Найти в Дзене
Innovate Today

ИИ‑детектив для лесов: как спутники и нейросети борются с вырубкой

Леса поглощают огромные объёмы углекислого газа и сохраняют биоразнообразие. Однако они стремительно исчезают: вырубка, пожары, сельское хозяйство превращают зелёные массивы в пустыню. Отслеживание изменений лесного покрова требует постоянных спутниковых наблюдений и анализа тонких отличий на снимках. Человеку сложно отсматривать миллионы изображений. Здесь на помощь приходят искусственный интеллект и дистанционное зондирование.
Группа исследователей разработала модель Siamese Attention U‑Net для обнаружения вырубки леса на спутниковых снимках. Эта нейросеть способна выделять даже небольшие изменения, сравнивая фотографии, сделанные в разные моменты времени. По данным TechXplore, точность модели достигает 97,82 %, что выше предыдущих алгоритмов. Она работает с ограниченным количеством обучающих данных и легко адаптируется к различным типам лесов, позволяя правительствам и экологам быстро выявлять опасные зоны.
Система использует подход «сиамских» сетей: две идентичные нейросети анал

Леса поглощают огромные объёмы углекислого газа и сохраняют биоразнообразие. Однако они стремительно исчезают: вырубка, пожары, сельское хозяйство превращают зелёные массивы в пустыню. Отслеживание изменений лесного покрова требует постоянных спутниковых наблюдений и анализа тонких отличий на снимках. Человеку сложно отсматривать миллионы изображений. Здесь на помощь приходят искусственный интеллект и дистанционное зондирование.

Группа исследователей разработала модель Siamese Attention U‑Net для обнаружения вырубки леса на спутниковых снимках. Эта нейросеть способна выделять даже небольшие изменения, сравнивая фотографии, сделанные в разные моменты времени. По данным TechXplore, точность модели достигает 97,82 %, что выше предыдущих алгоритмов. Она работает с ограниченным количеством обучающих данных и легко адаптируется к различным типам лесов, позволяя правительствам и экологам быстро выявлять опасные зоны.

Система использует подход «сиамских» сетей: две идентичные нейросети анализируют изображения до и после возможной вырубки и выделяют отличия. При этом внимание модели фокусируется на ключевых областях, игнорируя изменение освещённости, тени и другие помехи. Результаты визуализируются в виде карт вырубки, что позволяет принимать оперативные меры. В отличие от традиционных методик, требующих ручной разметки, новый алгоритм эффективно использует небольшие наборы данных, ускоряя внедрение в разных странах и регионах.

Применение ИИ в мониторинге лесов уже даёт результаты. Например, в Бразилии системы раннего предупреждения помогают предотвращать незаконную вырубку в Амазонии. В Индонезии нейросети анализируют пожары, а в России спутники следят за тайгой. Сочетание спутников, беспилотников и наземных сенсоров обеспечивает многоуровневый контроль. Прозрачность данных позволяет активистам и местным сообществам влиять на решения компаний и властей. Однако технологии не заменяют политическую волю: защита лесов требует законов, охраны и альтернативных источников дохода для местных жителей. ИИ‑системы станут мощным инструментом в руках общества, если их будут правильно использовать.