Ліси Чорнобильської зони відчуження є унікальними ландшафтами, що нині перебувають під охороною і зазнають доволі обмеженого антропогенного впливу, а традиційна господарська діяльність людини там є доволі незначною. Ці ліси початково були створені штучно, за підходами, традиційними для минулого століття. Саме ці наслідки колишнього управління лісами і є одним із факторів, що визначає нинішню динаміку лісів Чорнобильської зони відчуження – у взаємодії із змінами клімату та специфічними умовами місцезростання (радіоактивним забрудненням), а також режимами природних порушень, що змінюються. Прикладами останнього явища є частіші та катастрофічніші лісові пожежі, спалахи уражень лісовими шкідниками і хворобами, всихання лісів через абіотичний стрес внаслідок посухи. У дисертаційному дослідженні встановлено, що різні методи машинного навчання дозволяють змоделювати просторовий розподіл біометричних параметрів молодих лісів у Чорнобильській зоні відчуження (суми площ поперечних перерізів та запасу стовбурів
у корі) із достатнім рівнем точності. Так, середньоквадратична похибка коливалася у межах 49–71 % (від середнього у вибірці) для суми площ поперечних перерізів і у межах 65–98 % (від середнього у вибірці) для запасу стовбурів у корі. Найменшої похибки було досягнуто
за допомогою моделі градієнтного бустингу. Водночас метод k-Nearest Neighbors дозволив точніше відтворити емпіричний розподіл (відповідно до даних кумулятивних функцій розподілу) та просторову семіваріацію вхідних даних. Отримані результати вказують
на те, що супутникові дані Sentinel-2 та невелика вибірка тренувальних даних для моделі (102 тимчасові пробні площі) є достатніми для виявлення принципових відмінностей між методами моделювання. Створені карти біометричних показників нових деревостанів,
що з’явилися після аварії на місці покинутих сільськогосподарських угідь, можуть слугувати базою для подальшої геопросторової оцінки розподілу депонованих радіонуклідів у стовбуровій деревині лісів. На прикладі радіонукліду 90Sr показано, що саме просторове
розрізнення карт ґрунтового забруднення визначає точність кінцевого продукту, що буде застосовуватися для оцінки екосистемних послуг лісів Чорнобильської зони відчуження. У дослідженні встановлено, що дані щільних часових серій космічних знімків Landsat, спектрально вирівняні алгоритмом темпоральної сегментації LandTrendr, є надійним джерелом геопросторової інформації для дистанційного моніторингу лісів Чорнобильської зони відчуження. Зокрема, класифікаційна модель Random Forest, маючи загальну точність близько 80 і 90 % точності для класу наземного покриву «ліс» (тренувальні дані 2017 р.), з високим рівнем точності (близько 89 %) спрогнозувала лісову маску на валідаційному наборі даних (1988 р.). Незважаючи на катастрофічні лісові пожежі 1992, 2015–2016, й 2020 рр., лісовий покрив за період 1986–2020 рр. збільшився майже у 1,5 раза: з 41 % у 1986 р. до 59 % у 2020 р. Класифікаційна модель для усього періоду доступних супутникових даних є здатною до виявлення втрат лісів у Чорнобильській зоні відчуження внаслідок природних порушень та антропогенного впливу. Зокрема, результати моніторингу змін лісового покриву за розробленою моделлю показали значне співпадіння із даними глобальних продуктів Global Forest Change та HILDA. Водночас більша частина нових лісів, що з’явилися на покинутих сільськогосподарських угіддях, не була відображена у цих продуктах, що вказує на високу цінність розробленого підходу для цілей дистанційного моніторингу лісових екосистем Чорнобильської зони відчуження.
