No início de 2020, o subsistema de monitoramento de mudanças florestais foi testado em modo de teste em todo o território
De acordo com Mikhail Nikitin, chefe do departamentoproteção, proteção e fiscalização nas florestas do Ministério de Recursos Naturais, Florestas e Ecologia do Território do Perm, o sistema aumenta a eficiência das atividades de controle e fiscalização na região. Além disso, reduz os custos de patrulhamento ao otimizar os levantamentos florestais. É muito mais fácil e rápido reagir a sinais específicos exibidos no mapa. Graças a isso, mais e mais objetos com supostas violações são encontrados. No futuro, esses subsistemas podem ser usados como base de evidências em atividades de controle e supervisão e tribunais.
Desenvolvedores e empresas da Innopolis UniversityA Innogeotech criou um algoritmo que elimina o problema de perder pequenos objetos típicos de redes neurais: algoritmos para determinar clareiras funcionam com objetos com um tamanho de 3 * 3 pixels. O problema da presença de neblina de nuvens nas imagens também foi resolvido - algoritmos diferenciam automaticamente a neblina no céu de mudanças na floresta, previamente um processamento adicional foi realizado para isso. Os algoritmos funcionam no verão e no inverno com imagens das espaçonaves Landsat 8 e Sentinel 2.
"Serviço de monitoramento de mudanças florestais automaticamentebaixa dados de imagens espaciais em intervalos semanais. As modernas tecnologias de processamento de imagens e o deep learning possibilitam resolver com eficácia problemas que pareciam impossíveis há alguns anos - enfatiza Ramil Kuleev, diretor do Instituto de Inteligência Artificial da Universidade de Innopolis - O rumo do desenvolvimento da indústria florestal é muito importante para nós, vemos a perspectiva na resolução de problemas de tributação automática florestas, a integração de várias fontes de dados - imagens espaciais, imagens lidar e imagens de drones, prevendo o desenvolvimento de situações negativas, incluindo emergências - incêndios, florestas secando ”.
“Reduzimos o mínimoárea de mudanças florestais detectadas. Graças ao grande volume da amostra de referência, nossa rede neural detecta atualmente clareiras em imagens com nuvens e sombras de nuvens, explica Dmitry Shevelev, chefe do projeto de digitalização da indústria florestal da Universidade de Innopolis. — Antes tínhamos que recortar as nuvens nas imagens, ou usar imagens sem nuvens. Também continuamos trabalhando na ampliação do banco de dados de fontes de imagens de satélite. Agora o subsistema está sendo finalizado em termos de utilização de dados dos satélites domésticos Resurs-P e Kanopus-V.”
No território do Território de Perm para contínuoo monitoramento incluirá 12,4 milhões de hectares de recursos florestais. Antes disso, os desenvolvedores da Innopolis University introduziram a tecnologia no território da República do Tartaristão, de modo automatizado que monitora florestas no território de 1,2 milhão de hectares - 31 distritos florestais da república. O serviço, por meio de tecnologia de inteligência artificial, analisa imagens espaciais recebidas de satélites terrestres, pré-processa-as e envia os resultados para redes neurais, as redes segmentam essas imagens e emitem um vetor com polígonos. Este serviço foi desenvolvido como parte da criação de um Sistema Integrado de Monitoramento Remoto para o Distrito Federal do Volga, que também monitora terras agrícolas, infraestrutura e construção de capitais e processos de tratamento de resíduos.
“Experiência de trabalho no território da República do Tartaristãoe o Território de Perm dá-nos a oportunidade de testar o trabalho do serviço de monitorização florestal em grandes áreas. Vemos que, graças ao trabalho realizado e à melhoria contínua, o serviço pode agora ser dimensionado para grandes áreas, abrangendo num futuro próximo todo o fundo florestal da Rússia”, conclui Dmitry Shevelev.
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