Более точная съемка лесов благодаря искусственному интеллекту: возможности для лесного хозяйства

Благодаря инновационному методу, разработанному Мюнхенским университетом прикладных наук, теперь можно более точно анализировать и составлять карты лесов на расстоянии – с помощью искусственного интеллекта. Фото Андреас Шмитт

Исследователи разработали новый метод точного измерения лесов. Инновационный метод, использующий искусственный интеллект, открывает широкие возможности для лесного хозяйства.

Как сообщает Мюнхенский университет прикладных наук (HM), исследовательская группа разработала новый метод точного анализа и обследования лесов с воздуха – с помощью искусственного интеллекта. Инновационная технология открывает новые возможности для картографирования и анализа лесных массивов, при этом исследователям не нужно посещать леса. Раньше это отнимало много времени, особенно в труднодоступных районах, как объясняет руководитель проекта. Однако теперь можно с высокой степенью точности фиксировать состояние лесов с высоты птичьего полета.

Точный дистанционный анализ лесов с помощью искусственного интеллекта

Исследователи из Института прикладного машинного обучения и интеллектуальных систем (IAMLIS) при HM разработали инновационный метод, позволяющий с высокой точностью анализировать состояние лесов в дистанционном режиме. В рамках проекта, получившего название Wald5DPlus, был создан обширный набор данных на основе спутниковых снимков и искусственного интеллекта (ИИ). Исследовательская группа использовала данные со спутников Sentinel-1 и Sentinel-2 Европейского космического агентства (ESA). Специально разработанный алгоритм компенсирует пробелы в данных, связанные с погодными условиями, из-за облаков. Кроме того, для регистрации типичных характеристик леса, таких как породы деревьев, их высота и плотность, использовались данные с беспилотников и самолетов, поясняют исследователи.

Анализ с поддержкой ИИ: инвентаризация и разработка лесов

Ученые собрали своеобразный пазл из различных источников данных. Анализ с помощью ИИ позволяет не только провести детальную инвентаризацию, но и получить точные прогнозы о будущем развитии лесов, поясняют в университете. Например, можно предсказать, как может измениться популяция леса. Это является решающим преимуществом в борьбе с вредом лесам и для эффективного управления.

Большие возможности для лесного хозяйства и охраны окружающей среды

Этот метод открывает широкие возможности для лесного хозяйства и охраны окружающей среды, объясняет HM. Повреждения леса, вызванные вредителями или экстремальными погодными явлениями, можно распознать на ранней стадии и лучше спланировать меры по восстановлению леса, говорят они. На тестовом участке уже можно было наблюдать, как ИИ правильно предсказал рост молодых елей под старыми буковыми деревьями. Набор данных может дать ценные сведения в научной сфере. Например, университет упоминает биоразнообразие и влияние изменения климата на леса. В настоящее время исследовательская группа HM делает набор данных доступным для общественности. Результаты находятся в свободном доступе на сайте zenodo.org – чтобы исследователи и заинтересованные лица по всему миру могли провести собственный анализ и внести свой вклад в сохранение лесов.