Раније у&нбсп;2020, подсистем праћења промена шума тестиран је у&нбсп;пробном режиму широм&нбсп;целе територије
Према речима Михаила Никитина, шефа одељењазаштите, заштите и надзора у шумама Министарства природних ресурса, шумарства и екологије Пермске територије, систем повећава ефикасност активности надзора и надзора у региону. Поред тога, смањује трошкове патролирања поједностављивањем истраживања шума. Пуно је лакше и брже реаговати на одређене сигнале приказане на мапи. Захваљујући томе, проналази се све више предмета са наводним прекршајима. У будућности се ови подсистеми могу користити као база доказа у контролним и надзорним активностима и судовима.
Програмери и компаније Универзитета ИннополисИнногеотецх је створио алгоритам који елиминише проблем несталих малих објеката типичних за неуронске мреже: алгоритми за одређивање клиринга раде са објектима величине 3 * 3 пиксела. Решен је и проблем присуства измаглице из облака на сликама - алгоритми аутоматски разликују измаглицу на небу од промена шума, претходно је за то извршена додатна обрада. Алгоритми раде лети и зими са сликама свемирских летелица Ландсат 8 и Сентинел 2.
„Служба за аутоматско праћење промена шумапреузима податке о свемирским сликама у недељним интервалима. Савремене технологије обраде слика и дубоког учења омогућавају ефикасно решавање проблема који су пре неколико година изгледали немогуће - наглашава Рамил Кулеев, директор Института за вештачку интелигенцију Универзитета Иннополис - Правац развоја шумарске индустрије је за нас веома важан, перспективу видимо у решавању проблема аутоматског опорезивања шуме, интеграција различитих извора података - свемирске слике, слике лидара и слике дронова, предвиђање развоја негативних ситуација, укључујући ванредне ситуације - пожари, исушивање шума “.
„Смањили смо минимумподручје уочених промена шума. Захваљујући великом обиму референтног узорка, наша неуронска мрежа тренутно детектује чистине на сликама са облацима и сенкама облака, објашњава Дмитриј Шевељов, руководилац пројекта дигитализације шумарске индустрије на Универзитету Иннополис. „Пре овога, морали смо да исечемо облаке на сликама или да користимо слике без облака. Такође настављамо да радимо на проширењу базе података о изворима сателитских снимака. Сада је подсистем у фази финализације у смислу коришћења података са домаћих сателита Ресурс-П и Канопус-В.
На територији Пермске територије за континуираномониторинг ће обухватити 12,4 милиона хектара шумских ресурса. Пре тога, програмери Универзитета Иннополис увели су технологију на територији Републике Татарстан, у аутоматизованом режиму надгледа шуме на територији од 1,2 милиона хектара - 31 шумарског округа републике. Служба, користећи технологију вештачке интелигенције, анализира свемирске слике примљене од Земљиних сателита, врши их претходну обраду и шаље резултате неуронским мрежама, мреже их сегментирају и издају вектор са полигонима. Ова услуга развијена је као део стварања Интегрисаног система даљинског надзора за Поволшки савезни округ, који такође надгледа пољопривредно земљиште, инфраструктуру и капиталну изградњу и процесе третмана отпада.
„Радно искуство на територији Републике Татарстана Пермска територија нам даје могућност да тестирамо рад службе за праћење шума на великим површинама. Видимо да се захваљујући обављеном послу и сталном унапређењу услуга сада може проширити на велике површине, у блиској будућности покривајући цео шумски фонд Русије“, закључује Дмитриј Шевељов.
Прочитајте такође
Побачај и наука: шта ће бити са децом која ће се родити
Погледајте најлепше слике Хабла. Шта је телескоп видео за 30 година?
НАСА је објавила фотографију Земље са Мјесеца, која је снимљена 1968. године