Красноярские учёные научили нейросеть выделять леса на фотографиях

Учёные Красноярского научного центра научили искусственный интеллект различать тип растительности по фотографиям, сделанным из космоса. Результаты работы опубликованы в сборнике международной конференции по вопросам материаловедения и инженерии. Как отметили в пресс-службе КНЦ, исследование может применяться для отслеживания изменений границ леса.

«Многоспектральные спутниковые снимки можно использовать для изучения наземной растительности и определения границ различных биомов, к примеру, леса. Данные, полученные со спутников, представляются в виде фотографий. Информация на современном снимке и традиционной карте часто не совпадают, поскольку карты обновляются редко. Анализировать изображения тысяч квадратных километров и обводить леса по фотографиям вручную – нереальная задача. Поэтому ученые решили поручить это дело искусственному интеллекту», – говорится в сообщении центра.

По данным учёных, тип растений можно распознать вплоть до пикселя, если использовать обучаемый алгоритм с обратной связью. Тренировки нейросети проходили по спутниковым фотографиям, полученным летом прошлого года возле Красноярска и села Погорелка. Алгоритм хорошо отличает хвойные леса от лиственных, однако пока путается в определении лугов.

«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. <...> Сейчас мы работаем над увеличением точности распознания и количества распознаваемых типов растительности», – рассказал младший научный сотрудник института биофизики КНЦ СО РАН Михаил Салтыков.

В ближайшей перспективе нейросеть сможет отслеживать изменения площадей леса, автоматически анализируя снимки за разные годы. С её помощью специалисты надеются выявлять территории, пострадавшие от пожаров и вырубок.

Фото: снимок леса в районе поселка Погорелка (правый) и его распознание нейросетью (левый)