Ранее в 2020 году подсистему мониторинга лесоизменений апробировали в тестовом режиме на всей территории
Pasak departamento vadovo Michailo Nikitinoapsauga, apsauga ir priežiūra Permės teritorijos Gamtos išteklių, miškininkystės ir ekologijos ministerijos miškuose, sistema padidina kontrolės ir priežiūros veiklos efektyvumą regione. Be to, supaprastinant miškų tyrimus, sumažėja patruliavimo išlaidos. Daug lengviau ir greičiau reaguoti į konkrečius žemėlapyje rodomus signalus. Dėl to randama vis daugiau objektų su tariamais pažeidimais. Ateityje šie posistemiai gali būti naudojami kaip įrodymų bazė kontrolės ir priežiūros veikloje bei teismuose.
Innopolio universiteto kūrėjai ir įmonės„Innogeotech“ sukūrė algoritmą, kuris pašalina trūkstamų mažų objektų, būdingų neuroniniams tinklams, problemą: kliringo nustatymo algoritmai veikia su objektais, kurių dydis yra 3 * 3 pikseliai. Vaizduose taip pat buvo išspręsta miglos iš debesų buvimo problema - algoritmai dangų miglą automatiškai atskiria nuo miško pokyčių, anksčiau tam buvo atliekamas papildomas apdorojimas. Algoritmai veikia vasarą ir žiemą su erdvėlaivio „Landsat 8“ ir „Sentinel 2“ vaizdais.
"Paslauga, skirta miškų pokyčiams stebėti automatiškaikas savaitę atsisiųsti kosminių vaizdų duomenis. Šiuolaikinės vaizdo apdorojimo ir gilaus mokymosi technologijos leidžia efektyviai išspręsti problemas, kurios prieš kelerius metus atrodė neįmanomos - pabrėžia Ramilas Kuleevas, Innopolio universiteto Dirbtinio intelekto instituto direktorius - Miško pramonės plėtros kryptis mums yra labai svarbi, matome perspektyvą sprendžiant automatinio apmokestinimo problemas miškai, įvairių duomenų šaltinių - kosminių, lidarinių ir dronų vaizdų - integravimas, prognozuojant neigiamų situacijų, įskaitant ekstremalias situacijas, - gaisrų, miško džiūvimo - raidą “.
«Мы в 2 раза — до 0,1 га — снизили минимальную площадь детектируемых лесоизменений. Благодаря большому объему эталонной выборки наша нейронная сеть в настоящее время детектирует вырубки на снимках с облаками и тенями от облаков — объясняет Дмитрий Шевелев, руководитель проекта цифровизации лесной отрасли Университета Иннополис. — До этого нам приходилось вырезать облака на снимках, либо использовать безоблачные снимки. Также мы продолжаем работать над расширением базы источников космических снимков. Сейчас подсистема дорабатывается в части использования данных с отечественных спутников Ресурс-П и Канопус-В».
Permės teritorijos teritorijoje nuolatosStebėsena apims 12,4 milijono hektarų miško išteklių. Prieš tai „Innopolis“ universiteto kūrėjai pristatė technologiją Tatarstano Respublikos teritorijoje, automatiniu režimu stebi miškus 1,2 milijono hektarų teritorijoje - 31 respublikos miškininkystės rajone. Tarnyba, naudodama dirbtinio intelekto technologiją, analizuoja iš Žemės palydovų gautus kosminius vaizdus, juos iš anksto apdoroja ir rezultatus siunčia neuroniniams tinklams, tinklai segmentuoja šiuos vaizdus ir išleidžia vektorių su daugiakampiais. Ši paslauga buvo sukurta kuriant Volgos federalinės apygardos integruotą nuotolinio stebėjimo sistemą, kuri taip pat stebi žemės ūkio naudmenų, infrastruktūros ir kapitalo statybas bei atliekų tvarkymo procesus.
«Опыт работы на территории Республики Татарстан и Пермского края даёт нам возможность апробировать работу сервиса мониторинга лесного фонда на больших территориях. Мы видим, что благодаря проведенной работе и непрерывному совершенствованию сервис уже сейчас может масштабироваться на большие территории, в ближайшей перспективе покрыв весь лесной фонд России» — заключает Дмитрий Шевелев.
Taip pat skaitykite
Abortas ir mokslas: kas nutiks gimdantiems vaikams
Peržiūrėkite gražiausias Hablo nuotraukas. Ką matė teleskopas per 30 metų?
NASA paskelbė Žemės nuotrauką iš Mėnulio, kuri buvo padaryta 1968 m