as clean air and water. Assessing and monitoring above-ground forest phytomass is important for understanding the carbon balance and changes in forest condition and productivity over time. The purpose of the study is to evaluate the Random Forest machine learning algorithm for classifying the spatial distribution of above-ground phytomass based on Sentinel-2 satellite image data using the case of the Sosnovoborsky nature reserve in the Penza region. Objects and methods. The object of the study is the forest stands of the Sosnovoborsky nature reserve. According to forest management and field data, 110 test plots were established in the study area. To model the spatial distribution of phytomass over the study area, the ensemble machine learning method Random Forest was used. The input data for the model were 12 spectral bands and 7 vegetation indices. To select the values of the optimal parameters of the Random Forest model, the GridSearchCV program was employed. Modeling of the distribution of the phytomass of a forest stand using the Random Forest algorithm was carried out using the interactive open-source web environment Jupyter Notebook. Results. Using the selected parameters of the Random Forest algorithm, an optimal model (R2=0.60) of phytomass distribution throughout the reserve was built. The density of the residuals of the predicted values around zero and their closeness to the normal distribution indicate the adequacy of the model. The maximum connection with forest phytomass was demonstrated by 11 (SWIR), b5, b3, b12, b2 and b7 spectral bands of the Sentinel-2 image. As a result, a map of the spatial distribution of the forest phytomass across the study area was obtained. Conclusions. The results show that the combination of Sentinel-2 spectral bands and vegetation indices improves the accuracy of estimating the phytomass of forest stands using the Random Forest machine learning algorithm. The developed algorithm can be recommended for determining the spatial distribution of the above-ground phytomass in the forest ecosystems of the Penza region.