Подмосковье задает стандарт цифрового экомониторинга
В Московской области внедрили систему мониторинга заповедных территорий на базе искусственного интеллекта, которая автоматически выявляет потенциальные нарушения природоохранного режима. Разработчики заявляют о впечатляющей точности классификации изменений на цифровой карте – до 92%.
Система не полагается лишь на анализ спутниковых снимков. Она включает информацию из нескольких источников: радиолокационные данные, спутниковые изображения и другие параметры наблюдения.
Цифровая карта леса
Такой комплексный подход позволяет выявлять скрытые угрозы. Например, если спутник фиксирует сохранение зеленого покрова, но радар показывает снижение плотности растительности, алгоритм сигнализирует о потенциальной незаконной вырубке. Технология охватывает не только лесные массивы, но и поля, а также территории с застройкой. У системы есть цифровая карта территории. Она постоянно обновляется. Когда на карте появляется новое «пятно» (например, пропал кусок леса, появилась стройка или дорога), система сразу это «замечает» и направляет инспектора именно на этот участок.
Экономический и управленческий эффект от внедрения ИИ уже подсчитан. Решение значительно повысит эффективность защиты природы. Незаконные вырубки, несанкционированное строительство и повреждение экосистем будут выявляться быстрее. По данным регионального Минэкологии, точность выявления нарушений вырастет примерно на 30%, а трудозатраты инспекторов при выездных проверках сократятся на четверть. Система уже прошла проверку работоспособности и готова к масштабированию.
Космические технологии
Еще в 2022 году «Рослесхоз» и «Роскосмос» запустили проект «Цифровая земля» по непрерывному спутниковому мониторингу лесов. Вскоре к анализу данных дистанционного зондирования Земли подключили искусственный интеллект. Эксперимент, который был проведен в Бурятии, Забайкалье и Амурской области, показал, что нейросеть выявляет вырубки на 62% быстрее и на 12% точнее человека. Тем временем ученые из Бурятии создали специализированную программу на основе ИИ. На мультиспектральных спутниковых снимках она находит изменения в лесных массивах и оперативно указывает на незаконные вырубки, лесные пожары и общую деградацию леса (например, заболевания деревьев). «Цифровой лес» развивают в Нижегородской области. ИИ этой информационной системы помог выявить свыше 150 случаев лесоизменений – от нарушений лесного законодательства до последствий природных явлений.
ИИ также приступил к анализу данных с фотоловушек в заповедниках. Например, в «Лосином острове» начал развиваться пилотный проект Минприроды России и «ЭР-Телеком Холдинг» по автоматизации учета диких животных на особо охраняемых природных территориях. Алгоритмы на снимках с фотоловушек распознают десять видов животных, считают количество особей, отслеживают их маршруты.
Минприроды России и Московский физико-технический институт разработали компьютерную программу на базе ИИ и нейронных сетей, которая контролирует состояние популяции редких животных. Технологию была протестирована в семи заповедниках, в том числе национальном парке «Земля леопарда» в Приморье. Программа распознает дальневосточных леопардов, амурских тигров и других животных. Ее «работоспособность» – до миллиона изображений в сутки. С 2025 года сразу семь российских заповедников объединились для создания первой в стране единой сети фотомониторинга дикой природы. За состоянием популяций млекопитающих взялись следить более 400 камер.
А Большехехцирский заповедник в Хабаровском крае стал и «умным заповедником». Тут с помощью ИИ собираются бороться с браконьерами и вести наблюдение за обитателями охраняемой территории.
Дальше в лес – больше порядка
Подобные московскому решения могут стать основой для создания российских платформ экологического мониторинга в Сибири, на Дальнем Востоке и в Арктике, где контроль больших территорий наземными методами затруднен. Будущее рынка экологических ИТ-решений за комплексными системами, которые объединяют спутниковые данные, ГИС, беспилотники и машинное обучение.
Помимо масштабирования на другие регионы, запланирована интеграция системы с государственными экологическими платформами. При этом ее функционал будет расширяться: от выявления лесных пожаров до мониторинга береговых линий и загрязнения территорий. На базе накопленных данных возможно создание «цифровых двойников» природных территорий для прогнозирования экологических рисков.
