Ученые Института динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова СО РАН разработали технологию, которая обучает нейронную сеть различать на космоснимках особенности местности. Она помогает составить карту Байкальской природной территории. Однако технология может быть полезна МЧС и правоохранительным органам для контроля незаконных вырубок, а также предприятиям, которые занимаются добычей минеральных ресурсов. Ученые могут пользоваться сервисом при исследованиях заболеваний леса, биоразнообразия, деградации лесных ресурсов, эволюции и развития леса, а также для изучения карбонового следа.
Созданный в ИДСТУ веб-сервис классификации космоснимков Sentinel-2 уже интегрирован в Геопортал института. В отличие от существующих программ, разработанная в Иркутске учитывает особенности местности.
«Одна из задач оперативного мониторинга по обработке космических снимков — составление карты Байкальской природной территории. При помощи данной карты можно оценивать состояние сельскохозяйственных и лесных угодий, выявлять места незаконных рубок и выгоревших после пожаров территорий», — рассказал научный сотрудник ИДСТУ СО РАН, кандидат технических наук Юрий Владимирович Авраменко.
На основе почти 220 изображений со спутника Sentinel-2 и по результатам полевых работ сотрудники ИДСТУ СО РАН обучили нейронную сеть ResNet50 распознавать 12 классов объектов: пастбища, редколесье, вырубки, кустарники, хвойный, лиственный и смешанный леса, воду и другие объекты. При апробации нейронной сети классифицировано более 22 000 снимков, по некоторым классам объектов точность распознавания составила выше 95%. При этом разработаны и применены методы, которые значительно снизили время обработки космических снимков.
Веб-сервисом могут пользоваться различные ведомства для планирования и принятия решений — разработка ученых позволяет повысить оперативность мониторинга больших территорий. Созданный веб-сервис можно применять и в других российских регионах.
В планах ученых продолжить разработку методов и алгоритмов для повышения скорости и улучшения результата обработки данных. Работа проводится в рамках крупного проекта Минобрнауки России «Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории».
Источник: сайт Минобрнауки России
