Дальневосточные ученые придумали нейросетевой алгоритм для поиска ветровалов на Кунашире

Сюжет: Новости без коронавируса

988
Вс • 5 апреля 2020 • 12:48
Анна Ленская
Фото: ФГБУН Ботанический сад-институт ДВО РАН
Фото: ФГБУН Ботанический сад-институт ДВО РАН

Сотрудники владивостокского ботанического сада-института ДВО РАН (Владивосток) использовали алгоритмы компьютерного зрения и глубокого обучения для распознавания на космических снимках ветровальных участков. Разработку будут использовать для исследований в лесных массивах острова Кунашир. Подробности РИА «Сахалин-Курилы» рассказали в научном ведомстве.

Как человек понимает, что на космическом снимке находится участок с ветровальным лесом? Такой фрагмент снимка отличается не только цветом, у него своеобразная «полосчатая» текстура, которую образуют хорошо различимые стволы поваленных деревьев. Мы использовали подход к дешифрированию, имитирующий работу человеческого глаза и мозга — обучили сверточную нейронную сеть распознавать именно такой паттерн изображения. Создав и обучив нейросеть, мы добились точности распознавания ветровальных участков равной 94%, что существенно лучше результатов применения других методов автоматического дешифрирования космических снимков, — поделился старший научный сотрудник лаборатории геоботаники Дмитрий Кислов.

Кунашир стал площадкой исследования не просто так. На этом острове находится государственный природный заповедник «Курильский», леса которого в свое время серьезно пострадали из-за ураганных ветров и последующего нашествия короедов и других жуков-дендрофагов. Летом 2019 года исследователи из ботанического сада при поддержке администрации и сотрудников Курильского заповедника выехали на полевое изучение поврежденных лесополос. Остров стал своеобразным полигоном для обучения и демонстрации возможности современных технологий анализа спутниковых данных. Выяснилось, что разработанная нейронная сеть поможет идентифицировать ветровалы и в соседних дальневосточных регионах с похожими типами флоры. Как известно, ураганные ветра неоднократно портили леса не только на Южных Курилах, но и на юге Сахалина, а также в Приморском крае.

Фото: ФГБУН Ботанический сад-институт ДВО РАН
Фото: ФГБУН Ботанический сад-институт ДВО РАН

Мы использовали космические снимки с разрешением 30-50 сантиметров на один пиксель изображения, поэтому наша нейросеть способна распознавать даже вывалы небольших групп деревьев, что позволяет давать и сверхточную оценку площадей поврежденных древостоев, и их расположение. Разработанный алгоритм дешифрирования, помимо решения наших собственных задач в области фундаментальной науки, будет полезен в сфере управления лесами и лесопользовании, например, при проведении лесоустроительных мероприятий, в природоохранной деятельности, — уточнил ведущий научный сотрудник лаборатории геоботаники и руководитель проекта Кирилл Корзников.

Использование нейронных сетей для анализа данных, поступающих со спутниковых аппаратов и беспилотных летательных аппаратов — передовое научно-прикладное направление в области дистанционного зондирования Земли. Результаты работы дальневосточных ученых выполнены в рамках проекта «Режим нарушений и изменение закономерностей динамики лесных экосистем юга Дальнего Востока России в условиях усиления тропических циклонов». Эту инициативу уже поддержал Российский научный фонд. В ближайшее время ученые хотят создать нейросетевые алгоритмы, способные определить поврежденные стволовыми вредителями деревья и различить виды флоры в лесополосе.

Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru