Отчёты

[Российско-японский научный форум] Онлайн-семинар «Российско-японское сотрудничество в сфере мониторинга экосистем» (Japan-Russia Collaboration for Ecosystem Monitoring)

Отчёт подготовил Рам АВТАР, доцент кафедры факультета наук об окружающей среде Университета Хоккайдо (организатор семинара).

Цель семинара

Основной целью семинара была разработка алгоритмов для обработки данных мультисенсорного спутникового зондирования (PALSAR, Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat) для мониторинга бореальной экосистемы, поскольку бореальная экосистема является одним из крупнейших сухопутных биомов и играет важную роль в глобальном углеродном цикле. В последнее время лесные пожары, вырождение и гибель повреждённых лесов и вырубка лесов в бореальных экосистемах вызывают увеличение выбросов CO₂. Данные мультисенсорного дистанционного зондирования могут быть источником достоверной информации об изменениях в экосистеме, необходимой для устойчивого лесопользования. Семинар был посвящён обсуждению того, как данные мультисенсорного дистанционного зондирования могут быть использованы для выработки научно обоснованных решений по устойчивому лесопользованию, способствуя тем самым достижению Цели 3 «Борьба с изменением климата» и Цели 15 «Сохранение экосистем суши» ЦУР.

Краткое описание

В семинаре приняли участие 64 специалиста и учащихся из 8 стран. Доклады представили учёные из Японии, России и Великобритании. Выступающие подчеркнули важность данных долгосрочных полевых наблюдений и геопространственной информации, в частности данных дистанционного зондирования, для повышения точности мониторинга бореальных экосистем. Крупнейшие научные станции, такие как полевой стационар «Спасская Падь» в центральной части Республики Саха (Якутия), являются превосходной платформой для международного сотрудничества в сфере мониторинга экосистем. Семинар может послужить стимулом для новых совместных проектов с участием учёных из России, Великобритании и Японии. Также было отмечено, что использование данных мультисенсорного зондирования и алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения позволяет рассчитывать на получение новых результатов в ближайшем будущем.

Результаты семинара

Семинар способствовал развитию сотрудничества между исследователями из России, Японии и других стран, расширению сети научных контактов и обмену информацией.
На второй день семинара участники смогли на практике изучить возможности применения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения для своих текущих исследований.
Также на второй день семинара участники изучили практические аспекты сбора и обработки данных с беспилотных летательных аппаратов.
В ходе семинара обсуждалась возможность совместных публикаций и дальнейших совместных исследований по применению машинного обучения и глубокого обучения в науках о Земле.
На основе этого семинара в Московском государственном университете им. М. В. Ломоносова был организован практикум для студентов по использованию Google Earth Engine.

Примечание: для получения доступа к видеозаписи семинара для скачивания, пожалуйста, свяжитесь с организатором (Ram AVTAR, ram@ees.hokudai.ac.jp).