2020 年の初めに、森林変化監視サブシステムが地域全体でテストモードでテストされました。
部門長のミハイル・ニキティンによるとパーマ地域の天然資源・林業・生態学省の森林における保護、保護および監督、このシステムは、地域における管理および監督活動の効率を高めます。さらに、森林調査を合理化することにより、パトロールコストを削減します。マップに表示されている特定の信号に反応する方がはるかに簡単で高速です。このおかげで、違反の疑いのあるオブジェクトがますます見つかります。将来的には、これらのサブシステムは、管理および監督活動や法廷での証拠ベースとして使用できます。
イノポリス大学の開発者と企業INNOGEOTECHは、ニューラルネットワークに典型的な小さなオブジェクトが欠落する問題を排除するアルゴリズムを作成しました。クリアリングを決定するためのアルゴリズムは、3 * 3ピクセルのサイズのオブジェクトで機能します。画像内の雲からのヘイズの存在の問題も解決されました-アルゴリズムは自動的に空のヘイズと森林の変化を区別し、以前はこれに対して追加の処理が実行されていました。アルゴリズムは、Landsat8およびSentinel2宇宙船からの画像を使用して夏と冬に機能します。
「森林の変化を自動的に監視するサービススペース画像データを毎週ダウンロードします。画像処理と深層学習の最新技術により、数年前には不可能と思われていた問題を効果的に解決することが可能になります-イノポリス大学人工知能研究所所長のラミル・クレエフ氏は強調します-林業の発展の方向性は私たちにとって非常に重要であり、自動課税の問題を解決する見通しがあります森林、さまざまなデータソースの統合-宇宙画像、リダー画像、ドローン画像、緊急事態を含むネガティブな状況の進展を予測-火災、森林の枯渇」。
「最低額を削減しました」検出された森林の面積が変化します。大量の参照サンプルのおかげで、私たちのニューラル ネットワークは現在、雲と雲の影のある画像内の空き地を検出できるとイノポリス大学の林業デジタル化プロジェクトの責任者であるドミトリー シェベレフ氏は説明します。 — これまでは、画像内の雲を切り取ったり、雲のない画像を使用したりする必要がありました。また、衛星画像ソースのデータベースの拡張にも引き続き取り組んでいます。現在、国産衛星Resurs-PとKanopus-Vからのデータを使用するという点でサブシステムが最終段階にあります。」
継続的なPermテリトリーのテリトリーについてモニタリングには、1240万ヘクタールの森林資源が含まれます。それ以前は、イノポリス大学の開発者がタタルスタン共和国の領土にこの技術を導入し、自動モードで120万ヘクタールの領土（共和国の31の森林地区）の森林を監視していました。このサービスは、人工知能技術を使用して、地球衛星から受信した宇宙画像を分析し、前処理して結果をニューラルネットワークに送信します。ネットワークはこれらの画像をセグメント化し、ポリゴンを含むベクトルを発行します。このサービスは、Volga連邦地区の統合リモート監視システムの作成の一環として開発されました。このシステムは、農地、インフラストラクチャと資本の建設、および廃棄物処理プロセスも監視します。
「タタールスタン共和国領土での就労経験」そしてペルミ準州は、広範囲にわたる森林監視サービスの作業をテストする機会を与えてくれます。これまでの取り組みと継続的な改善のおかげで、このサービスを大規模な地域に拡大し、近い将来にはロシアの森林基金全体をカバーできるようになると考えています」とドミトリー・シェベレフ氏は締めくくった。
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