Największym zagrożeniem dla sensownego wdrażania AI w leśnictwie nie jest „bunt natury przeciw algorytmom”, tylko jakość danych i złe oczekiwania. Modele uczą się na danych referencyjnych – jeśli są one ubogie, źle opisane albo niereprezentatywne, wynik może być efektowny, ale mylący. Inny problem to transferowalność – model działający świetnie w jednym regionie może się wyraźnie pogorszyć w innym.
Mimo że zastosowanie metod uczenia maszynowego w naukach leśnych ma już wieloletnią tradycję, jeszcze kilka lat temu AI w leśnictwie mogło wydawać się jedynie modnym hasłem i kojarzyć się z efektownymi wizualizacjami. Dziś, w warunkach zmiany klimatu, nasilających się susz, epizodów zamierania i rosnącej presji na wielofunkcyjność lasów, sztuczna inteligencja staje się narzędziem bardzo praktycznym, skraca czas rozpoznania problemu, pozwala porządkować ogrom danych i umożliwiać ich analizę oraz tworzyć prognozy tam, gdzie dotąd mieliśmy tylko intuicję i punktowe obserwacje. Nie zastępuje leśnika ani naukowca – ale coraz częściej działa jak dodatkowy zmysł: pozwala na wykrywanie powtarzalnych wzorców w zobrazowaniach satelitarnych, zdjęciach lotniczych i danych, których człowiek nie jest w stanie analizować tradycyjnymi sposobami w tak wielkiej skali.
W praktyce większość realnych wdrożeń AI w leśnictwie sprowadza się do dwóch zadań. Pierwsze to automatyczna interpretacja danych przestrzennych (obrazy satelitarne, lotnicze i zdronów), czyli szybkie pozyskiwanie informacji o strukturze lasu, zdrowotności i detekcja zmian. Drugie to modele predykcyjne, które łączą warstwy środowiskowe z danymi o drzewostanach, żeby prognozować dynamikę lasów i wspierać planowanie.
Inwentaryzacja i monitoring
Najbardziej rozwiniętą strefą zastosowań jest dziś inwentaryzacja i monitoring lasów oparty na teledetekcji. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią segmentować pojedyncze drzewa i ich korony, szacować cechy drzew i drzewostanów, opisywać zwarcie i strukturę pionową drzewostanu, a w coraz większym stopniu także rozróżniać gatunki. Takie narzędzia wspierają pracowników terenowych, pozwalają lepiej planować lustracje i szybciej aktualizować stan zasobów. Co ważne, rośnie znaczenie fuzji danych, sama fotografia satelitarna świetnie pozwala na przykład określać kondycję zdrowotną lasów czy ich fenologię, ale gorzej radzi sobie ze strukturą 3D; LiDAR odwrotnie – daje geometrię, ale ma mniej informacji spektralnej. Połączenie tych źródeł z danymi terenowymi to dziś jeden z najmocniejszych trendów w europejskim leśnictwie, także w dokumentach programowych UE dotyczących monitoringu i cyfryzacji sektora.
Obszarem, który wyjątkowo szybko przechodzi z etapu badań do praktyki, jest wczesne wykrywanie stresu wodnego i procesów zamierania drzewostanów. Modele uczenia maszynowego analizują szeregi czasowe wskaźników opisujących cechy lasu oraz dane meteorologiczne i siedliskowe, aby wyłapywać wzorce poprzedzające widoczne w terenie pogorszenie stanu lasu i wskazywać obszary o rosnącym ryzyku. W idealnym scenariuszu leśnik nie dowiaduje się o problemie dopiero wtedy, gdy symptomy są już oczywiste gołym okiem, lecz wcześniej otrzymuje mapę zagrożonych obszarów, co pozwala zaplanować odpowiednie zabiegi i szybciej reagować tam, gdzie skala strat może być największa. Takie podejście nie jest już wyłącznie koncepcją akademicką – modele i mapy ryzyka zamierania wypracowane w pracach prowadzonych pod kierunkiem prof. Jarosława Sochy z Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie zostały wdrożone do zastosowań w Lasach Państwowych, jako element wspierający praktykę urządzeniową i operacyjne planowanie działań.
Kolejny obszar to pozyskanie drewna i logistyka, czyli miejsca, w których cyfryzacja daje natychmiastowy efekt ekonomiczny i operacyjny. Dane z harwesterów i forwarderów, telemetria, informacje o warunkach terenowych i pogodzie – to materiał do optymalizacji tras, planowania zrywki z ograniczaniem uszkodzeń gleby, a także do predykcyjnego utrzymania maszyn (mniej awarii, lepsze okna operacyjne). W tym sensie AI jest narzędziem zarządzania procesem.
I jeszcze jedno pole – szczególnie ważne dla nauki, ochrony przyrody i praktyki leśnej – to monitoring bioróżnorodności oraz szybka, możliwie wiarygodna identyfikacja gatunków (w tym szkodników). Jeszcze niedawno poprawne rozpoznawanie roślin, zwierząt czy grzybów wymagało lat nauki taksonomii i doświadczenia terenowego, dziś coraz częściej powstają narzędzia AI umożliwiające rozpoznawanie gatunków. Aplikacje takie jak Pl@ntNet pomagają identyfikować rośliny na podstawie fotografii, a iNaturalist nie tylko proponuje gatunki, lecz umożliwia także ich weryfikację przez społeczność doświadczonych taksonomów, co ogranicza ryzyko pomyłek. Wąsko wyspecjalizowane rozwiązania (np. Picture Mushroom dla grzybów) przyspieszają inwentaryzacje, a w przypadku fauny duże znaczenie mają narzędzia analizujące obrazy z fotopułapek, takie jak SpeciesNet, które automatycznie rozpoznają duże ssaki.
Nie tylko obraz
AI w monitoringu nie ogranicza się jednak do obrazu, w bioakustyce rodzina narzędzi BirdNET umożliwia detekcję i klasyfikację głosów ptaków zarówno w aplikacjach mobilnych, jak i w profesjonalnym, długoterminowym monitoringu z użyciem pasywnych rejestratorów, a w chiropterologii standardem stają się detektory współpracujące z oprogramowaniem AI (np. Kaleidoscope Pro) do klasyfikacji gatunków nietoperzy na podstawie nagrań. Jak wskazuje dr Jakub Goczał z URK coraz bardziej realne staje się też automatyczne rozpoznawanie bardzo trudnych grup – przykładem są prace nad aplikacją do identyfikacji korników na podstawie zdjęć (University of Florida) oraz komercyjne systemy monitoringu oparte o autonomiczne pułapki z kamerami i modelem AI (np. TRAPVIEW), które raportują fenologię i zmiany liczebności populacji. Wreszcie, AI wspiera identyfikację nie tylko „po wyglądzie” i „po dźwięku”, ale również w oparciu o dane genetyczne: rozpoznawanie gatunków z markerów DNA (barcoding) oraz rozwój podejść eDNA/metabarcoding mogą w najbliższych latach istotnie zmienić monitoring środowiska, w tym ekosystemów leśnych. Kluczowe jest jednak to, by korzyści skali i oszczędności pracy ręcznej zawsze łączyć z rzetelną walidacją terenową oraz świadomością ograniczeń (jakość zdjęć/nagrań, zmienność osobnicza, luki w zbiorach uczących).
W odniesieniu do leśnictwa coraz częściej pojawia się pojęcie digital twin, czyli cyfrowego bliźniaka lasu. Wbrew intuicji, digital twin nie jest synonimem sztucznej inteligencji. To raczej architektura i cyfrowy model obiektu lub systemu (np. drzewostanu lub krajobrazu), zasilany danymi obserwacyjnymi, umożliwiający monitorowanie stanu i symulacje scenariuszy. AI bywa w nim narzędziem do aktualizacji i prognoz, ale bliźniak może działać także na bazie modeli procesowych i klasycznych metod inwentaryzacji. Dobrą ilustracją skali ambicji są europejskie inicjatywy w ramach cyfrowych bliźniaków Ziemi: powstaje m.in. Forest Digital Twin Component w programie ESA Digital Twin Earth (konsorcjum realizujące prace w latach 2024–2026). Równolegle rozwijane są „bliźniaki” bardziej lokalne, nastawione na praktyczne rozwiązania, jak Digital Forest Twin na TU Dresden, mający być wzorcem rozwiązań odpornych na kryzysy i użytecznych w gospodarce leśnej.
Wrażenia na bok
Warto jednak powiedzieć jasno: największym zagrożeniem dla sensownego wdrażania AI w leśnictwie nie jest „bunt natury przeciw algorytmom”, tylko jakość danych i złe oczekiwania. Modele uczą się na danych referencyjnych – jeśli są one ubogie, źle opisane albo niereprezentatywne, wynik może być efektowny, ale mylący. Inny problem to transferowalność, model działający świetnie w jednym regionie może się wyraźnie pogorszyć w innym (inne gleby czy struktura drzewostanów). Dlatego w zastosowaniach operacyjnych często wygrywają rozwiązania prostsze i stabilne, połączone z procedurą kontroli jakości i sensowną interpretacją, a nie najbardziej złożone sieci neuronowe.
W perspektywie kilku lat AI w leśnictwie będzie prawdopodobnie rozwijać się w trzech kierunkach. Po pierwsze, w stronę standaryzowanego monitoringu opartego na fuzji danych, bo presja na porównywalność i szybkie raportowanie stanu lasów rośnie w całej Europie. Po drugie, w stronę modeli ryzyka (susza–zamieranie, pożary, gradacje) sprzężonych z planowaniem zabiegów. Po trzecie, w stronę cyfrowych bliźniaków, które będą spinały dane i modele w jedną narrację operacyjną.
Na koniec najważniejsza uwaga, AI nie rozwiązuje konfliktów wokół lasu – ale może sprawić, że dyskusja będzie mniej oparta na wrażeniach, a bardziej na danych i wiarygodnych symulacjach różnych sposobów zarządzania. Jeśli będzie używana odpowiedzialnie, z transparentną walidacją i świadomością ograniczeń, stanie się narzędziem wzmacniającym leśnictwo w czasach rosnącej niepewności klimatycznej.
dr Luiza Tymińska-Czabańska, URK