Сотрудники Сколковского института науки и технологий обучили нейросеть определять высоту деревьев на спутниковых снимках, что будет полезно для мониторинга окружающей среды, запасов древесины и инфраструктурных объектов, в первую очередь высоковольтных линий, сообщает ТАСС со ссылкой на журнал IEEE Access.
Задействовать в сборе информации о высоте лесного покрова лесников и дроны крайне дорого, особенно если требуется охватить обширный и труднодоступный участок леса. Как и данные о съёмке с орбиты не только в видимом, но и в инфракрасном изображении, которые для многих территорий и вовсе отсутствуют. При этом, обычная оптическая съёмка со спутника широко доступна, но надёжно предсказать по ней высоту деревьев до сих пор не представлялось возможным.
Исследователи представили нейросеть, которая эффективно предсказывает высоту лесного покрова на основе оптических данных со спутника. Если выделить один ключевой фактор успеха нейросети, то дело в её способности анализировать пространственные данные и текстурные характеристики. Существует связь между формой и размером кроны дерева и его высотой, и нейросеть эту связь учитывает.
Также учёные привлекли вспомогательные данные. Помимо оптической съёмки, в качестве признаков на вход нейронной сети подается ArcticDEM – свободно доступная цифровая модель таёжного рельефа без учёта растительности с разрешением 2 метра. Авторы работы обучили нейросеть на данных по Архангельской области. И проверили качество оценки путём их сопоставления с проведёнными в том же регионе лидарными наблюдениями с беспилотника. Решение будет работать и в других районах с сопоставимой растительностью.
Оценки высоты лесного покрова нужны экологам, работникам лесного хозяйства и операторам инфраструктурных объектов. Зная высоту деревьев, можно лучше оценить состояние экосистемы, потенциал лесного массива с точки зрения фиксации атмосферного углекислого газа, количество доступной для заготовки древесины и риски повреждения линий электропередачи.
19.03 7:00 +1° | 19.03 10:00 +6° | 19.03 13:00 +10° | 19.03 16:00 +12° | 19.03 19:00 +8° | 19.03 22:00 +6° |