Нейросеть научили следить за повреждениями хвойных лесов

Российские ученые разработали нейросеть, которая по снимкам с беспилотников может не только находить вредителей хвойных лесов, но и оценивать, насколько серьезно те повредили деревья. Об этом пишет пресс-служба Министерства науки и высшего образования.

Хвойные деревья часто гибнут из-за жуков-короедов. Обычно это происходит через 2–4 года после того, как насекомые появились в том или ином районе. Поэтому за появлением этих вредителей нужно пристально следить. Однако учитывая масштабы сибирских лесов делать это сложно.

Чтобы решить эту проблему, ученые Сибирского федерального университета (СФУ) предложили использовать сверточную нейросеть. На анализируемых изображениях она автоматически создает рамки для объектов, которые отображают метки, предсказывает поврежденные деревья и класс их повреждений.

Структура алгоритма выглядит следующим образом: трехцветное изображение (красный, зеленый, синий) последовательно преобразуется в палитру серых оттенков, “серое” изображение размывается с помощью фильтра для уменьшения помех. Дальше создается черно-белое изображение, структурируются контуры всех элементов картинки, чтобы различить очертания отдельных крон деревьев и не дать им слиться в одном объекте. Наконец сеть обнаруживает “подозрительные” участки изображения и классифицирует их.

Ученые отмечают, что точность их нейросети составляет до 97%, на классификацию одного изображения она тратит до 30 секунд. По мнению авторов разработки, ее можно будет использовать в научно-исследовательских отделах организаций, работающих в области лесных ресурсов и лесных экосистем, в региональных службах лесозащиты и службах по надзору за лесопользованием. Также подобное программное обеспечение может внедряться в систему мониторинга лесного и сельского хозяйства.

Для того, чтобы быть в курсе новостей в сфере науки, подписывайтесь на наш Telegram-канал.