Нейросети спасут Сибирский лес

Группа учёных из Красноярского научного центра Сибирского отделения Российской академии наук учит искусственный интеллект определять границы лесов. По мнениям сотрудников Русского географического общества и Российского фонда фундаментальных исследований, эти исследования помогут восстановить Сибирь после пожаров и незаконных вырубок.

Искусственный интеллект уже научился классифицировать типы растительности и определять их границы по данным спутникового мониторинга Земли, а также отслеживать динамику изменений на основе расшифровки спутниковых фотографий разных лет. Эти знания помогут проанализировать масштаб ущерба, нанесённого лесными пожарами, скорость восстановления, определить участки с незаконными вырубками и те, на которых лесникам стоит провести посадку деревьев.

«Разработка нового подхода к дешифрированию границ растительных сообществ, основанного на динамических характеристиках фенособытий по данным спутниковых систем» – так называется наш проект. Мы побывали в экспедициях в нескольких районах Красноярского края, детально изучили там растительность, а потом взяли спутниковые снимки этих территорий и обучили на них нейросети распознавать границы хвойных и лиственных лесов, а также лугов. Сейчас мы работаем над увеличением точности распознания и количества распознаваемых типов растительности», – рассказывает младший научный сотрудник Института биофизики КНЦ СО РАН кандидат физико-математических наук Михаил Салтыков.

Как отмечает учёный, искусственный интеллект успешно обучается на хвойных и смешанных лесах возле Красноярска и полях около деревни Погорелка. Даже относительно простая нейронная сеть может распознавать растительность по 12 спектральным полосам с достаточной точностью.

Интерпретировать спутниковые фотографии вручную (а речь о тысячах квадратных километров) – очень долгая и кропотливая работа, а зачастую и невозможная, поэтому обучение этому нейросети перспективно и, как ожидается, весьма эффективно впоследствии.

Фото М. Салтыков.