Ecology and the use of regression analyses to estimate the biomass of forest stands, as well as methods for mapping and visualizing carbon stocks in a machine learning environment
How to cite
Abstract
The study of the ability of forests to accumulate carbon has reached a global level, and the assessment of greenhouse gas uptake in carbon landfills has become particularly in demand. The authors have created and published three proprietary databases reflecting the biological productivity of Eurasian forests. An algorithm for calculating the input part of the carbon cycle (NWP) of forests in the Ural region has been developed, which underlies the use of machine learning. ML.NET . The present study is aimed at further developing models and algorithms for using these databases in a machine learning environment to solve acute global climate problems of our time.
Keywords
References
Ануреев А. Что мешает использовать формальные методы для верификации ИИ? // Математика Al 2025: мат. Межд. конф., посв. математике в искусственном интеллекте (24-28 марта 2025 года, Сочи). 2025. rutube.ru/video/ad09740477e5dd2b1df496fa54441746/
Воронов М.П., Усольцев В.А., Часовских В.П. Исследование методов и разработка информационной системы определения и картирования депонируемого лесами углерода в среде Natural: моногр. 2 изд. испр. и доп. Екатеринбург: Уральский государственный лесотехнический университет, 2015. 192 с.
Лабунец В.Г., Часовских В.П. Является ли мозг классическим компьютером, работающим в алгебре Клиффорда? Математические основы теории. Екатеринбург: Изд-во ООО «Акдениз», 2022. 178 с.
Усольцев В.А. Лесная биомасса и первичная продукция для лесов Евразии: моногр. 3-е изд., доп. Екатеринбург: Уральский государственный лесотехнический университет, 2020.
Усольцев В.А., Норицин Д. В., Маленко А.А. Регрессионные модели и таблицы для оценки структуры фитомассы деревьев при дистанционном зондировании сосняков РФ // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2016. № 1(135).
Capellman J. Hands-on machine learning with ML.NET: Getting started with Microsoft ML.NET to implement popular machine learning algorithms in C#. PACKT. 2020. 296 p.
Esposito D., Esposito F. Programming ML.NET // Microsoft press. 2022. 256 p.
Kattge J., Bonisch G., Diaz S., Lavorel S., Prentice I.C., Leadley P., Tautenhahn S. TRY plant trait database – Broader coverage and open access // Global change biology. 2020. Vol. 26. pp. 119-188.
Knowles T., McCall M., Skutsch M., Theron L. Readying community forestry for REDD+: involving local communities in mapping and MRV tasks // Pathways for Implementing REDD+: insights from carbon markets and communities. UNEO. Perspectives series. Ed. by X. Zhu. 2010. pp. 141-151.
Labunets V.G., Chasovskikh V.P., Smetanin J.G., Ostheimer E. Novel multi-parameter Golay 2-complementary sequences and transforms // Journal of рhysics: сonf. series. 2018. Vol. 1096. Iss. 1. Art. 12043.
Ripple W.J., Wolf Ch., Newsome T.M., Barnard P., Moomaw W.R. World scientists’ warning of a climate emergency // BioScience. 2020. Vol. 70. № 1. pp. 8-12.
Schaphoff S., Lucht W., Gerten D., Sitch S., Cramer W., Prentice I.C. Carbon storage in the terrestrial biosphere under varying climate scenarios // Climatic сhange. 2006. № 74(1). 97-122