Представить состояние леса теперь можно не только по полевым наблюдениям. Ученые научил...
Представить состояние леса теперь можно не только по полевым наблюдениям. Ученые научили нейросеть анализировать территорию с воздуха и по полученным данным оценивать, сколько животных она способна прокормить. Проект разработали специалисты Новгородского государственного университета вместе с коллегами из Санкт-Петербурга. Они объединили спутниковые снимки Sentinel-2A, данные с промышленных дронов и машинное обучение. В итоге получили цифровую карту среды обитания на территории почти 200 тыс. гектаров. Система различает хвойные леса, березовые рощи, болота и другие типы местности, а также учитывает высоту деревьев и густоту кустарника. Для обучения использовали небольшие участки, которые предварительно подробно обследовали с помощью беспилотников. Затем алгоритм смог перенести полученные знания на значительно большую территорию. Зачем это нужно? Такая карта позволяет точнее оценивать кормовую базу и рассчитывать, какое количество животных может поддерживать конкретная территория. Если зверей становится слишком много, им может не хватать пищи — это повышает риск массовой гибели и выхода животных к населенным пунктам и сельхозугодьям. Если же численность окажется слишком низкой, популяции будет сложнее восстановиться. Получается инструмент, который помогает принимать решения не после того, как проблема уже возникла, а заранее. По обновляемым спутниковым данным можно также отслеживать пожары, вырубки и другие изменения территории.