Обзор современных методов автоматизированного дешифрирования оптических спутниковых снимков для оценки лесных насаждений редкостойной тайги и притундровых лесов европейской части России: состояние и перспективы
Автор: Аваков Я.А.
Журнал: Лесохозяйственная информация @forestry-information
Рубрика: Геоинформационные технологии
Статья в выпуске: 1, 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье представлен краткий обзор современного состояния и перспектив применения методов автоматизированного дешифрирования оптических спутниковых снимков для получения характеристик лесных на‑ саждений в специфических природных условиях – в зоне редкостойной тайги и притундровых лесов европейской части России. Рассмотрены ограничения, связанные с дефицитом эталонных данных. Проанализированы классические алгоритмы, ансамблевые модели и архитектуры нейронных сетей (включая U‑Net). Уделено внимание нормативным аспектам, интеграции с дополнитель‑ ными источниками данных (LiDAR, SAR и др.), оценке качества и учёту неопре‑ делённости результатов. Показано практическое применение алгоритмов в зависимости от региональных условий; предложенные решения могут быть внедрены в системы государственного мониторинга и лесоустройства.
Автоматизированное дешифрирование, оптические спутниковые снимки, редкостойная тайга, притундровые леса, машинное обучение, нейросети, LiDAR, радар, БПЛА, Sentinel-2, гиперспектральные данные, лесоустройство, мониторинг
Короткий адрес: https://sciup.org/143185534
IDR: 143185534 | УДК: 528.8(470.1) | DOI: 10.24419/LHI.2304-3083.2026.1.07
A Review of Modern Methods of Automated Interpretation of Optical Satellite Imagery for Assessing Sparse Taiga and Sub-Tundra Forests in the European part of Russia: Current Status and Prospects
A concise review is presented of the current state and prospects for applying automated methods to interpret optical satellite imagery for deriving forest stand attributes under specific natural conditions — namely the sparsely stocked taiga and forest‑tundra zones of European Russia. The paper addresses limitations arising from the shortage of reference data. Classical algorithms, ensemble models, and neural network architectures (including U‑Net) are examined. Particular attention is given to regulatory aspects, integration with supplementary data sources (LiDAR, SAR, etc.), quality assessment, and the treatment of uncertainty in the results. The review not only catalogs algorithms and platforms but also demonstrates their practical application with regard to regional conditions. The proposed approaches are suitable for implementation in state monitoring and forest management systems.
