Датасет, машинное обучение и информационная система определения и картирования депонируемого лесами углерода

Abstract

В контексте глобальных климатических изменений и усиливающегося внимания к проблеме парникового эффекта оценка и мониторинг поглощения углерода экосистемами приобретают стратегическое значение. Исследуются возможности и технологии подготовки актуальных наборов датасет. Определены их свойства и возможные риски искажения данных. Предлагается подготовку датасет, их анализ и обработку проводить в среде технологии искусственного интеллекта – машинное обучение. Рассматривается среда ML.NET, определяется её архитектура, свойства и возможности. ML.NET – новая и эффективная технология. Исследуются возможности ML.NET для регрессионного анализа картирования углерода, депонируемого лесами. Показано, что исследование применения технологий искусственного интеллекта для оценки картирования углерода, депонируемого лесами, затрагивает фундаментальные проблемы технологий искусственного интеллекта. Предлагаемый перечень декомпозирован, и определены возможные направления устранения рисков. Авторы предлагают в качестве информационной системы собственную разработку определения и картирования депонируемого лесами углерода в среде NATURAL.