Россия
Россия
В статье рассматриваются возможности применения технологий Big Data в управлении лесными ресурсами для достижения устойчивого развития. Анализируются методы сбора и обработки данных (спутниковый мониторинг, IoT-датчики, машинное обучение), а также их применение для оптимизации логистики лесозаготовок, прогнозирования спроса на древесину и расчета углеродного следа. На примере глобальных и региональных кейсов (Global Forest Watch, опыт РФ) демонстрируется эффективность Big Data в решении экологических и экономических задач. Обсуждаются ключевые проблемы внедрения: качество данных, кадровый дефицит, высокая стоимость инфраструктуры.
Big Data, устойчивое управление лесами, лесозаготовки, углеродный след, машинное обучение, оптимизация логистики, спутниковый мониторинг, климатические изменения, IoT, лесные экосистемы
1. Хансен, М. К. Глобальные карты изменений лесного покрова в XXI веке с высоким разрешением / М. К. Хансен [и др.] // Science. – 2023. – Т. 342, № 6160. – С. 850–853. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1244693
2. Гупта, С. Машинное обучение для прогнозирования лесных пожаров: сравнительное исследование / С. Гупта [и др.] // Дистанционное зондирование (Remote Sensing). – 2021. – Т. 13, № 8. – С. 1501.
3. Вулдер, М. А. Текущее состояние программы Landsat, научные исследования и применение / М. А. Вулдер [и др.] // Дистанционное зондирование окружающей среды (Remote Sensing of Environment). – 2020. – Т. 225. – С. 127–147.
4. Чен, Дж. Система мониторинга в реальном времени на основе Интернета вещей для обнаружения лесных вредителей / Дж. Чен [и др.] // Датчики (Sensors). – 2022. – Т. 22, № 3. – С. 789.
5. Кинан, Р. Дж. Динамика площади лесов в мире: результаты Глобальной оценки лесных ресурсов ФАО / Р. Дж. Кинан [и др.] // Лесная экология и управление (Forest Ecology and Management). – 2021. – Т. 352. – С. 9–20.
6. Набуурс, Г. Дж. Климатически оптимизированное лесное хозяйство: влияние на смягчение последствий изменения климата в трех европейских регионах / Г. Дж. Набуурс [и др.] // Технический отчет EFI. – 2022. – № 101. – 45 с. DOI: https://doi.org/10.31166/VoprosyIstorii202204Statyi18
7. Саатчи, С. С. Выявление уязвимости влажных тропических лесов к множественным факторам стресса / С. С. Саатчи [и др.] // One Earth. – 2021. – Т. 4, № 7. – С. 988–1003. DOI: https://doi.org/10.1016/j.oneear.2021.06.002; EDN: https://elibrary.ru/XBCZLY
8. Беттингер, П. Опыт планирования и эксплуатации лесов в эпоху больших данных / П. Беттингер [и др.] // Современные лесные отчеты (Current Forestry Reports). – 2020. – Т. 3, № 4. – С. 269–280.
9. Тан, Дж. Большие данные в управлении природными ресурсами: обзор / Дж. Тан [и др.] // Международный журнал геоинформации ISPRS (ISPRS International Journal of Geo-Information). – 2020. – Т. 9, № 10. – С. 575.
10. Федоров, Р. Цифровизация лесного хозяйства в России: проблемы и возможности / Р. Федоров [и др.] // Леса (Forests). – 2022. – Т. 13, № 5. – С. 732.
