Исследователи из России и Европы разработали систему машинного обучения, способную выявлять зоны природного хаоса и антропогенного порядка на спутниковых фотографиях. Этот алгоритм позволит экологам отслеживать то, как меняются природные биотопы, а также границы городов и агрорегионов, сообщила в четверг пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).
"Используемый подход позволяет уменьшить время анализа спутниковых изображений с восьми дней до пары секунд, тем самым ускоряя мониторинг состояния природных биотопов и оценку разрастания городов и сельскохозяйственных площадей. Этот метод найдет большое практическое применение во многих областях науки, в том числе при составлении карт", - говорится в сообщении.
Группа российских и европейских математиков разработала систему, которая позволяет быстро и точно определять положение, размеры и соотношение зон хаоса и порядка на спутниковых снимках.
Поиски очагов хаоса и порядка
Этот показатель (энтропия), позволяет оценивать экологические и географические параметры. Также при помощи него можно оценить влияние человека на экосистемы и их реакцию на стихийные бедствия.
Исследователи выяснили, что уровень энтропии природы можно отслеживать при помощи системы машинного обучения. Она опирается на алгоритм, превращающий двухмерное изображение в одномерный ряд данных для поиска закономерностей, указывающих на наличие порядка или хаоса на снимках.
Для обучения и проверки работы алгоритма ученые использовали изображения поверхности Земли с европейского зонда Sentinel-2. Команда сравнила результаты работы с итогами расчетов более сложных математических систем, которые сейчас применяют для получения данных по энтропии снимков.
Проверки показали, что их подход позволяет получать данные по энтропии, на 81-99% соответствующие результатам строгих математических расчетов. При этом он позволяет сократить время обработки снимков с восьми дней до пары секунд. Как надеются исследователи, подход позволит ускорить составление карт и упростит мониторинг природных экосистем.