Учёные из института динамики систем и теории управления (ИДСТУ) имени В. М. Матросова СО РАН обучили нейронную сеть ResNet50 распознавать объекты на космических снимках Байкальской природной территории (БПТ). О научном достижении сообщает ТАСС со ссылкой на Минобрнауки РФ.
Пресс-служба ведомства подчеркнула, что нейросеть поможет осуществлять контроль за лесами — выявлять незаконные лесосеки и заболевания зелёных массивов. Также с её помощью учёные смогут исследовать биоразнообразие района.
Научный сотрудник ИДСТУ Юрий Авраменко подчеркнул, что одной из ключевых задач оперативного мониторинга по обработке космических снимков является составление карты БПТ:
«При помощи данной карты можно оценивать состояние сельскохозяйственных и лесных угодий, выявлять места незаконных рубок и выгоревших после пожаров территорий», — заявил он.
Теперь ResNet50 способна распознавать 12 классов объектов на базе полученных со спутника Sentinel-2 снимков. К ним относятся пастбища, редколесье, вырубки, кустарники, хвойный, лиственный и смешанный леса, вода и т. д. При этом точность распознавания составляет по ряду объектов свыше 95%.
Как санкции изменили российский экспорт древесных плит
Российский рынок древесных плит проходит этап фундаментальных изменений. Стартуют инновационные проекты, формируются новые схемы поставок сырья, а замещение импорта становится приоритетным направлением развития. Период до введения ограничений...
Читать далее...
Импортозамещение и обратный инжиниринг в ЛПК: от копирования к модернизации
Уход европейских станкостроителей заставил российский лесопромышленный комплекс перейти от экстренной замены деталей к системному реверс-инжинирингу и разработке собственных узлов для импортного оборудования. В материале проанализированы успешные...
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.