Anfang 2020 wurde das Subsystem zur Überwachung von Waldveränderungen im gesamten Gebiet im Testmodus getestet
Laut Mikhail Nikitin, AbteilungsleiterSchutz, Schutz und Überwachung in den Wäldern des Ministeriums für natürliche Ressourcen, Forstwirtschaft und Ökologie des Perm-Territoriums erhöht das System die Effizienz der Kontroll- und Überwachungsaktivitäten in der Region. Darüber hinaus werden die Patrouillenkosten durch die Straffung der Walduntersuchungen gesenkt. Es ist viel einfacher und schneller, auf bestimmte auf der Karte angezeigte Signale zu reagieren. Dank dessen werden immer mehr Objekte mit mutmaßlichen Verstößen gefunden. In Zukunft können diese Teilsysteme als Beweisgrundlage für Kontroll- und Aufsichtstätigkeiten und Gerichte verwendet werden.
Entwickler und Unternehmen der Innopolis UniversityINNOGEOTECH hat einen Algorithmus entwickelt, der das Problem des Fehlens kleiner Objekte, die für neuronale Netze typisch sind, beseitigt: Algorithmen zur Bestimmung von Lichtungen arbeiten mit Objekten mit einer Größe von 3 * 3 Pixel. Das Problem des Vorhandenseins von Dunst aus Wolken in den Bildern wurde ebenfalls gelöst - Algorithmen unterscheiden Dunst am Himmel automatisch von Waldveränderungen, zuvor wurde hierfür eine zusätzliche Verarbeitung durchgeführt. Die Algorithmen arbeiten im Sommer und Winter mit Bildern von den Raumfahrzeugen Landsat 8 und Sentinel 2.
"Dienst zur automatischen Überwachung von GesamtstrukturänderungenLädt in wöchentlichen Abständen Raumbilddaten herunter. Moderne Technologien der Bildverarbeitung und des tiefen Lernens ermöglichen es, Probleme, die vor einigen Jahren noch unmöglich erschienen, effektiv zu lösen - betont Ramil Kuleev, Direktor des Instituts für künstliche Intelligenz der Universität Innopolis - Die Entwicklungsrichtung für die Forstwirtschaft ist für uns sehr wichtig. Wir sehen die Aussicht in der Lösung von Problemen der automatischen Besteuerung Wälder, die Integration verschiedener Datenquellen - Weltraumbilder, Lidarbilder und Drohnenbilder, Vorhersage der Entwicklung negativer Situationen, einschließlich Notfälle - Brände, Austrocknung der Wälder “.
„Wir haben das Minimum reduziertBereich der festgestellten Waldveränderungen. Dank des großen Volumens der Referenzprobe erkennt unser neuronales Netzwerk derzeit Lichtungen in Bildern mit Wolken und Wolkenschatten, erklärt Dmitry Shevelev, Leiter des Digitalisierungsprojekts der Forstwirtschaft an der Innopolis University. „Zuvor mussten wir die Wolken in den Bildern ausschneiden oder wolkenlose Bilder verwenden. Wir arbeiten auch weiterhin an der Erweiterung der Datenbank mit Satellitenbildquellen. Jetzt wird das Subsystem im Hinblick auf die Nutzung von Daten der inländischen Satelliten Resurs-P und Kanopus-V fertiggestellt.“
Auf dem Gebiet des Perm-Territoriums für kontinuierlicheDie Überwachung umfasst 12,4 Millionen Hektar Waldressourcen. Zuvor führten die Entwickler der Innopolis-Universität die Technologie auf dem Territorium der Republik Tatarstan ein und überwachten in einem automatisierten Modus Wälder auf dem Territorium von 1,2 Millionen Hektar - 31 Forstbezirke der Republik. Der Dienst analysiert mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz von Erdsatelliten empfangene Weltraumbilder, verarbeitet sie vor und sendet die Ergebnisse an neuronale Netze. Die Netze segmentieren diese Bilder und geben einen Vektor mit Polygonen aus. Dieser Service wurde im Rahmen der Schaffung eines integrierten Fernüberwachungssystems für den Wolga-Bundesbezirk entwickelt, das auch landwirtschaftliche Flächen, Infrastruktur- und Kapitalbauten sowie Abfallbehandlungsprozesse überwacht.
„Berufserfahrung auf dem Territorium der Republik Tatarstanund das Perm-Territorium bietet uns die Möglichkeit, die Arbeit des Waldüberwachungsdienstes in großen Gebieten zu testen. Wir sehen, dass der Dienst dank der geleisteten Arbeit und der kontinuierlichen Verbesserung nun auf große Gebiete ausgeweitet werden kann und in naher Zukunft den gesamten Waldfonds Russlands abdecken kann“, schließt Dmitry Shevelev.
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