Раніше в 2020 році підсистему моніторингу лісозмін апробували в тестовому режимі на всій території
За словами Михайла Нікітіна, начальника управлінняохорони, захисту та нагляду в лісах Міністерства природних ресурсів, лісового господарства та екології Пермського краю, система підвищує ефективність контрольно-наглядової діяльності в регіоні. Крім того, вона знижує витрати на патрулювання за рахунок оптимізації обстежень лісового фонду. Реагувати на конкретні сигнали, які відображаються на карті набагато простіше і швидше. Завдяки цьому стає дедалі більше об'єктів з передбачуваними порушеннями. Дані підсистеми в майбутньому можна буде використовувати як доказову базу в контрольно-наглядової діяльності та судах.
Розробники Університету Іннополіс і компанії«Інногеотех» створили алгоритм, який нівелює характерну для нейромереж проблему пропусків маленьких об'єктів: алгоритми визначення вирубок працюють з об'єктами розміром від 3 * 3 пікселя. Також була вирішена проблема наявності димки від хмар на зображеннях - алгоритми автоматично відрізняють серпанок на небі від лесоізмененій, раніше для цього проводилася додаткова обробка. Алгоритми працюють влітку і взимку зі знімками з космоаппаратов Landsat 8 і Sentinel 2.
«Сервіс моніторингу лесоізмененій автоматичнозавантажує дані космос'ёмкі з щотижневої періодичністю. Сучасні технології обробки зображень і глибокого навчання дозволяють ефективно вирішувати завдання, які кілька років тому здавалися нездійсненними -подчеркіает Раміль Кулі, директор Інституту штучного інтелекту Університету Іннополіс - Напрямок розробок для лісової галузі для нас є дуже важливим, ми бачимо перспективу у вирішенні завдань по автоматичної таксації ліси, комплексированию різних джерел даних - космос'ёмка, солідарності зйомка і зйомка з безпілотників, прогнозування розвитку негативних ситуацій, в тому числі надзвичайних - пожежі, всихання лісу ».
«Ми вдвічі – до 0,1 га – знизили мінімальнуплоща детектованих лісозмін. Завдяки великому обсягу еталонної вибірки наша нейронна мережа в даний час детектує вирубки на знімках з хмарами і тінями від хмар - пояснює Дмитро Шевельов, керівник проекту цифровізації лісової галузі Університету Іннополіс. — До цього нам доводилося вирізати хмари на знімках або використовувати безхмарні знімки. Також ми продовжуємо працювати над розширенням бази джерел космічних знімків. Зараз підсистема доопрацьовується щодо використання даних з вітчизняних супутників Ресурс-П і Канопус-В».
На території Пермського краю під безперервниймоніторинг потраплять 12,4 млн га лісового фонду. До цього розробники Університету Іннополіс впровадили технологію на території Республіки Татарстан, в автоматизованому режимі вона моніторить лісу на території 1,2 млн га - 31 лісництво республіки. Сервіс за допомогою технології штучного інтелекту аналізує космознімки, отримані із супутників Землі, предобрабативает їх і відправляє результати нейронних мереж, мережі роблять сегментацію цих зображень і видають вектор з полігонами. Цей сервіс розроблений в рамках створення Комплексної системи дистанційного моніторингу Приволзького федерального округу, яка також проводить моніторинг сільськогосподарських земель, об'єктами інфраструктури та капітального будівництва, процесів обробки відходів.
«Досвід роботи на території Республіки Татарстані Пермського краю дає можливість апробувати роботу сервісу моніторингу лісового фонду великих територіях. Ми бачимо, що завдяки проведеній роботі та безперервному вдосконаленню сервіс вже зараз може масштабуватися на великі території, у найближчій перспективі покривши весь лісовий фонд Росії» — підсумовує Дмитро Шевельов.
Читайте також
Аборти і наука: що буде з дітьми, яких народять
Подивіться на найкрасивіші знімки «Хаббла». Що побачив телескоп за 30 років?
НАСА опублікувало фото Землі з Місяця, яке зняли в 1968 році