ТАСС, 28 января. Российские ученые разработали алгоритм, который может распознавать виды деревьев на спутниковых снимках. Благодаря этому можно будет повысить эффективность лесопользования и контроля за состоянием лесных массивов. Результаты работы опубликовал IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, кратко об этом пишет пресс-служба Сколковского института науки и технологий.
"Исследователи из Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных CDISE и Космического центра Сколтеха применили нейросетевой подход для автоматизации определения преобладающих пород по снимкам высокого и среднего пространственного разрешения. Использование иерархической модели классификации, а также дополнительных материалов (таких, как высота растительного покрова) позволило существенно повысить качество предсказаний и обеспечить большую устойчивость алгоритма для его практического применения", – говорится в сообщении.
Для эффективного лесопользования и контроля за состоянием лесных массивов важно определять доминирующий вид деревьев в том или ином районе. Применение спутниковых данных позволяет решать эту задачу быстрее и экономичней других способов. Этот подход не требует наземных наблюдений в удаленных и обширных регионах. Однако выполнять такой анализ вручную – трудоемкая задача.
Для автоматизации этого процесса ученые применили нейросетевой подход, который показал высокую точность для определения лиственных и хвойных пород деревьев и при других оценках характеристик лесных массивов. Разработанные алгоритмы планируется интегрировать в созданную ранее платформу "Геоалерт" для автоматизации информационных услуг в области лесного хозяйства и лесоустройства.
"Сервисы на основе разработанной технологии могут быть востребованы коммерческими компаниями, выполняющими работы по таксации лесных участков, конечным потребителем которых являются лесозаготовители и лесопереработчики, а также ведомственные организации лесной отрасли для количественной и качественной оценки древесных ресурсов на арендованных территориях. Также наш подход может быть использован для экспресс-оценки инвестиционной привлекательности лесных участков на малоосвоенных лесных территориях", – рассказала Светлана Илларионова, аспирантка Сколковского института науки и технологий и один из авторов исследования.