Группа ученых из Красноярского научного центра СО РАН обучила искусственный интеллект классифицировать тип растительности и определять границы биомов по данным дистанционного мониторинга Земли. Система хорошо распознает лес, но пока еще совершает ошибки на полях. Исследование может применяться для отслеживания изменений границ леса. Результаты работы опубликованы в сборнике конференции IOP Conference Series: Materials Science and Engineering.

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.

Коллектив исследователей из красноярских Института биофизики и Института вычислительного моделирования Красноярского научного центра СО РАН на основе данных дистанционного зондирования Земли научили искусственный интеллект определять тип растительности на территориях и определять границы биомов. Ученые показали, что тип растительности можно идентифицировать попиксельно, используя 12 спектральных каналов и обучаемый алгоритм с обратной связью. Программа успешно узнает и различает хвойные и лиственные леса, но пока имеет проблемы с распознаванием лугов.

Исследователи обучали нейросеть по спутниковым изображениям, полученным в период с мая по сентябрь 2018 года. Данные предоставлялись с нескольких регионов Красноярского края, для которых хорошо известны типы растительности. Нейросеть обучалась на хвойных и смешанных лесах возле Красноярска и полях около села Погорелка. Она научилась хорошо отличать типы растительностей, а также различать леса по виду хвойных или лиственных.

Однако алгоритм пока совершает ошибки в распознавании лугов. Иногда он находит на них небольшие участки, которые обозначает лесом посреди поля. Ученые отмечают, такой «дефект» может быть связан с наличием там нетипичных растений, с характеристиками больше напоминающими леса. Исследователи планируют повысить точность и улучшить распознавание за счет дополнительного обучения с более широким охватом зон и данных. Также стоит задача уменьшить количество используемых нейросетью каналов.

«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. Мы взяли фотографии территорий с точно известными типами растительности в двенадцати спектральных каналах, и обучили на них нейросеть распознавать границы хвойных и лиственных лесов и лугов. Для каждого пикселя снимка она получала на вход значения двенадцати спектральных каналов и обучалась предсказывать тип растительности. Сейчас мы работаем над увеличением точности распознания и количества распознаваемых типов растительности», – рассказал Михаил Салтыков, кандидат физико-математических наук, младший научный сотрудник Института биофизики Красноярского научного центра СО РАН.

В ближайшей перспективе такая система сможет отслеживать изменения площадей леса. Нейросеть будет автоматически просматривать и анализировать снимки за разные годы и показывать, как сдвинулись за это время границы лесов. С ее помощью можно будет отслеживать изменения после пожаров, вырубок леса, продвижения границы лесов из-за потепления климата, а также по другим причинам.

Исследование проводилось при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Русского географического общества.

Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям.docx

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

Источники

Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Mirtesen.sputnik.ru, 06/08/2019
В Красноярске обучают искусственный интеллект отличать леса на космоснимках
ИА Regnum, 05/08/2019
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
ТАСС, 05/08/2019
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Зеленоград info (зеленоград-инфо.рф), 05/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Наука в Сибири (sbras.info), 05/08/2019
Красноярские ученые научили нейросеть выделять леса на фотографиях
Seldon.News (news.myseldon.com), 06/08/2019
Красноярские ученые научили нейросеть выделять леса на фотографиях
Городские новости (gornovosti.ru), 06/08/2019
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по данным дистанционного зондирования
ГИС Ассоциация (gisa.ru), 06/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук (ksc.krasn.ru), 06/08/2019
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов
Seldon.News (news.myseldon.com), 06/08/2019
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов: Яндекс.Новости
Яндекс.Новости (news.yandex.ru), 06/08/2019
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов
Наш Красноярский край (gnkk.ru), 06/08/2019
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов
Gorodskoyportal.ru/krasnoyarsk, 06/08/2019
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Геопортал Республики Коми (gis.rkomi.ru), 06/08/2019
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Оружие России (arms-expo.ru), 06/08/2019
Красноярские ученые обучили искусственный интеллект различать хвойные и лиственные леса на космических снимках
Сибирское отделение Российской академии наук (sbras.ru), 07/08/2019
Искусственный интеллект научился распознавать сибирские леса
Тайга.инфо (tayga.info), 06/08/2019
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса.
Ecoruspace.me, 06/08/2019
Искусственный интеллект определит границы сгоревших лесов в Сибири
Сиб.фм (sib.fm), 06/08/2019
Искусственный интеллект определит границы сгоревших лесов в Сибири
Gorodskoyportal.ru/novosibirsk, 06/08/2019
Красноярские ученые определяют границы лесов, используя и скусственный интеллект
РИА Сибирь (ria-sibir.ru), 06/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Robogeek.ru, 08/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям - "Технологии"
Новости дня (novosti-dny.ru), 11/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Eadaily.com, 11/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Seldon.News (news.myseldon.com), 11/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям: Яндекс.Новости
Яндекс.Новости (news.yandex.ru), 14/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Научная Россия (scientificrussia.ru), 14/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
1k.com.ua, 14/08/2019
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Nanonewsnet.ru, 16/08/2019
Нейросети спасут сибирские леса от пожаров и незаконных вырубок
Русское географическое общество (rgo.ru), 19/08/2019
Красноярские ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Seldon.News (news.myseldon.com), 19/08/2019
Красноярские ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Сибирское агентство новостей (sibnovosti.ru), 19/08/2019
Красноярские ученые будут спасать сибирскую тайгу от пожаров и незаконных вырубок с помощью искусственного разума
НИА Красноярск (24rus.ru), 20/08/2019
Красноярские ученые создают нейросеть, которая поможет восстановить леса Сибири
НГС.Красноярск (ngs24.ru), 20/08/2019
Красноярские ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Mirtesen.sputnik.ru, 20/08/2019
Красноярские ученые будут спасать сибирскую тайгу от пожаров и незаконных вырубок с помощью искусственного разума
Gorodskoyportal.ru/krasnoyarsk, 20/08/2019
Красноярские ученые будут спасать сибирскую тайгу от пожаров и незаконных вырубок с помощью искусственного разума
Seldon.News (news.myseldon.com), 20/08/2019
Красноярский край. Ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Природа Сибири (prirodasibiri.ru), 20/08/2019
Леса Сибири от пожаров и незаконных вырубок спасут нейросети
ТОЛК (tolknews.ru), 19/08/2019
Нейросети спасут сибирские леса от пожаров и незаконных вырубок
Фотопарацци.рф, 20/08/2019
Красноярские ученые создают нейросеть для восстановления лесов Сибири
Московский Комсомолец # Красноярск (kras.mk.ru), 20/08/2019
Красноярские ученые создают нейросеть, которая поможет восстановить леса Сибири
Achcity.com, 20/08/2019
Красноярские ученые создают нейросеть для восстановления лесов Сибири
HOLME SPACE (holme.ru), 20/08/2019
Красноярские ученые создают нейросеть для спасения лесов Сибири
Телекомпания ТВК, 20/08/2019

Похожие новости

  • 24/10/2018

    Космический огород, светящиеся бактерии и пешеходное движение в Красноярске

    Как учатся выращивать растения и утилизировать отходы для будущих марсианских и лунных баз, как работает процесс определения загрязняющих веществ в воде с помощью светящихся бактерий, для чего нужно моделирование пешеходного движения? "Чердак" побывал в лабораториях Красноярского научного центра СО РАН и Сибирского федерального университета и узнал, какие там сейчас ведутся разработки и исследования.
    581
  • 26/12/2018

    Десять самых заметных результатов ученых Красноярского научного центра СО РАН в 2018 году

    ​В конце года традиционно называются результаты ученых Красноярского научного центра СО РАН, которые получили наибольший резонанс в СМИ. Для начала несколько слов о том, откуда берутся научные новости.
    985
  • 10/09/2018

    Модель дорожной сети города уменьшит количество пробок

    ​Ученые Федерального исследовательского центра Красноярский научный центр СО РАН и Сибирского федерального университета описали дороги краевой столицы с помощью модели графа. Расчеты показали, что в городе есть улицы, перекрытие которых разбивает транспортную сеть на несколько практически несвязанных участков.
    603
  • 07/08/2019

    Если в регионе нет науки, то эта территория превращается в колонию

    Директор Красноярского научного центра СО РАН НИКИТА ВОЛКОВ рассказал в интервью «Континенту Сибирь» об опыте интеграции академических институтов региона в рамках федерального исследовательского центра, о возможностях освоения арктических территорий Красноярского края, о перспективных исследованиях красноярских ученых, а также о причинах, которые сдерживают развитие научных центров по эту сторону Урала.
    229
  • 14/06/2018

    Наночастицы нитрида титана повысят производительность оптоволоконных линий связи

    Ученые Федерального исследовательского центра Красноярский научный центр СО РАН (ФИЦ КНЦ СО РАН) совместно с коллегами из Сибирского федерального университета, Сибирского государственного университета науки и технологий им.
    903
  • 21/01/2019

    Ученые исследовали биологическую активность углеродных наноструктур

    ​​Ученые Института биофизики Сибирского отделения Российской академии наук и Сибирского федерального университета исследовали биологическую активность углеродных наноструктур искусственного и естественного происхождения.
    987
  • 10/07/2019

    Статья красноярских ученых вошла в число высокоцитируемых исследований в области физической химии

    ​Редакция журнала Physical Chemistry Chemical Physics высоко оценила статью красноярских ученых, выполненную совместно с зарубежными коллегами из Бельгии и Германии. Опубликованная в начале этого года работа, в которой рассматриваются вопросы перемешивания многокомпонентных смесей, попала в число «горячих» результатов — статей с наибольшим цитированием.
    202
  • 09/01/2019

    Новая технология сибирских ученых устранит ошибки искусственного интеллекта

    Ученые создали способ взаимного обучения нейросетей, при котором большая система искусственного интеллекта будет делиться опытом со своим меньшим аналогом и в дальнейшем станет следить за его работой, оперативно внося коррективы при возникновении ошибок.
    403
  • 08/02/2019

    Фотокросс «Наука для каждого: сделано в Красноярске»

    ​7 февраля, в преддверии Дня Российской науки, фотокросс «Наука для каждого: сделано в Красноярске» отправился в лаборатории Красноярского научного центра Сибирского отделения РАН.  В Институте биофизики участники фотокросса познакомились с технологиями выделения плазмидной ДНК и узнали, как очистить белок от примесей.
    391
  • 05/02/2016

    Красноярские ученые придумали, как выделять белки с помощью микросфер из угольной золы

    ​Ученые Института химии и химической технологии СО РАН и Института биофизики СО РАН на основе магнитных микросфер, полученных из летучих зол угля, создали эффективные многоразовые сорбенты для выделения биологических молекул.
    2019