Бурятские ученые учат искусственный интеллект защищать лес
Ученые Бурятской государственной сельскохозяйственной академии разрабатывают программно-аналитический комплекс «ЛесСкаут», который автоматизирует мониторинг лесов с помощью беспилотников и искусственного интеллекта.

Примерно половина случаев гибели лесов в России связана с болезнями и вредителями, и этот показатель продолжает расти. Система поможет обнаруживать болезни деревьев на ранних стадиях, а обследование огромных территорий займет гораздо меньше времени.
Дальше в лес – больше порядка
Пешие маршруты лесопатологов или авиапатрулирование требуют огромных затрат времени и средств и не позволяют оперативно реагировать на угрозы. «ЛесСкаут» 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.
Проект поддерживают Рослесхоз, Рослесозащита, Рослесинфорг и региональные органы лесного хозяйства. Результаты работы комплекса интегрируют в цифровую платформу «Агрика», что позволит централизованно хранить и анализировать данные о состоянии лесов. Они нужны для Федеральной государственной информационной системы. С 1 января 2025 года эта система в полном объеме заработала по всей стране, предоставив регионам базу единого цифрового стандарта. Ошибка или задержка при передаче данных теперь невозможна: Рослесхоз стремится оцифровать каждый гектар леса.

Цифровой лес
С 2022 года в России набирает обороты проект дистанционного контроля лесов по спутниковым данным с применением нейросетей. Рослесинфорг начал массово использовать ИИ для обнаружения незаконных рубок. Уже тогда эксперименты показали, что нейросеть на 62% быстрее и на 12% точнее человека выявляет рубки. В 2024 году началось системное оснащение лесных служб беспилотниками. В 2024 году в регионы поступили более 1,2 тысячи беспилотников, а до конца 2030 года поступит более 5,1 тысяч БПЛА. Беспилотные летательные аппараты показывают высокую эффективность в лесоохране: от оценки ущерба от болезней и вредителей до инвентаризации лесов, контроля лесовосстановления, выявления незаконных рубок и обнаружения пожаров. По прогнозам, к 2028-2030 годам беспилотная авиация может занять до 30% от общего объема авиационных работ в лесном хозяйстве.
Рослесинфорг совместно с Пермской целлюлозно-бумажной компанией планирует масштабировать на всю территорию России инновационную технологию «ЛесПрофи». 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 объем запасов древесины. А ученые Сколтеха, Иркутского политеха и Института AIRI создали нейросетевой инструмент, который видит сквозь кроны деревьев –определяет породу дерева, его возраст и, самое основное, запасы углерода.

От одного полета к регулярному мониторингу
«ЛесСкаут» перейдет от отдельных тестовых полетов к регулярному мониторингу крупных лесных массивов. Дроны, оснащенные RGB-, мультиспектральными, гиперспектральными и лидарными датчиками, смогут оперативно собирать данные, а искусственный интеллект – выделять участки, требующие проверки лесопатологами. Специалисты будут концентрироваться на потенциально проблемных зонах, а не обследовать всю территорию.
Но главная задача сейчас – накопить репрезентативный набор первичных данных и проверить точность модели в разных природных условиях. Для федерального применения потребуется значительно более крупная база данных, охватывающая различные регионы, сезоны, породы деревьев и стадии поражения.

Тем не менее, технология может стать важным элементом цифрового будущего российского лесного хозяйства, так как «ЛесСкаут» объединяет беспилотники, спутниковые данные и искусственный интеллект в единую систему управления лесами.









































