Нейромережа навчилася розрізняти породи дерев
Вчені з Сколтеха розробили алгоритм, що розпізнає породи дерев на супутникових фотографіях.
Результати роботи опубліковані в журналі IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.
Визначення порід лісу важливо для ефективного лісокористування та контролю лісових масивів. Застосування супутникових даних дозволяє вирішувати це завдання швидше і економічніше інших способів. Такий підхід не вимагає наземних спостережень у віддалених і великих регіонах.
Дослідники центру з наукових та інженерних обчислювальних технологій для завдань з великими масивами даних CDISE та космічного центру Сколтеха застосували Нейромережевий підхід для автоматизації визначення переважаючих порід за знімками високої та середньої просторової роздільної здатності.
Використання ієрархічної моделі класифікації, а також додаткових матеріалів (таких як висота рослинного покриву), дозволило істотно підвищити якість передбачень і забезпечити більшу стійкість алгоритму для його практичного застосування.
Структура ієрархічної моделі класифікації
"Сервіси на основі розробленої технології можуть бути затребувані комерційними компаніями, які виконують роботи з таксації лісових ділянок, кінцевим споживачем яких є лісозаготівники та лісопереробники, а також відомчі організації лісової галузі для кількісної та якісної оцінки деревних ресурсів на орендованих територіях.Також наш підхід може бути використаний для експрес-оцінки інвестиційної привабливості лісових ділянок на малоосвоєних лісових територіях», – пояснює перший автор роботи, аспірантка Сколтеха Світлана Іларіонова.
Розроблені алгоритми планується інтегрувати в платформу Геоалерт для автоматизації виробництва матеріалів лісовпорядкування.
Також читайте: