Искусственный интеллект помогает ученым составить карту Байкальской природной территории

В Минобрнауке России рассказали о разработанной учеными Института динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова СО РАН (ИДСТУ СО РАН) нейросети, помогающей составить карту Байкальской природной территории для оценки состояния сельскохозяйственных и лесных угодий. ИИ-помощник классифицирует космические снимки, учитывая особенности местности.

«На основе почти 220 изображений со спутника Sentinel-2 и по результатам полевых работ сотрудники ИДСТУ СО РАН обучили нейронную сеть ResNet50 распознавать 12 классов объектов: пастбища, редколесье, вырубки, кустарники, хвойный, лиственный и смешанный леса, воду и другие объекты. При апробации нейронной сети классифицировано более 22 тыс. снимков, по некоторым классам объектов точность распознавания составила выше 95%. При этом разработаны и применены методы, которые значительно снизили время обработки космических снимков», – рассказали в Минобрнауке.

Наряду с составлением указанной карты созданный иркутскими учеными веб-сервис может быть полезен различным ведомствам для планирования и принятия решений на основе мониторинга больших территорий – например, МЧС и правоохранительным органам для контроля незаконных вырубок. Оценят ResNet50 и предприятия, занимающиеся добычей минеральных ресурсов, а также исследователи, изучающие карбоновый след, биоразнообразие, заболевания, эволюцию и деградацию лесных ресурсов.

В перспективе ученые собираются развивать методы и алгоритмы для повышения скорости и улучшения результата обработки данных.

Ранее iot.ru писал о разрабатываемой в Томске программе для космического мониторинга сельхозполей, которая сможет автоматически оценивать состояние почв и посевов на вверенных территориях.

Чтобы оперативно получать наши новости в удобном формате, подписывайтесь на наш Telegram-канал.