rusplt.ru
Ученые из Института динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова СО РАН (ИДСТУ СО РАН) разработали уникальную технологию, которая обучает нейросеть различать и категорировать на космических снимках детали местности: пастбища, редколесье, вырубки, кустарники, хвойный, лиственный и смешанный леса, воду и другие объекты. Новацию уже тестируют при составлении подробной карту Байкальской природной территории.
— Одна из задач оперативного мониторинга по обработке космических снимков — составление карты Байкальской природной территории, — приводит портал Минобрнауки РФ слова научного сотрудника ИДСТУ СО РАН, кандидата технических наук Юрия Авраменко. — При помощи данной карты можно оценивать состояние сельскохозяйственных и лесных угодий, выявлять места незаконных рубок и выгоревших после пожаров территорий.
Как утверждают разработчики, технология может иметь широкое применение. Например, ей могут воспользоваться МЧС и надзорные органы для контроля за очагами пожаров, незаконными рубками, добычей полезных ископаемых. Оценят разработку биологи и экологи, ведь система даст возможность оценить развитие экосистем. Для более широкого доступа к технологии разработчики открыли специализированный веб-сервис классификации космических снимков «Sentinel-2». Он, кстати, уже интегрирован в Геопортал института.
Отметим, что технология разработана в проекта Минобрнауки России «Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории».
