Разработан метод упрощения дистанционного ИИ-мониторинга природы

МОСКВА, 18 июня. /ТАСС/. Исследователи из России разработали новый метод предварительной обработки гиперспектральных изображений лесов и почв, получаемых при помощи спутников или самолетов, который в перспективе упростит разработку ИИ-систем дистанционного мониторинга природы и сделает их более точными. Об этом сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

Гиперспектральные камеры представляют собой устройства, позволяющие получать изображения Земли из космоса или с борта самолета в очень широком диапазоне электромагнитных волн и одновременно анализировать поступающую информацию по большому числу спектральных каналов. Сегодня такие установки используются для проведения различных экологических и климатических исследований.

Для обработки данных с таких камер специалисты из Южного федерального университета (Ростов-на-Дону) под руководством старшего научного сотрудника Бориса Козловского разработали специальный алгоритм, который позволяет более четко выделить центральную тенденцию в спектральных характеристиках изучаемых объектов. Для его работы не нужны мощные компьютеры или специализированные системы обработки информации, что расширяет его возможное практическое применение.

В рамках данного метода "плохие" спектральные профили, представляющие собой шум, смешиваются с "отличными" профилями, отражающими истинное спектральное состояние объекта. В результате исследователи получают "хорошие" спектральные профили, которые оказываются максимально математически близкими к типичному среднему спектральному профилю.

Как отмечают ученые, предложенный ими метод помогает снизить вероятность ошибок в работе систем ИИ, анализирующих снимки с гиперспектральных камер. Так, в экспериментах при его использовании точность анализа данных выросла на 15% по сравнению с другими методами обработки данных. Это связано с тем, что разработка Козловского и его коллег позволяет снизить сложность гиперспектральной информации почти без потери данных, используемых для анализа.

"Аграрии смогут точнее определять, какие участки поля требуют удобрений или полива, что приведет к более эффективному использованию ресурсов и повышению урожайности. Экологи смогут обнаруживать загрязнения в воде и почве, а производители продуктов - следить за качеством сырья и готовой продукции, что может повысить стандарты безопасности и удовлетворенность потребителей", - говорится в сообщении.