Алтайские ученые защищают леса от болезней с помощью искусственного интеллекта
Леса в Алтайском крае занимают почти 4,5 миллиона гектаров. На такой масштабной территории специалистам сложно вести наземный лесопатологический мониторинг. Пока инспекторы начнут борьбу с одним очагом поражения, вредители успеют уничтожить гектары здоровых насаждений в другом месте.
Ученые Алтайского государственного университета разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая будет анализировать спутниковые снимки и выявлять очаги болезней и повреждений лесных массивов. Алгоритм представляет сложный симбиоз данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), спектрального анализа изображений и нейросетевых моделей.
Цифровой иммунитет леса
В регионе свыше 29 тысяч гектаров имеют различные повреждения. И даже несмотря на то, что это не более процента от общей лесной площади, быстрое распространение вредителей вызывает беспокойство специалистов. Ситуация осложняется тем, что значительная часть лесных массивов Алтайского края расположена в труднодоступных районах. ИИ станет надежным помощником для регионального Центра защиты леса. Обрабатывая снимки с систем «Канопус-В» и Sentinel-2, уже по геометрическим признакам – форме, размеру крон лесных насаждений он может определять степень их повреждения. Точность новой методики, по данным разработчиков, достигает 95%.
Каждый год в России из-за вредителей погибает порядка 85 тысяч гектаров леса. Своевременное выявление очагов распространения вредителей позволяет локализовать проблему до того, как она примет необратимый характер. Разработка продолжит цифровизацию лесного хозяйства, повысив качество экологического контроля. Опыт Алтая может быть востребован в Сибири, на Дальнем Востоке и на Севере, где леса занимают огромные площади.
Дальше в лес – больше порядка
Рослесинфорг при анализе космических снимков использует ИИ для обнаружения незаконных рубок. Нейросеть выявляет рубки на 62% быстрее и на 12% точнее человека. С помощью космической съемки Земли и технологий искусственного интеллекта также ищут возгорания, а теперь и каждую болячку в лесном массиве.
В Алтайском крае еще в 2022 году применяли данные спутников Sentinel-2 для анализа поврежденных участков. В 2023 году российские ученые по спутниковым снимкам определили поражения лесов на Алтае непарным шелкопрядом – одним из наиболее распространенных вредителей. Точность дистанционного метода составляет 90%, что на 10% точнее наземного мониторинга.
Позже в Нижегородской области был запущен проект «Цифровой лес», в рамках которого ИИ был обучен на обширной базе из 7600 спутниковых снимков. Теперь алгоритм распознает малейшие аномалии в зеленом массиве и фокусирует внимание специалистов на действительно критичных точках. Цифровой «инспектор» также считает возможный ущерб, анализируя различные параметры (площадь инцидента, породный состав).
А ученые Бурятской государственной сельскохозяйственной академии разрабатывают программно-аналитический комплекс «ЛесСкаут», который объединяет беспилотные авиационные системы, технологии дистанционного зондирования Земли и нейросети. Ученые планируют «научить» искусственный интеллект определять породы деревьев, оценивать их санитарное состояние и выявлять ранние признаки болезней и распространения вредителей. Для этого предстоит собрать банк данных как минимум из пяти тысяч снимков.
Тем временем Рослесинфорг совместно с Пермской целлюлозно-бумажной компанией развивает инновационную технологию «ЛесПрофи» для лесотаксации, то есть учета и оценки лесных ресурсов. «ЛесПрофи» анализирует данные с беспилотных летательных аппаратов, оснащенных системами лазерного сканирования (LiDAR). Дрон за один полет сканирует до 250 гектаров, а в день – до 1500 гектаров леса. Полученные данные после сложной обработки превращаются в детальную 3D-модель. Цифровой двойник учитывает параметры каждого дерева: его координаты, высоту, диаметр, породу, площадь кроны и даже объем запасов древесины. Точность модели достигает 95%.
Космическая технология
Не приходится сомневаться, что алтайская технология будет масштабирована в России. Внедрение ИИ сокращает время между обнаружением проблемы и принятием управленческого решения до нескольких часов. У России уникальный опыт обработки данных ДЗЗ благодаря собственным спутниковым группировкам. Если раньше спутниковые снимки были лишь дополнением к наземным обследованиям, то теперь в Алтайском государственном университете сделали ИИ полноценным аналитиком.
Сейчас алгоритмы фиксируют уже существующие повреждения, но в дальнейшем развитие моделей машинного обучения позволит предсказывать вероятность появления очагов заболеваний на основе исторических данных, климатических факторов и состояния почв. Будут созданы комплексные системы прогнозирования. Они могут стать частью единых цифровых платформ управления природными ресурсами.
