Как пишет REGNUM, определить степень повреждения короедом сибирской пихты позволит новый подход с использованием беспилотников, сообщает 5 апреля пресс-служба Сибирского федерального университета.

Инвазия короеда вызывает катастрофическое повреждение пихтовых лесов в России, особенно в Дальневосточном регионе и в Средней Сибири. Определение степени повреждения дерева на основе формы, текстуры и цвета кроны дерева на изображениях, полученных с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА), является принципиально новым подходом в оценке состояния леса. Однако эта задача является сложной, поскольку пихта часто произрастает в смешанном лесу высокой плотности, где кроны деревьев перекрываются в пологе, и, следовательно, различать отдельные кроны по снимкам трудно даже для человеческого глаза.

В этой работе, основанной на последних достижениях искусственного интеллекта, авторы предлагают двухэтапное решение. Вначале на изображениях, полученных при помощи БПЛА, проводят автоматизированное обнаружение областей, которые с большей вероятностью содержат крону дерева. Затем с помощью разработанной исследователями свёрточной нейронной сети (Convolutional Neural Network) определяют стадию повреждения пихты в каждой выделенной на первом этапе области.

«Сейчас мы находимся на экспериментальной стадии разработки этой нейросети, и полученный результат нужно значительно улучшать до уровня практического внедрения, но вывод получился однозначный — искусственный интеллект может применяться в мониторинге состояния лесных территорий», — сообщил доцент базовой кафедры геоинформационных систем ИКИТ СФУ Алексей Рубцов.