Plus tôt en 2020, le sous-système de surveillance des changements forestiers a été testé en mode test sur l'ensemble du territoire.
Selon Mikhail Nikitin, chef du départementprotection, protection et surveillance dans les forêts du Ministère des ressources naturelles, des forêts et de l’écologie du territoire de Perm, le système augmente l’efficacité des activités de contrôle et de supervision dans la région. En outre, il réduit les coûts de patrouille en rationalisant les enquêtes forestières. Il est beaucoup plus facile et plus rapide de réagir à des signaux spécifiques affichés sur la carte. Grâce à cela, de plus en plus d'objets avec des violations présumées sont trouvés. À l'avenir, ces sous-systèmes pourront être utilisés comme base de preuves dans les activités de contrôle et de surveillance et les tribunaux.
Développeurs et entreprises de l'Université InnopolisINNOGEOTECH a créé un algorithme qui élimine le problème des petits objets manquants typiques des réseaux de neurones: les algorithmes de détermination des effacements fonctionnent avec des objets d'une taille de 3 * 3 pixels. Le problème de la présence de brume des nuages dans les images a également été résolu - des algorithmes distinguent automatiquement la brume dans le ciel des changements de forêt, auparavant un traitement supplémentaire était effectué pour cela. Les algorithmes fonctionnent en été et en hiver avec des images des satellites Landsat 8 et Sentinel 2.
"Service de surveillance automatique des modifications de la forêttélécharge des données d'imagerie spatiale à intervalles hebdomadaires. Les technologies modernes de traitement d'image et d'apprentissage en profondeur permettent de résoudre efficacement des problèmes qui semblaient impossibles il y a quelques années - souligne Ramil Kuleev, directeur de l'Institut d'Intelligence Artificielle de l'Université Innopolis - La direction du développement de l'industrie forestière est très importante pour nous, nous voyons la perspective de résoudre les problèmes de taxation automatique forêts, l'intégration de diverses sources de données - imagerie spatiale, imagerie lidar et imagerie de drone, prévision du développement de situations négatives, y compris des urgences - incendies, assèchement des forêts ».
« Nous avons réduit le minimumzone de changements forestiers détectés. Grâce au grand volume de l'échantillon de référence, notre réseau neuronal détecte actuellement les éclaircies dans les images avec des nuages et des ombres de nuages, explique Dmitry Shevelev, responsable du projet de numérisation de l'industrie forestière à l'Université d'Innopolis. « Avant cela, nous devions supprimer les nuages dans les images ou utiliser des images sans nuages. Nous continuons également à travailler à l’expansion de la base de données des sources d’images satellite. Le sous-système est actuellement en cours de finalisation en termes d'utilisation des données des satellites nationaux Resurs-P et Kanopus-V.
Sur le territoire du territoire de Perm pourle suivi comprendra 12,4 millions d'hectares de ressources forestières. Avant cela, les développeurs de l'Université Innopolis ont introduit la technologie sur le territoire de la République du Tatarstan, en mode automatisé, ils surveillent les forêts sur le territoire de 1,2 million d'hectares - 31 districts forestiers de la république. Le service, utilisant la technologie de l'intelligence artificielle, analyse les images spatiales reçues des satellites de la Terre, les pré-traite et envoie les résultats aux réseaux de neurones, les réseaux segmentent ces images et émettent un vecteur avec des polygones. Ce service a été développé dans le cadre de la création d'un système de surveillance à distance intégré pour le district fédéral de la Volga, qui surveille également les terres agricoles, les infrastructures et la construction d'immobilisations, ainsi que les processus de traitement des déchets.
« Expérience de travail sur le territoire de la République du Tatarstanet le territoire de Perm nous donne l'occasion de tester le travail du service de surveillance forestière sur de vastes zones. Nous constatons que grâce au travail effectué et à l'amélioration continue, le service peut désormais être étendu à de vastes zones et couvrir dans un avenir proche l'ensemble du fonds forestier de Russie », conclut Dmitri Shevelev.
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