Ученые из института динамики систем и теории управления (ИДСТУ) имени В. М. Матросова СО РАН научили нейросеть распознавать объекты на космических снимках Байкальской природной территории. Это поможет контролировать леса, в том числе выявлять незаконные рубки и заболевания, а также исследовать биоразнообразие района, пишет ТАСС со ссылкой на пресс-службу Минобрнауки России. Об этом сообщает ИА IrkutskMedia.
"Одна из задач оперативного мониторинга по обработке космических снимков — составление карты Байкальской природной территории. При помощи данной карты можно оценивать состояние сельскохозяйственных и лесных угодий, выявлять места незаконных рубок и выгоревших после пожаров территорий", — заявил научный сотрудник института Юрий Авраменко.
Сотрудники ИДСТУ СО РАН в своей работе обучили нейронную сеть ResNet50 распознавать 12 классов объектов на основе изображений, которые были получены со спутника Sentinel-2. К ним относятся пастбища, редколесье, вырубки, кустарники, хвойный, лиственный и смешанный леса, вода и другие. Испытания нейронной сети показали, что точность распознавания по ряду объектов превышает 95%.
