Коллектив исследователей из институтов биофизики и вычислительного моделирования Красноярского научного центра СО РАН научил искусственный интеллект определять тип растительности по фотографиям из космоса.
Исследователи обучали нейросеть по спутниковым изображениям мая-сентября 2018 года. Данные брались с нескольких территорий края, типы растительности которых хорошо известны.
Программа успешно узнает и различает хвойные и лиственные леса, но пока имеет проблемы с распознаванием лугов. Иногда находит на них небольшие участки, которые обозначает лесом посреди поля. Ученые отмечают, что этот сбой может быть связан с наличием на лугах нетипичных растений с характеристиками, больше напоминающими леса. Повысить точность и улучшить распознавание планируется за счет дополнительного обучения с более широким охватом зон и данных.
— На большой территории, снимки с которой нужно просмотреть, человек может делать ошибки из-за усталости или других факторов. Наша команда решила, что нейросеть будет быстрее и точнее выполнять аналогичную работу, – рассказал кандидат физико-математических наук, младший научный сотрудник Института биофизики Красноярского научного центра СО РАН Михаил Салтыков.
Такая система сможет отслеживать изменения площадей леса уже в ближайшее время. Нейросеть будет просматривать и анализировать снимки за разные годы и показывать, как изменились за это время границы лесов. С ее помощью можно будет отслеживать изменения из-за потепления климата, после пожаров, вырубок.
Исследование проводилось при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Русского географического общества.
Изображение: pixabay.com
