Все новости

    Дальневосточные ученые разработали нейросетевой алгоритм для обнаружения ветровалов на Кунашире

    Сотрудники Ботанического сада-института ДВО РАН (г. Владивосток) применили алгоритмы компьютерного зрения и глубокого обучения для распознавания на космических снимках ветровальных участков в лесных массивах острова Кунашир Сахалинской области.

    — Как человек понимает, что на космическом снимке находится участок с ветровальным лесом? Такой фрагмент снимка отличается не только цветом, у него своеобразная «полосчатая» текстура, которую образуют хорошо различимые стволы поваленных деревьев. Мы использовали подход к дешифрированию, имитирующий работу человеческого глаза и мозга — обучили свёрточную нейронную сеть распознавать именно такой паттерн изображения. Создав и обучив нейросеть, мы добились точности распознавания ветровальных участков равной 94%, что существенно лучше результатов применения других методов автоматического дешифрирования космических снимков,

    — задает вопрос Дмитрий Кислов, старший научный сотрудник лаборатории геоботаники.

    Кунашир стал площадкой исследования неслучайно. На острове находится государственный природный заповедник «Курильский», леса которого сильно пострадали от ураганных ветров и последовавшей за ветровалами вспышки численности короедов и других жуков-дендрофагов. Минувшим летом исследователи из ботанического сада при поддержке администрации и сотрудников Курильского заповедника организовали полевые работы по изучению повреждённых лесов. Хотя остров и стал своеобразным полигоном для обучения и демонстрации возможности современных технологий анализа спутниковых данных, разработанная нейронная сеть с успехом может быть использована для идентификации ветровалов в соседних регионах со схожими типами лесов. Тем более что ураганные ветра в минувшие годы повалили леса не только на Южных Курилах, но и на юге Сахалина, а также в Приморском крае.

    — Мы использовали космические снимки с разрешением 30−50 см на один пиксель изображения, поэтому наша нейросеть способна распознавать даже вывалы небольших групп деревьев, что позволяет давать и сверхточную оценку площадей поврежденных древостоев, и их расположение. Разработанный алгоритм дешифрирования, помимо решения наших собственных задач в области фундаментальной науки, будет полезен в сфере управления лесами и лесопользовании, например, при проведении лесоустроительных мероприятий, в природоохранной деятельности,

    — говорит Кирилл Корзников, ведущий научный сотрудник лаборатории геоботаники и руководитель проекта

    Использование нейронных сетей для анализа данных полученных со спутниковых аппаратов и беспилотных летательных аппаратов — передовое научно-прикладное направление в области дистанционного зондирования Земли. Результаты работы дальневосточных ученых выполнены в рамках проекта «Режим нарушений и изменение закономерностей динамики лесных экосистем юга Дальнего Востока России в условиях усиления тропических циклонов», поддержанного Российским научным фондом, опубликованы в ведущем международном журнале Remote Sensing («Дистанционное зондирование») и находятся в свободном доступе. В ближайших планах исследователей — создание нейросетевых алгоритмов способных идентифицировать поврежденные стволовыми вредителями деревья и различать виды деревьев в лесном пологе.


    ИА «Citysakh.ru» со ссылкой на пресс-службу ФГБУН Ботанический сад-институт ДВО РАН г. Владивосток

    Нашли ошибку в тексте?
    Выделите её и нажмите Ctrl + Enter

    Просмотров: 2552

    Если материал вам понравился,
    расскажите о нем друзьям. Спасибо!

    Комментарии для сайта Cackle

    Читайте также

    Недвижимость

    Авто