АРХАНГЕЛЬСК, 3 мая. /ТАСС/. Ученые Северного Арктического федерального университета разработали новую методику автоматизированного определения параметров лесных ресурсов с детализацией до отдельного дерева. Как рассказал ТАСС профессор САФУ Роман Алешко, для обработки используются данные съемок с беспилотных летательных аппаратов.
"Новизна много в чем состоит. Во-первых, мы по-новому, с новой детальностью определяем параметры лесных ресурсов. Традиционно лесные ресурсы оцениваются в обобщенном виде. Берется определенная территория, достаточно большая, и говорится, что здесь в среднем деревья такой высоты, такого диаметра, такого объема. Мы переходим на новый уровень, более детальный, до отдельного дерева. Мы можем оценить его высоту, объем, диаметр, породу", - сказал Алешко.
Съемка ведется с высоты 100-200 м в различных диапазонах, то есть задействуется в том числе и инфракрасная съемка, что помогает определять вид дерева. "Визуальная съемка чуть более детальная, мультиспектральная - деревья играют красками, и можно отличать лиственные и хвойные", - отметил он. Детальность данных - около 5 см в одном пикселе, изображение позволяет видеть объекты размером 5 см.
"Это является входными данными, которые мы обрабатываем. Наш коллектив разрабатывает программный алгоритм, который впоследствии станет крупным программным обеспечением, которое позволит на входе получать данные съемки, на выходе предоставлять информацию в виде карты, - пояснил собеседник агентства. - Там будет отмечено каждое дерево и его параметры, это будет атрибутированная информация".
Как отметил профессор, пока есть определенные проблемы с распознаванием молодых растений, поскольку среди подлеска сложно выделить отдельные деревья. Для спелых растений, которые в первую очередь интересуют лесопользователей, степень распознавания до 90%. Все материалы имеют географическую привязку.
Ученые САФУ сейчас также работают по международному проекту, цель которого отследить каждое дерево от момента рубки. "Это позволит продвинуться еще и в плане использования этих результатов для отслеживания цепочек поставок. Каждому дереву, когда мы его распознали, присваивается идентификатор. Впоследствии можно проследить после рубки весь путь этого дерева вплоть до конечного продукта", - пояснил Алешко.
Актуальность данных
Информация о лесных ресурсах в СССР обновлялась примерно раз в 10 лет, с 2000-х годов постоянные учеты прекратились. Сейчас актуальность данных о лесном фонде Архангельской области составляет около 20%, а в целом по стране достоверность информации о лесоустройстве - около 13%. Устаревшие данные плохо отражаются на планах компаний, поскольку нет информации о состоянии лесосеки.
Также отсутствует законодательная база об учете лесных данных. "В инструкциях сказано, что должен человек в поле прийти и померить руками, так и работают, и, к сожалению, подвижек со стороны Рослесхоза, пока нет. Есть предложения от научного сообщества, мол, давайте новые способы внедрять, но лесное хозяйство очень консервативно", - отметил Алешко, уточнив, что лесопроизводители региона заинтересованы в получении автоматизированных данных и предоставляют материалы о своих участках исследователям. "У них есть заинтересованность. Но здесь двоякая ситуация, они должны в своей работе использовать официальную информацию, которая даже часто устаревшая. Но для служебных целей они хотят иметь актуальную информацию", - добавил он.