В России искусственный интеллект поможет экологам не провалиться в болото
Новая разработка позволит не только увидеть болото на спутниковых снимках, но и классифицировать его
Команда Тюменского государственного университета разработала модель искусственного интеллекта, которая помогает экологам быстрее анализировать спутниковые изображения земель с разными типами болот. То, что раньше требовало недель ручной работы, теперь занимает несколько минут.
Алгоритм основан на нейросети YOLO11 и встроен в геоинформационную программу QGIS, что позволяет специалистам использовать его в привычной рабочей среде.
Болота регулируют экосистемы
По словам лаборанта-исследователя «Грин солюшн лаб» Лазара Йовановича, болота Западной Сибири выполняют важные функции. Они удерживают пресную воду, накапливают углерод и регулируют состояние экосистем.
Чтобы наблюдать за изменениями, требуется регулярный и подробный картографический анализ. Новый инструмент ускоряет эту работу и уменьшает риск ошибок при ручной разметке.
Три типа болот
Модель обучена распознавать на спутниковых снимках три типа болотных участков. Один из классов определяется с точностью около 92%, для остальных требуется доработка и расширение обучающей выборки. Соавтор разработки, магистрант Школы компьютерных наук Дмитрий Хорешко отмечает, что команда планирует добавить новые спектральные каналы и оптимизировать архитектуру модели, чтобы повысить стабильность распознавания.
В сложных условиях
Для тестирования выбрали Тобольский район Тюменской области. Это регион с высоким уровнем заболоченности, который хорошо подходит для проверки алгоритма в условиях сложных природных ландшафтов. Инструмент уже можно применять в задачах экологического мониторинга, оценки изменений ландшафта и планирования природоохранных мероприятий.
Исследователи рассчитывают, что дальнейшее развитие модели поможет создать более доступные инструменты для специалистов, работающих с большими объёмами спутниковых данных, и улучшит качество наблюдений за природными территориями.
