Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  


Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Учёные ВСГУТУ разработали новую программу для прогнозирования лесных пожаров

Как сообщает bgtrk.ru, jна способна автоматически обрабатывать данные космических спутников и создавать карты потенциальных возгораний. Как именно устроена новая программная разработка и каковы перспективы от её внедрения.

Компьютерные коды, картографические файлы, спутниковые снимки. Эти мало понятные обывателям символы - часть интеллектуальной модели прогнозирования лесных пожаров. Один из её авторов учёный Инна Тулохонова объясняет: модель основана на методе машинного обучения.

Инна Тулохонова, доцент кафедры «Программная инженерия и искусственный интеллект» ВСГУТУ:

– Можем предсказать, что в данной текущей точке будет возгорание или не будет возгорание. Это вероятность прогноза у нас методом случайного леса 98 процентов, а вот нейронная сеть чуть поменьше.

Метод "случайного леса" - это набор данных, которые загружаются в систему. Во внимание принимаются множество факторов: текущие метеоусловия, индекс растительности, рельеф, температура поверхности земли.

Александр Масляков, корреспондент:

– Однако на самом первом этапе прогнозирования программа использует архивные данные космических спутников. Возможности их пространственного разрешения изображения таковы, что 1 пиксель равен одному километру. Спутники сканируют поверхность Земли, выявляют тепловые аномалии, фиксируют скрытый тепловой поток и площадь лиственного покрова.

Система дистанционного зондирования MODIS сканирует излучения с поверхности Земли с помощью инфракрасных каналов. Её алгоритмы выявляют точки с аномальной температурой, а это в свою очередь указывает на природную, либо антропогенную аномалию.

На основе этой информации программа учится распознавать закономерности, предшествующие пожарам. Обученная модель сравнивает снимки из космоса со своими данными и выдаёт карту спрогнозированных возгораний. Пока это первая подобная научная разработка в Бурятии, но ученые уверены: в перспективе модель будет интересна всем структурам, занимающимся охраной леса.

Инна Тулохонова, доцент кафедры «Программная инженерия и искусственный интеллект» ВСГУТУ:

– Обернуть сервисные, создать интерфейс программы, чтобы это было программно, даже аппаратный комплекс, чтобы была задействована связь с пожарной охраной.

Лесные пожары остаются серьёзной проблемой, от которой страдают многие регионы страны. Это уничтоженные лесные ресурсы, сельхозугодия, инфраструктура, а иногда и целые сёла. Программа, созданная учёными Бурятии - научно-исследовательская разработка. Однако при её развитии она способна стать эффективным инструментом для прогнозирования пожаров в лесу.


Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Данные
Организации
Тематич. разделы / Природопользование / Лесопользование
Тематич. разделы / Картография, ГИС
Тематич. разделы / ДДЗ
Страны и регионы / Россия
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://bgtrk.ru/news/society/253175/?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fsearch%3Ftext%3D 08:09:20 11.09 2024   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.022198915481567 sec, Question: 78