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