Дата публикации: 10 декабря 2019 г.

В ETH предлагают спасать тропические леса с помощью спутниковых «фоток»

Программист из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich - Swiss Federal Institute of Technology) Дэвид Дао (David Dao) разрабатывает интеллектуальные алгоритмы, которые используют спутниковые и беспилотные снимки тропических лесов, чтобы предсказать, где будут следующие участки обезлесения. Дэвид Дао представил свою разработку на климатической конференции в Мадриде и в январе начнет пилотный проект в Чили.

Лето 2019 года - период пожаров тропических лесов в регионе Амазонки, и возник вопрос: сколько леса мы потеряли? Одним из тех, кто пытается ответить на этот вопрос, является ученый Дэвид Дао, аспирант из DS3Lab. в Институте вычислительных платформ ETH.

Дао, родом из Германии, является специалистом по машинному обучению и разрабатывает интеллектуальные алгоритмы, которые могут автономно анализировать спутниковые и беспилотные снимки. Это помогает выявить, где лесной покров истощается и в какой степени. Разработка Дао, должна предсказать, где тропический лес отступит в ближайшем будущем. Хитрость в том, как алгоритмы читают изображения.

Спутники и беспилотники предоставляют бесчисленные изображения тропических лесов - с разных высот, с разным разрешением и качеством. Как объясняет Дао, алгоритмы считывают последовательности, чтобы распознать, какие области покрыты лесом и сокращаются ли эти области. Эти последовательности представляют собой отдельные изображения, связанные друг с другом в хронологически, как старые киноленты или комиксы. Так, например, когда через тропический лес строится новая дорога, со временем образуются многочисленные маленькие дорожки. Именно по этим дорогам лесной покров разрушается.

С высоты птичьего полета результирующий рисунок напоминает скелет рыбы с ее позвоночником и мелкими костями. Его называют «рыбные кости». Сравнивая эти хронологически последовательные виды с воздуха, алгоритмы могут определить, как дорожные системы и лесной покров меняются со временем.

Это означает, что интеллектуальным алгоритмам не нужны метки для генерации общего изображения, указывающего, где сокращаются тропические леса. Они также могут предсказать, где будет происходить наихудшая вырубка лесов. Эта модель также относится к обезлесению вблизи рек и вокруг сельскохозяйственных районов.

Для исследовательского проекта, который называется Komorebi, Дэвид Дао привлек партнеров, в том числе из лесного управления Чили CONAF (Corporacion Nacional Forestal). В январе пилотный проект начнется в тропических лесах Вальдивии, на тихоокеанском побережье к югу от столицы Сантьяго. Дао будет тестировать и настраивать свои алгоритмы прогнозирования в реальных условиях тропического леса. С помощью его подхода можно будет обнаружить не только общее снижение количества растительности в тропических лесах, но и определить, какие виды деревьев больше всего пострадали.

Источник: ethz.ch

Гасанбекова Л. А. Оценка эффективности финансово-хозяйственной деятельности государственных унитарных предприятий Практическое пособие / Л. А. Гасанбекова, В. И. Никитина, Б. В. Сошников; под общ. науч. ред. канд. экон. наук О. А. Коробко. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2019. – 49 с. (ISBN 978-5-904670-54-2). Доступна электронная версия печатного издания.

Вопросы контроля хозяйственной деятельности и финансового аудита, национальной безопасности, системного анализа и управления Сборник материалов III Всеросс. науч.-практ. конф., г. Москва, 29 декабря 2017. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2018. – 200 с. (ISBN 978-5-904670-53-5). Доступна электронная версия печатного издания.

открыть полный список изданий Центра →