Во Владивостоке нейросеть научили различать лесоповалы на снимках
Нейросетевую технологию распознавания ветровалов в лесных массивах по фотографиям со спутника разработали ученые ДВО РАН, сообщает 6 апреля пресс-служба Исследовательского центра искусственного интеллекта Института программных систем РАН.
Работу выполнили старший научный сотрудник лаборатории геоботаники ДВО РАН Дмитрий Кислов и ведущий научный сотрудник этой же лаборатории Кирилл Корзников. Они трудились совместно с Ботаническим садом Владивостока, а как объект использовались леса природного заповедника «Курильский», где сейчас идет изучение поврежденного леса.
«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», — говорит Кислов.
Также он рассказал, что для работы использовались снимки с разрешением 30-50 см на пиксель. Такая разрешающая способность позволяет выявить «вывалы небольших групп деревьев».
Разработанный алгоритм, указывается в сообщении, будет полезен в сфере управления лесами, лесопользовании, лесоустроительной и природоохранной деятельности.
