Ученые из Сколтеха запатентовали программу для расчета планово-высотных характеристик древесно-кустарниковой растительности по одиночным мультиспектральным спутниковым изображениям субметрового пространственного разрешения.
Полтора года назад ученые из лаборатории AeronetLab в Сколтехе начали исследования по применению спутниковых снимков для инвентаризации лесных массивов. Ученые стали обрабатывать эти изображения с помощью нейронных сетей и машинного обучения. При инвентаризации лесных ресурсов один из основных параметров – высота древостоя. Но измерять такой параметр на больших массивах данных – сложная и дорогостоящая задача. Подход к проблеме с помощью ИИ и спутниковых снимков — наиболее дешевого и глобального источника данных, оказался выигрышным.
Новая программа уже не только прошла государственную регистрацию, но и используется в проекте по мониторингу зарастания линий электропередач лесной и кустарниковой растительностью, и предлагается в составе коммерческого продукта, созданной участниками проекта компанией Геоалерт.
«Получение детальной карты зарастаний охранных зон ЛЭП по всей Ленинградской области (общая протяженность около 35 тыс. км) с помощью нашей платформы оказалось полномасштабным экспериментом аналогичным мега-проекту “Городской мониторинг”, в ходе которого были автоматически закартированы все здания на территории РФ. Количество объектов по Ленинградской области, соответствующих зарастаниям древесно-кустарниковой растительностью, составило более 4,8 млн, при этом площадь зарастаний составила 21% от общей площади охранных зон. Наш проект имеет большие перспективы для масштабирования в рамках всей России, и способен решать как общественные, так и коммерческие задачи»- рассказывает главный идеолог проекта, научный сотрудник Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных Владимир Игнатьев.