Торговая площадка   Каталог компаний   Новости законодательства   Аналитика   Технологии и оборудование 
Журнал "Деловой лес" Для руководителей | Размещение баннеров и статей

Вход в систему

Логин
Пароль

Напишите, для регистрации

Статистика

Компаний: 1596
Пользователей: 2885

Реклама на сайте

Информеры Информеры
Главная страница » Новости лесной отрасли

Новый алгоритм мониторинга незаконной вырубки леса по снимкам из космоса

Институт ИИ российского ИТ-вуза совместно с компанией «Инногеотех» и Министерством природных ресурсов, лесного хозяйства и экологии Пермского края разработал подсистему мониторинга лесоизменений для системы «Умный лес». Сервис отслеживает незаконные вырубки, пожары и другие изменения. Об этом «Хайтеку» сообщили в пресс-службе Университета Иннополис.
Ранее в 2020 году подсистему мониторинга лесоизменений апробировали в тестовом режиме на всей территории лесного фонда Пермского края. Цель — выявить незаконные вырубки. За это время было выявлено 679 объектов с лесоизменениями, проведена верификация объектов изменений лесничествами Пермского края. Подсистема показала высокую точность и оперативность и сейчас её готовятся полностью интегрировать в РГИС «Умный лес».
По словам Михаила Никитина, начальника управления охраны, защиты и надзора в лесах Министерства природных ресурсов, лесного хозяйства и экологии Пермского края, система повышает эффективность контрольно-надзорной деятельности в регионе. Кроме того, она снижает затраты на патрулирование за счет оптимизации обследований лесного фонда. Реагировать на конкретные сигналы, отображаемые на карте гораздо проще и быстрее. Благодаря этому находится все больше объектов с предполагаемыми нарушениями. Данные подсистемы в будущем можно будет использовать как доказательную базу в контрольно-надзорной деятельности и судах.
Разработчики Университета Иннополис и компании «Инногеотех» создали алгоритм, который нивелирует характерную для нейросетей проблему пропусков маленьких объектов: алгоритмы определения вырубок работают с объектами размером от 3*3 пикселя. Также была решена проблема наличия дымки от облаков на изображениях — алгоритмы автоматически отличают дымку на небе от лесоизменений, раньше для этого проводилась дополнительная обработка. Алгоритмы работают летом и зимой со снимками с космоаппаратов Landsat 8 и Sentinel 2.
«Сервис мониторинга лесоизменений автоматически загружает данные космосъёмки с еженедельной периодичностью. Современные технологии обработки изображений и глубокого обучения позволяют эффективно решать задачи, которые несколько лет назад казались невыполнимыми —подчеркиает Рамиль Кулеев, директор Института искусственного интеллекта Университета Иннополис — Направление разработок для лесной отрасли для нас является очень важным, мы видим перспективу в решении задач по автоматической таксации леса, комплексированию различных источников данных — космосъёмка, лидарная съемка и съемка с беспилотников, прогнозированию развития негативных ситуаций, в том числе чрезвычайных — пожары, усыхания леса».
«Мы в 2 раза — до 0,1 га — снизили минимальную площадь детектируемых лесоизменений. Благодаря большому объему эталонной выборки наша нейронная сеть в настоящее время детектирует вырубки на снимках с облаками и тенями от облаков — объясняет Дмитрий Шевелев, руководитель проекта цифровизации лесной отрасли Университета Иннополис. — До этого нам приходилось вырезать облака на снимках, либо использовать безоблачные снимки. Также мы продолжаем работать над расширением базы источников космических снимков. Сейчас подсистема дорабатывается в части использования данных с отечественных спутников Ресурс-П и Канопус-В».
На территории Пермского края под непрерывный мониторинг попадут 12,4 млн га лесного фонда. До этого разработчики Университета Иннополис внедрили технологию на территории Республики Татарстан, в автоматизированном режиме она мониторит леса на территории 1,2 млн га — 31 лесничество республики. Сервис при помощи технологии искусственного интеллекта анализирует космоснимки, полученные со спутников Земли, предобрабатывает их и отправляет результаты нейронным сетям, сети делают сегментацию этих изображений и выдают вектор с полигонами. Этот сервис разработан в рамках создания Комплексной системы дистанционного мониторинга Приволжского федерального округа, которая также проводит мониторинг сельскохозяйственных земель, объектами инфраструктуры и капитального строительства, процессов обработки отходов.
«Опыт работы на территории Республики Татарстан и Пермского края даёт нам возможность апробировать работу сервиса мониторинга лесного фонда на больших территориях. Мы видим, что благодаря проведенной работе и непрерывному совершенствованию сервис уже сейчас может масштабироваться на большие территории, в ближайшей перспективе покрыв весь лесной фонд России» — заключает Дмитрий Шевелев.