Бескрайние леса издавна считаются визитной карточкой и гордостью нашей страны. На Россию приходится пятая часть зелёного покрова планеты, а на каждого её жителя — почти 5,5 га от общего фонда. Естественно, огромные территории требуют серьёзного контроля, особенно учитывая, что 60% из них расположены в труднодоступных местах, а количество специалистов в лесном хозяйстве уменьшается с каждым годом.
Пожары, незаконные вырубки, распространение насекомых вредителей — далеко не полный список угроз зелёному богатству. Комплексный ущерб от лесных пожаров обходится бюджету страны в сотни миллиардов рублей в год. В сложившихся реалиях новые технологии становятся настоящей панацеей для эффективного решения задач в области охраны и защиты лесов.
«Общая площадь всех российских лесов составляет около 809 млн га, при этом более 80% из них расположены выше 60 параллели северной широты, где инфраструктура воздушного транспорта развита довольно слабо, а её содержание обходится недёшево. Беспилотные авиационные технологии развиваются стремительно, и Россия является идеальным местом для апробации новых технологий мониторинга и защиты бореальных лесов с помощью беспилотников», — отмечает заместитель лётного директора по организации полётов ООО «БАС» Александр Залецкий и подчёркивает, что эффективность мониторинга пожароопасной обстановки и оценки состояния окружающей среды уже доказана пилотами компании.
«БВС могут находиться в воздухе до 14 часов, а их полезная нагрузка позволяет отслеживать состояние лесов как в дневное, так и в ночное время. Регионы, которые смогли оценить эффективность БВС, включают данные технологии в дополнение к традиционной авиации. Так, например, ООО „БАС” выполняет патрулирование лесов с помощью собственного флота специализированных беспилотных авиационных систем в самом крупном субъекте страны —
Республике Саха (Якутия).
Для повышения оперативности компания создала в регионе свой филиал, который располагает оборудованием БАС и пилотами для быстрого реагирования на запросы региона. В сезон пожароопасной обстановки местные экипажи усиливаются столичным „десантом” подготовленных специалистов», — делится реальным опытом эксперт.
Подобная практика применения БАС прошла успешную апробацию в Ханты-Мансийском автономном округе и Пермском крае. И, хотя пилотируемая авиация продолжает использоваться для мониторинга пожароопасной обстановки, ей на смену всё активнее приходит беспилотная, считают эксперты.
Сейчас применение беспилотных систем уже не называют инновацией, ведь последние несколько лет им доверяют вести мониторинг использования лесов, лесоучётные работы, контрольно-надзорную деятельность.
Пилотируемые и беспилотные авиационные системы (БАС) дополняют спутниковые системы мониторинга благодаря тому, что дают более гибкий и детальный взгляд. БАС способны барражировать над лесом часами, включая ночное время, и передавать видео с высоким разрешением прямо в диспетчерский центр. Это бесценно при мониторинге лесных пожаров: дроны замечают задымление на ранней стадии и точно определяют границы возгорания, поясняют представители компании «Инногеотех».
«Технологии мониторинга лесов за последние годы прошли большой путь — от разрозненных опытов до систематического применения, дающего осязаемые результаты. Ещё недавно инспекторам приходилось буквально прочёсывать лес. Теперь же значительная часть этой работы автоматизирована: фонд сканируется дистанционно, а люди выезжают точечно, зная, куда смотреть.
По данным Рослесхоза, только за 2023 год благодаря системам мониторинга удалось выявить 1,2 тысячи нарушений лесного законодательства — цифра, ранее недостижимая при выборочных проверках», — отмечает главный инженер ООО «Инногеотех» Валерий Авраменко.
Именно благодаря эффективности этого инструмента лесничества страны пополняют парк техники БПЛА. Так, по последним данным ТАСС, по заключённым в 2024 году контрактам лесхозам уже отгружено 587 беспилотников, ещё 526 аппаратов поступит в регионы до конца марта.
«Для мониторинга лесных пожаров обычно применяют дроны с двумя камерами: видимого спектра и тепловизионную. Съёмка в инфракрасном диапазоне позволяет зафиксировать очаги возгорания и зоны их распространения, а в видимом — определить оптимальные маршруты и рассмотреть детали», — поясняет генеральный директор ООО «Геоскан» Алексей Юрецкий.
Предстоящий пожарный сезон обещает быть очень сложным и напряжённым, поэтому регионы наращивают мощности и закупают дополнительное оборудование. Например, обнаруживать очаги пожара и определять их границы впервые доверят 5 беспилотникам в Воронежской области, ещё 6 коптеров закупили для саратовских лесничеств.
Ещё 39 новых дронов отечественного производства будут отслеживать возгорания и выявлять незаконные вырубки в лесах Карелии. Техника уже поступила в распоряжение минприроды региона. До конца года власти планируют закупить еще 3 БПЛА, а к 2030 году довести их количество до 155 штук, сообщила министр природных ресурсов и экологии Респуб-
лики Карелия Янина Свидская.
«Применение беспилотных систем для мониторинга лесов широкое распространение в России получило в последние два года благодаря нацпроекту „Беспилотные авиационные системы”. По нему в большинство региональных служб охраны и защиты лесов России поступит более 1000 беспилотных комплексов для видеомониторинга „Геоскан 801”.
В конце прошлого года мы также передали МЧС России 12 БВС самолётного типа „Геоскан 701”, которые могут вести видеомониторинг больших территорий на протяжении 10 часов. В ближайшее время мы увидим, как эти комплексы себя покажут», — поделился последней информацией г-н Юрецкий.
По этому же проекту 48 беспилотных аппаратов «Геоскан 801» получат подведомственные учреждения лесного хозяйства Хабаровского края, техника будет масштабно задействована для мониторинга ситуации с лесными пожарами уже в этом сезоне.
Сейчас на вооружении организаций региона стоит 11 беспилотников, которые специалисты используют для лесной охраны, выявления нарушений требований действующего лесного законодательства и нелегальной лесозаготовки. В 2024 году аппараты также применялись для осмотра кромки действующих пожаров.
«Что касается учёта и контроля состояния лесов, то такие системы применяются давно и уже доказали свою эффективность. Один небольшой беспилотник самолётного типа „Геоскан 201” может за день отснять площадь до 100 кв. км. Специальное программное обеспечение позволяет автоматически находить вырубки, оценивать высоту деревьев и запас древесины поштучно. Детальные снимки в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах дают возможность обнаружить участки иссушения или переувлажнения лесов, влияние вредителей и болезней», — рассказывает о других возможностях БПЛА Алексей Юрецкий.
Не стоит забывать, что, кроме применения пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов, современный лесной мониторинг опирается на другие решения и даже сочетания нескольких видов наблюдения. Каждый из них направлен на определённые задачи, а вместе они дают целостную картину происходящего.
Например, отслеживание состояния зелёного фонда посредством спутников уже прочно завоевало свои позиции в лесопатологическом мониторинге.
«Космические снимки высокой детализации сегодня — базовый инструмент контроля лесов. Ежедневно спутники сканируют огромные территории, фиксируя вырубки, пожары и другие изменения. Снимки с разных спутников (оптических, радарных, альтиметрии) дают возможность еженедельно распознавать участки лесов площадью от 0,1 га и позволяют различать причины изменений. Они умеют отличать патологические изменения, характерные для определённых патогенов, от нормальной динамики леса и изменений под действием среды», — рассказывает Валерий Авраменко.
Сегодня под спутниковым контролем работают 546 лесничеств в 42 регионах страны, площадь его охвата в прошлом году увеличили, сейчас она составляет 300 млн га, что равно 42% земель лесного фонда. А непрерывный дистанционный мониторинг идёт в 88 лесничествах из 14 субъектов России, который также в 2024 году расширил своё распространение на 33%. Это позволило быстрее выявлять нарушения и сократить объём незаконной рубки на 32%, считают в Рослесхозе.
«Приоритетность в выборе регионов и лесничеств для проведения основали на рискоориентированном подходе: контроль из космоса проводился в тех регионах и лесничествах, где активно ведётся заготовка и переработка древесины, а также уже выявлялись факты незаконной рубки.
Безусловно, использование современных технологий спутникового наблюдения и увеличение территорий, охваченных непрерывным дистанционным мониторингом, способствуют повышению эффективности лесопользования, выявлению и предупреждению случаев незаконных рубок», — рассказала заместитель руководителя Рослесхоза Анастасия Винокурова.
Положительную динамику в результате применения дистанционного мониторинга отметили в Архангельской области, где за последние 5 лет количество случаев незаконной заготовки в год снизилось с 230 до 151. В 2025 году площадь охвата увеличат в три раза по сравнению с 2020 годом, до 19,4 млн га, привели цифры в Департаменте лесного хозяйства по Северо-Западному федеральному округу.
Под спутниковым контролем находится 70% площади северных лесов, принадлежащих 19 лесничествам, из них под непрерывный мониторинг попадут 7,5 млн га земель.
В 2024 году в Вологодской области из 120 случаев нелегальной рубки дистанционный мониторинг помог выявить 48 эпизодов. По сравнению с предыдущим годом, количество зафиксированных нарушений в регионе уменьшилось на 19%. Сокращение объёма незаконных рубок на 44% в 2024 году снизилось и в Свердловской области, на 13% — в Чувашской республике, и на 6% уменьшилось число нарушений лесного законодательства в этом регионе.
«Спутниковая съёмка обеспечивает оперативность, так как новейшие системы с ИИ обновляют данные практически ежедневно. Благодаря этому работники леса получают своевременные сигналы о проблемах даже в самых глухих уголках тайги. Конечно, цифровой мониторинг не отменил необходимость человеческого контроля на местах. Но он коренным образом изменил характер этой работы.
Если раньше инспектор ехал „вслепую”, то теперь у него есть планшет, на котором отмечены точные координаты подозрительных вырубок или повреждений леса. Полевая проверка по-прежнему нужна — подтвердить нарушение, оценить ущерб, но её эффективность намного выше благодаря космическим данным. Технологии и люди действуют в связке: алгоритмы ищут лесоизменения, а человек подтверждает и принимает меры. Такой тандем уже сейчас приносит плоды и задаёт вектор развития на будущее», — считает Валерий Авраменко.
Однако во время выездного совещания в Рослесинфорге в начале этого года руководитель Рослесхоза Иван Советников предложил доверить больше полномочий нейросети и минимизировать деятельность человека при обработке информации. Речь идёт о том, чтобы полностью исключить проверку снимков специалистами и обучить нейросеть автоматически отличать причины искусственного изменения во всех типах лесов.
Дело в том, что при помощи дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) определяют искусственные и естественные лесоизменения. Но в первом случае при работе с данными задействованы человеческие ресурсы. Чтобы сопоставить снимки разных периодов, например, при строительстве сооружений, проверить их законность на участках, нужны определённые компетенции и большое количество времени.
В таких случаях не исключены риски возникновения ошибок при дешифровке. В ведомстве считают, что пришло время изменить подход к анализу данных и обучить искусственный интеллект автоматически проверять причины искусственного изменения в лесах на предмет их легальности.
Распространённой практикой во многих регионах уже много лет является установка камер видео-
наблюдения на вышках сотовой связи, напоминает ещё об одном инструменте г-н Авраменко. Они используют данные с наземных датчиков и камер, чтобы выявлять возгорания. Системы видеонаблюдения автоматически сканируют горизонт и замечают столбы дыма задолго до того, как пожар наберёт полную мощь.
В конце прошлого года в Пермском крае к уже имеющемуся оборудованию в лесах запустили ещё 15 видеокамер системы мониторинга пожарной опасности «Лесохранитель». Сейчас на территории 10 муниципальных округов работают 70 камер, которые отслеживают территорию в 5,39 млн га, или 45% от всей площади лесного фонда Прикамья, на предмет задымлений.
«В комплексе с авиа- и наземным патрулированием и космомониторингом это даёт нужный эффект: с начала года 95% лесных пожаров удалось ликвидировать в первые сутки. Обязательно продолжим совершенствовать работу по защите нашего лесного фонда — к 2026 году камер станет уже 100», — сообщил губернатор Пермского края Дмитрий Махонин.
Такой же метод мониторинга наряду с другими используют и в лесничествах Хабаровского края. Устройства размещены в основном вдоль трассы Хабаровск — Комсомольск и дороги до Владивостока. Выбор мест обусловлен тем, что именно на этих территориях лесные пожары чаще всего происходят по вине человека. Сейчас более 3 млн га леса в регионе — под контролем «Лесохранителя».
«В России огромный лесной фонд, который покрывает почти половину территории страны. Обеспечить цифровой мониторинг таких масштабов с помощью беспилотников очень сложно. Решением может стать большая группировка спутников для дистанционного зондирования Земли, которая будет охватывать всю территорию России. У „Геоскана” есть собственная спутниковая платформа, поэтому мы рассматриваем это направление как следующий шаг в получении комплексных данных о Земле с помощью БАС и космических аппаратов», — рассуждает о перспективах Алексей Юрецкий.
Технологий много, так же как и их сочетаний, отмечают специалисты. А выбор информационной системы не ограничивается одним производителем. Следует отметить, что отечественных разработок на рынке сегодня представлено много. Пусть до России ещё не дошла практика применения акустических сенсоров, которые улавливают звуки бензопил или грузовиков и сигнализируют о вероятных браконьерах, но сказать, что мы топчемся на месте, тоже нельзя.
В российском лесном хозяйстве цифровая трансформация набирает обороты, хотя ей ещё предстоит преодолеть ряд препятствий, считает Валерий Авраменко. Это связано с консервативностью самой отрасли: инновации в ЛПК внедряются с трудом, через сопротивления, и кажется, что они не стоят затраченных усилий.
«До недавнего времени многие процессы: от учёта лесфонда до отчётных документов — оставались в бумажном формате, а уровень цифровизации уступал мировым лидерам, из-за чего эффективность контроля была ниже. Например, одна из острых проблем, которая начала решаться не так давно, — отсутствие единой открытой базы данных о состоянии и использовании лесов. Разрозненность информации затрудняет как работу ИИ, так и взаимодействие между ведомствами.
Разные структуры сходятся во мнении: пока не появятся интегрированные данные о всех рубках и разрешениях, даже самая продвинутая нейросеть не сможет сама различить, где пользование лесными объектами законно, а где нет», — обозначает одну из причин представитель компании «Инногеотех», отметив, что тем не менее тренд на цифровизацию в России очевидно ускоряется, особенно в последние два-три года.
Не последнюю роль здесь играет государство, выбравшее цифровизацию отрасли приоритетным направлением развития. Так, в 2021 году запущен федеральный проект по спутниковому мониторингу использования лесов, и его масштаб постоянно растёт — как мы писали выше, в 2024 году дистанционный надзор охватил уже сотни миллионов гектаров. Параллельно идёт процесс нормативных изменений, стимулирующих цифровой контроль. Пожалуй, наиболее яркий и нашумевший пример — введение ФГИС ЛК, требование оснащать лесовозы навигацией ГЛОНАСС и работать с электронными декларациями о перевозке древесины.
Региональные министерства видят, что цифровые инструменты окупаются сокращением потерь леса и затрат на тушение пожаров, и уже меньше боятся инвестировать в них, подчёркивает эксперт.
Сырые данные бесполезны без грамотного анализа, замечает г-н Авраменко. Здесь и вступает в игру искусственный интеллект. Специальные нейросети обучены автоматически распознавать на снимках признаки лесоизменений и выявлять нарушения. Российские компании и научные центры активно участвуют в гонке технологий, предлагая свои решения для лесного сектора.
«Наши комплексы работают с фото- и видеокамерами, тепловизионными и мультиспектральными визорами, лидарами. Этого достаточно, чтобы закрывать все текущие задачи лесничества. Дальше эти системы могут совершенствоваться, и в скором времени они позволят обрабатывать данные прямо на борту беспилотника, в том числе с применением ИИ», — даёт свой прогноз Алексей Юрецкий и отмечает, что ИИ уже широко используют в наземных программных системах при обработке данных, полученных с БАС.
Одной из последних новостей в этой области стала интеграция беспилотника «Геоскан 801» с системой дистанционного мониторинга лесных пожаров
«Лесохранитель», которая определяет лесные пожары на ранней стадии. Реализовали новое для рынка решение две компании: ГК «Геоскан» и «Формоза-Софт». В нём используют элементы искусственного интеллекта, в том числе нейросетевого анализа. В пресс-службе компании подчеркнули, что это первый полностью российский компактный беспилотный комплекс для оперативного видео- и тепловизионного контроля пожарной обстановки. Благодаря разработке, подразделения Рослесхоза и МЧС по всей стране будут получать готовые данные для быстрого реагирования на чрезвычайные ситуации.
По мнению директора компании «Формоза-Софт» Игоря Храмова, такая интеграция позволила создать универсальное решение для мониторинга пожаров, где программная платформа «Лесохранитель» выступает «мозгом» системы, анализируя и обрабатывая данные и оперативно передавая их службам реагирования.
Компания «Инногеотех» специализируется на геоинформационных системах и анализе данных дистанционного зондирования с помощью искусственного интеллекта.
«К примеру, платформа GeoVision работает с помощью нейросетей, которые умеют распознавать изменения лесов. На основе спутниковых снимков алгоритмы автоматически отмечают на карте все новые вырубки, включая потенциально незаконные, выгоревшие площади, санитарные рубки, потерю леса от ветровалов и другие виды лесоизменений.
Для обучения сетей была собрана огромная база — 520 тысяч размеченных примеров различных ситуаций. Благодаря этому система достигла высокой точности — порядка 98% в определении отдельных классов лесоизменений. Минимальная площадь, которую „видит” нейросеть, — всего 0,1 га, то есть фиксируются даже небольшие вырубки», — рассказывает главный инженер.
По данным компании, технология уже проанализировала около 84 млн га лесов России в рамках пилотных и госпроектов. Министерство лесного хозяйства Татарстана и минприроды Пермского края применяют эту платформу на практике. Главное преимущество системы, по словам её разработчиков, — полная автоматизация процесса мониторинга.
Специально обученные нейросети анализируют спутниковые снимки среднего пространственного разрешения, выявляя изменения лесного массива и классифицируя их по пяти категориям: вырубки, гаревые зоны, карьеры, ветровалы, а также погибшие и повреждённые насаждения.
Ещё один проект на основе ИИ-технологий, который компания реализовала для Пермского края, — подсистема космомониторинга лесоизменений для нужд лесного хозяйства. С 2021 года она работает в составе региональной государственной информационной системы «Умный лес».
Кроме мониторинга вырубок, специалисты «Инногеотех» развивают прогностическое направление. Один из этих инструментов — сервис оценки пожарной опасности, который может формировать карты риска возгораний с учётом погодных условий.
«Можно сказать, что это ещё один тренд — переход от констатации факта произошедших необратимых лесоизменений к их раннему предупреждению. Современные к модели вкупе с ИИ уже умеют прогнозировать распространение лесных пожаров и даже их вероятность в разных районах. Мы разработали ИИ-модуль, который на основе статистики прошлых возгораний и десятка факторов (погоды, типа растительности, влажности и других) вычисляет вероятность возникновения пожаров по территории региона», — рассказывает представитель компании.
В результате анализа специалист получает интерактивную «карту риска», где заранее отмечены зоны с повышенной опасностью. Это позволяет заблаговременно распределять силы пожарных, выставлять патрули в нужных местах в сухой сезон и предотвращать большое число возгораний. Подобные инструменты можно использовать и при прогнозировании лесопатологических угроз, считают разработчики модуля.
«Анализируя многолетние данные наблюдений радиометрических (оптических) космосъёмок, алгоритмы выявляют аномалии временных рядов вегетационных индексов и ограничивают очаги с отрицательной динамикой санитарного состояния. По форме временных рядов патологических изменений также проводится классификация очагов по типам преобладающих патогенов с разделением по энтомовредителям и болезням леса. Инженеры лесного хозяйства получат возможность провести санитарные мероприятия до того, как патологические изменения станут необратимыми», — поясняет алгоритм Валерий Авраменко.
Он добавляет, что модуль вполне может пригодиться при лесовосстановительных работах. Прогнозируя рост молодых насаждений, ИИ подскажет, где через 10–20 лет нужен будет дополнительный подсев или уход. Ещё один аспект применения ИИ, который отметил г-н Авраменко, — создание цифровой базы данных о землях лесного фонда.
«Фактически это перевод в электронный вид всех старых лесоустроительных материалов: оцифровка границ кварталов, выделов, особо защитных участков, сопоставление данных Гослесреестра с данными Росреестра (ЕГРН). Такая работа необходима, потому что до сих пор многие сведения о лесном фонде хранятся на бумаге или в не связанных между собой системах, что затрудняет контроль и планирование. Такая цифровая база данных о землях лесного фонда помогает регионам устранить эти пробелы, создавая актуальные цифровые карты лесов, юридически значимые и удобные в использовании. В перспективе это ляжет в основу единой национальной информационной платформы по лесам», — поясняет он.
Однако, несмотря на широкие возможности ИИ, он пока не может определять законность вырубки. Данные дистанционного зондирования, например координаты выявленных лесоизменений, специалисту всё равно необходимо сверять с открытой информацией об аренде, лесопатологических и других обследованиях.
Стремительное внедрение ИИ в лесную сферу, с одной стороны, облегчает жизнь специалистам в условиях нехватки кадров, а с другой — даёт почву для беспокойства. Останется ли в цифровом будущем место для человеческого ресурса, когда «умные» машины смогут самостоятельно решать большинство задач, связанных со сбором, аналитикой данных и их эффективным применением?
Эксперты считают, что повода для паники нет: действительно, роль человека меняется, но не исчезает.
«Да, рутинный визуальный осмотр материалов съёмок постепенно отходит в прошлое — эту задачу берут на себя камеры, спутники и алгоритмы. Однако необходимость человеческого фактора остаётся в решающих звеньях цепи. Прежде всего, специалисты нужны для верификации и реагирования. ИИ может обнаружить аномалию, но подтвердить, что это действительно незаконная рубка или болезнь леса, зачастую должен инспектор на месте.
По-прежнему требуется выехать, составить акт, предпринять действия — то, что техника сделать не в силах, — успокаивает специалистов Валерий Авраменко. — Более того, сами цифровые системы требуют квалифицированных операторов. Недостаточно получить карту изменений — необходимо её правильно интерпретировать и принять управленческие решения. Именно лесной инженер решает, объявлять ли тревогу, направлять ли патруль, куда высылать пожарный расчёт или где начинать лесовосстановление».
Важно и то, что экосистема леса слишком сложна, чтобы полностью доверить её машине. Модели ИИ пока далеки от понимания всех тонких взаимосвязей в природе. Исследователи отмечают, что существующие компьютерные модели нередко упрощают сложные экологические динамики, не учитывая конкуренцию видов, цикличность климата и другие факторы. В результате предсказания имеют погрешности, и экспертное мнение человека нужно, чтобы критически оценить выводы искусственного интеллекта.
К примеру, алгоритм может выдать прогноз деградации леса в определённом квартале, а опытный лесопатолог визуально определит, есть ли здесь взаимосвязь с циклом обновления леса или другими причинами, незнакомыми модели.
Кроме того, в лесном хозяйстве остаются задачи, где руки и глаза человека незаменимы. Посадка леса, уход за молодняком, биотехнические мероприятия — всё это требует физических усилий и наблюдений непосредственно на местности.
«В обозримом будущем дроны, конечно, научатся высаживать семена, первые такие эксперименты уже проводятся в мире, но контроль за приживлением и уходом — работа для людей. Аналогично, ни один робот пока не заменил лесного пожарного на переднем крае борьбы с огнём. Таким образом, вместо вытеснения человека происходит смена его роли, сегодня он превращается в оператора сложных систем, аналитика и управляющего.
ИИ берёт на себя тяжёлую рутину: непрерывный присмотр за огромными площадями, сбор и первичный анализ данных, — освобождая время человека для творческих и ответственных задач. Лесной инспектор завтрашнего дня — это высококвалифицированный специалист, владеющий и навыками работы в полевых условиях, и умением понимать язык данных. Только в связке с такими людьми искусственный интеллект полностью реализует свой потенциал на благо лесов», — уверен г-н Авраменко.
Может показаться, что изобрести новые решения невозможно, однако это не так, говорит Валерий Авраменко и приводит примеры направлений работы, которые сегодня считаются самыми перспективными.
Это сети датчиков и IoT в лесу. Идея «умного леса» (Forest 4.0) предполагает оснащение лесных массивов разного рода сенсорами — от камер и микрофонов до метеодатчиков. Размещённые на вышках или деревьях, они в режиме реального времени передают данные о том, что происходит в лесу. Система анализа звуков может не только различать естественный шумовой фон и подозрительные звуки техники, но, например, фиксировать и другие параметры: влажность почвы, температуру, дым.
«С развитием технологий беспроводной связи, в том числе спутниковой, такие датчики можно разворачивать даже на отдалённых территориях, объединяя их в сеть. Искусственный интеллект на стороне сервера будет фильтровать потоки информации, выделяя аномалии. Например, неожиданный спад биоактивности (смолкли птицы, звери покинули участок) может указывать на формирование опасной ситуации или присутствие человека, требуя проверки.
Пока подобные решения испытываются в рамках пилотных проектов университетов и компаний, но в ближайшие годы мы можем увидеть их внедрение на практике как часть системы раннего обнаружения проблем», — предполагает эксперт.
Уже сейчас классические оптические спутники дополняются новыми видами сенсоров. Гиперспектральная съёмка позволяет оценивать здоровье растений по десяткам и сотням спектральных признаков и в моменте выявлять болезни, а также стресс у деревьев ещё до появления видимых симптомов.
Лазерное сканирование из космоса и с БАС даёт трёхмерную картину леса, измеряя высоту и плотность древостоя с точностью до отдельных деревьев. Радарные спутники (SAR) способны «видеть» сквозь облака и в ночное время суток, отслеживая вырубки и пожары независимо от погоды.
«Все эти данные поступают в огромных объёмах, поэтому в их обработке опять-таки задействован ИИ. Современные алгоритмы машинного обучения умеют выделять на снимках нужные объекты и совмещать разнородные слои информации.
По оценкам исследователей, интеграция новейших сенсоров, от мультиспектральных камер до тепловизоров с продвинутыми методами анализа, открывает путь к более точному и оперативному мониторингу восстановления лесов и контроля за их состоянием. Иными словами, технологии дистанционного зондирования становятся „глазами” лесников, и их зрение с каждым годом набирает остроту», — отмечает г-н Авраменко.
Разработка новых технологий не ограничивается одним лишь мониторингом состояния лесного фонда. Так, студенты Новосибирского государственного технического университета нацелились на создание автономного робота для борьбы с пожарами в лесах. В планах разработчиков — система из прицепа и головной части на гусеничном ходу, которая будет обнаруживать и тушить огонь с помощью «пожарных бомбочек».
Представители вуза сообщили, что сейчас завершают 3D-модель робота и работают над составом бомбочек, которые будут подавлять огонь. Прототип появится уже в августе этого года, машина будет передвигаться со скоростью до 15 км/ч и тушить пламя на расстоянии до 30 метров.
Эксперты говорят, что 2024–2025 годы становятся поворотными для лесного комплекса, благодаря слиянию традиционных практик лесопользования с высокими технологиями, где нейросети и спутники работают бок о бок с лесниками, дроны летают над кронами, а датчики фиксируют малейшую опасность. Такая цифровая трансформация уже приносит плоды, которые подтверждает официальная статистика: леса горят меньше, нелегальные рубки обнаруживаются быстрее, а лесовосстановление планируется грамотнее.
«Международный опыт и отечественные наработки взаимно обогащают друг друга: глобальные ИИ-системы помогают отслеживать обезлесение по всему миру, а российские проекты учат учитывать нашу специфику и масштаб. Будущее лесного мониторинга вырисовывается как высокоточная оперативная и всеобъемлющая система, где природа находится под надёжной защитой электронного „ока”, но последнее слово всё так же остаётся за человеком — ответственным хранителем леса», — заключает Валерий Авраменко.
Текст: Марина Каталакиди
Нашли ошибку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl + Enter
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.