Учёные Алтайского государственного университета разработали методику, которая позволяет с помощью нейросети определять состояние лесов по снимкам из космоса. Алгоритм способен находить участки с повреждёнными деревьями и устанавливать степень их поражения, что особенно важно для труднодоступных территорий Алтайского края, сообщили в пресс-службе вуза.
Разработка объединяет данные российских спутников «Канопус-В» и европейской системы Sentinel-2 с нейросетью U-Net. Она анализирует не только спектральные характеристики растительности, но и форму и размеры крон. По результатам обработки специалисты получают карту повреждённых участков, которую можно использовать для планирования лесозащитных мероприятий.
Точность определения состояния насаждений достигает 95%. Это позволяет отличить начальную стадию повреждения, когда деревья ещё можно обработать, от критической, при которой могут потребоваться санитарные рубки.
Для Алтайского края такая технология особенно актуальна. По данным исследования, площадь повреждённых лесов в регионе превышает 29 тыс. гектаров. При этом часть очагов расположена на заболоченных, затопленных и других участках, куда специалистам сложно добраться для наземного обследования.
Пока нейросеть обучена распознавать два вида повреждений – вымокание деревьев и поражение полиграфом уссурийским, опасным жуком-короедом. В дальнейшем учёные планируют расширить возможности алгоритма и научить его выявлять другие виды повреждений лесных насаждений.
Методику уже используют специалисты Центра защиты леса Алтайского края. Разработка также вошла в учебные курсы АлтГУ для подготовки будущих специалистов лесного хозяйства.
Фото: АлтГУ
