Нейросеть поможет в поисках ветровалов

Штормовой ветер – один из главных факторов естественного повреждения леса. Предполагается, что глобальные изменения климата могут увеличить частоту и силу штормов, что делает влияние ветров более значимым фактором в нарушениях экосистем на больших площадях. Поэтому своевременное обнаружение подобных зон имеет существенное значение для целей лесопользования и охраны природы, для решения проблем с пожарами и засильем короеда, и т.д.

Особое значение имеют методы дистанционного зондирования в районах со сложным рельефом местности и слабо развитой инфраструктурой, поскольку такие территории значительно ограничены с точки зрения возможности проведения наземных съемок. Поэтому столь ценен метод, предложенный дальневосточными учёными. Сотрудники Ботанического сада-института ДВО РАН применили алгоритмы компьютерного зрения, с помощью которого на космических снимках распознаются ветровальные участи в лесах острова Кунашир Сахалинской области. В результате получена уникальная технология автоматического обнаружения ветровалов.

Любой фрагмент космического снимка отличается цветом и своеобразной текстурой, в частности, «полосчатой» у деревьев. То есть, стволы поваленных деревьев можно узнать по этим отличиям. Учёные использовали подход к дешифрированию, имитирующий работу человеческого глаза и мозга – обучили нейронную сеть распознавать именно такой паттерн изображения. Создав и обучив нейросеть, специалисты добились точности распознавания ветровальных участков на 94%, что существенно лучше результатов применения других методов автоматического дешифрирования космических снимков.
mdpi.com

А Кунашир стал площадкой исследования неслучайно. На острове находится государственный природный заповедник «Курильский»,

леса которого сильно пострадали от ураганных ветров и последовавшей за ветровалами вспышки численности короедов и других жуков-дендрофагов. Минувшим летом исследователи из ботанического сада при поддержке администрации и сотрудников Курильского заповедника организовали полевые работы по изучению повреждённых лесов. Хотя остров и стал своеобразным полигоном для обучения и демонстрации возможности современных технологий анализа спутниковых данных, разработанная нейронная сеть с успехом может быть использована для идентификации ветровалов в других регионах со схожими типами лесов.

В ближайших планах ученых – создание нейросетевых алгоритмов, способных идентифицировать поврежденные стволовыми вредителями деревья и различать виды деревьев в лесном пологе.

Результаты работы дальневосточных учёных выполнены в рамках проекта «Режим нарушений и изменение закономерностей динамики лесных экосистем юга Дальнего Востока России в условиях усиления тропических циклонов». Исследование опубликовано в ведущем международном журнале Remote Sensing («Дистанционное зондирование») и находятся в свободном доступе.