Ученые Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных CDISE и Космического центра Сколтеха применили нейросетевой подход для автоматизации определения пород деревьев по снимкам высокого и среднего пространственного разрешения.
Использование иерархической модели классификации, а также дополнительных материалов, например таких, как высота растительного покрова, позволило повысить качество прогнозов и обеспечить большую устойчивость алгоритма для его практического применения.
По мнению исследователей, сервисы на основе разработанной технологии могут применяться для количественной и качественной оценки древесных ресурсов на арендованных территориях и будут востребованы компаниями, занимающимися таксацией лесных участков, а также лесозаготовителями и лесопереработчиками. Применение спутниковых данных позволяет решать задачу эффективного лесопользования и контроля лесных массивов быстрее и экономичнее других способов. Такой подход не требует наземных наблюдений в удаленных и обширных регионах.
Разработанные алгоритмы планируется интегрировать в платформу «Геоалерт» для автоматизации производства материалов лесоустройства, реализуемых с помощью специализированного ПО «Парма-ГИС».
Комментарии