Мониторинг пожаров, незаконная вырубка, усыхание лесов: с чем будет бороться искусственный интеллект в лесном хозяйстве
Одна из сфер его применения - лесное хозяйство, которое в силу масштабности охватываемых территорий достаточно трудно поддается ручному учету и контролю. Разработки в этой сфере ведутся как в России, так и за пределами страны.
Так, на территории Московской области ИИ внедрят в систему мониторинга пожаров. Об этом рассказали ТАСС в Комитете лесного хозяйства региона. Камеры будут автоматически определять точку возгорания, и если это происходит на территории лесфонда, то данные получит лесничество, а во всех остальных случаях информация уйдет в МЧС.
В Татарстане существует программа, отслеживающая при помощи ИИ незаконную рубку леса, - это, пожалуй, самый распространенный сценарий применения ИИ в лесном хозяйстве. Система позволяет в автоматическом режиме распознавать те изменения, которые происходят в лесном фонде. К примеру, они могут быть связаны с вырубками. Получив информацию, инспекторы выезжают на место и определяют легитимность рубки. Кроме того, ИИ позволяет выявлять места усыхания деревьев.
Аналогичная программа будет запущена в начале 2023 года в Иркутской области. Эксперимент продлится не менее года. "Сейчас дистанционный мониторинг осуществляется так: берется архивная съемка и съемка сегодняшнего дня, накладывается друг на друга, и специалист уже отслеживает изменения", - рассказывает заместитель начальника департамента лесного хозяйства по Сибирскому федеральному округу Юрий Иванько.
Участвует в таких проектах и "Роскосмос" в лице дочерней структуры "ТЕРРА ТЕХ". В рамках совместного проекта с ФГБУ "Рослесинфорг" и с использованием информации сервиса "Цифровая Земля" анализируется информация о лесничествах в Архангельской и Иркутской областях.
Применение автоматических алгоритмов позволяет значительно увеличить количество выявляемых рубок с их фиксацией в кратчайшие сроки. При этом не только повышается скорость обработки данных о лесе, но и выделяются объекты, которые человек при дешифрировании космоснимков может не увидеть или случайно пропустить. "Непрерывный мониторинг ведется параллельно с дообучением нейросетей, что постоянно повышает точность распознавания и качество результата. Автоматическое распознавание очень помогает нашим сотрудникам проверять большие территории, одновременно повышая нашу компетенцию в области работы с ИИ", - поясняет заместитель директора ФГБУ "Рослесинфорг" Людмила Коновалова.
По ее словам, после каждого цикла происходит дообучение системы искусственного интеллекта, после чего цикл снова повторяется. Раз за разом программа совершенствуется и выдает более точный результат автоматической сегментации объектов.
В Пермском крае Рослесхоз запустил пилотный проект по контролю движения лесовозов искусственным интеллектом, чтобы автоматизировать контроль за перемещением дерева в стране.
Установленные на дороге камеры оснастили системой распознавания лесовозной техники. В рамках эксперимента информация о проехавших под камерой лесовозах сверяется с информацией из Единой государственной автоматизированной информационной системы учета древесины и сделок с ней (ЛесЕГАИС) об оформленных сопроводительных документах на перевозку. Это должно снизить нагрузку на водителей лесовозов и проверяющих и сделать движение древесины более "прозрачным".
"По результатам анализа система искусственного интеллекта из потока машин распознала 1052 транспортных средства как лесовозную технику, при этом 370 фактов транспортировки не нашли подтверждения в ЛесЕГАИС... Принято решение о дополнительном обучении искусственного интеллекта и распространении эксперимента на всю территорию России", - сказал замглавы Рослесхоза Вячеслав Спиренков. В ведомстве отметили, что сейчас уже идет подготовка нормативно-правовой базы для промышленной реализации проекта на всей территории России.
При внедрении решений крайне важно учитывать факторы и условия, в которых сейчас приходится работать, считает президент Национальной ассоциации лесопромышленников "Русский лес" Ольга Калюжная. "Цифровизация должна стать импульсом к развитию предприятий и отрасли в целом, а не барьером. Пилотный проект сначала должен дать результаты, их следует изучить и уже после этого оценивать перспективы аналогичных решений в других регионах", - рассказала Калюжная "Российской газете".
Не менее важными являются и проекты по развитию лесного хозяйства. Так, в Германии технологический институт Карлсруэ совместно с EDI GmbH разрабатывает систему управления лесами, ориентированную на отслеживание и корректировку состава лесов. Специалисты в области лесоводства отмечают, что правильная балансировка различных пород деревьев позволяет сделать лес более устойчивым к пожарам и вредителям.
Конечным продуктом этой разработки станет мобильное приложение. Оно окажет поддержку лесникам в их работе. Например, поможет им решить, где или когда начинать посадку растений, включая шансы на успех посадки в определенном месте, говорит доктор Томас Фрейденманн.