%20и%20его%20распознание%20нейросетью%20(левый).png)
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
511
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
В Красноярске обучают искусственный интеллект отличать леса на космоснимках
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Красноярские ученые научили нейросеть выделять леса на фотографиях
Красноярские ученые научили нейросеть выделять леса на фотографиях
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по данным дистанционного зондирования
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов: Яндекс.Новости
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов
Исследователи научили нейросеть определять изменения границы лесов
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса
Красноярские ученые обучили искусственный интеллект различать хвойные и лиственные леса на космических снимках
Искусственный интеллект научился распознавать сибирские леса
Ученые научили нейросеть анализировать изменения границ лесов по снимкам из космоса.
Искусственный интеллект определит границы сгоревших лесов в Сибири
Искусственный интеллект определит границы сгоревших лесов в Сибири
Красноярские ученые определяют границы лесов, используя и скусственный интеллект
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям - "Технологии"
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям: Яндекс.Новости
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Искусственный интеллект определит границы лесов по космическим фотографиям
Нейросети спасут сибирские леса от пожаров и незаконных вырубок
Красноярские ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Красноярские ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Красноярские ученые будут спасать сибирскую тайгу от пожаров и незаконных вырубок с помощью искусственного разума
Красноярские ученые создают нейросеть, которая поможет восстановить леса Сибири
Красноярские ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Красноярские ученые будут спасать сибирскую тайгу от пожаров и незаконных вырубок с помощью искусственного разума
Красноярские ученые будут спасать сибирскую тайгу от пожаров и незаконных вырубок с помощью искусственного разума
Красноярский край. Ученые определят границы лесных пожаров в Сибири с помощью искусственного интеллекта
Леса Сибири от пожаров и незаконных вырубок спасут нейросети
Нейросети спасут сибирские леса от пожаров и незаконных вырубок
Красноярские ученые создают нейросеть для восстановления лесов Сибири
Красноярские ученые создают нейросеть, которая поможет восстановить леса Сибири
Красноярские ученые создают нейросеть для восстановления лесов Сибири
Красноярские ученые создают нейросеть для спасения лесов Сибири
В Сибири ученые научили нейросеть определять ущерб от лесных пожаров
В Сибири ученые научили нейросеть определять ущерб от лесных пожаров
В Сибири ученые научили нейросеть определять ущерб от лесных пожаров
НЕЙРОСЕТИ СПАСУТ СИБИРСКИЙ ЛЕС
Ученые из России создают нейросеть для восстановления лесов Сибири
Похожие новости
Космический огород, светящиеся бактерии и пешеходное движение в Красноярске
1111
Десять самых заметных результатов ученых Красноярского научного центра СО РАН в 2018 году
1413
Модель дорожной сети города уменьшит количество пробок
1079
Наночастицы нитрида титана повысят производительность оптоволоконных линий связи
1604
Если в регионе нет науки, то эта территория превращается в колонию
849
Ученые разрабатывают светящиеся белки для поиска раковых клеток в организме
1203
Краткий карьерный гид молодого ученого
2338
BIM-модели помогут рассчитать пожарную безопасность
634
К Большой норильской экспедиции присоединились гидробиологи и мерзлотоведы
98
Ученые — о ближайшем будущем технологий
572