Автоматизированный сервис мониторинга лесного фонда с применением технологий машинного обучения стал призёром первого национального конкурса «ПРОФ-IT.Инновация», в котором приняли участие IT-компании из 40 регионов страны. Сервис мониторинга лесного фонда занял второе место в номинации «Искусственный интеллект».
Отмеченный экспертным советом конкурса сервис при помощи уникальных алгоритмов нейронных сетей осуществляет мониторинг лесного фонда в полностью автоматизированном режиме. Пользователю сервиса достаточно указать место анализа (участок лесничества) и временной промежуток, в течение которого необходимо установить объекты лесоизменений. После запуска сервис автоматически находит и скачивает подходящие космоснимки, обрабатывает и анализирует их, детектирует на них лесоизменения по 5 классам: вырубки, гари, ветровалы, карьеры, усыхание древесной растительности.
При этом объединённая команда компании “ИнноГеоТех” и Университета Иннополис постоянно дорабатывает и совершенствует сервис. Дмитрий Шевелев, Руководитель направления разработки и развития продуктов ООО “ИнноГеоТех”: «В 2020 году мы провели оптимизацию процессов обработки и анализа космических изображений, нам удалось сократить время обработки данных в 3 раза, при этом мы существенно повысили качество алгоритмов распознавания, что позволило повысить оперативность и точность выявления изменений в лесной растительности».
Всего с момента начала пилотной реализации проекта на территории Республики Татарстан в 2017 году общая площадь применения сервиса в пилотном или полноценном режиме составила уже более 84 млн га лесного фонда (почти 10% лесов России). При этом сервис протестирован в различных лесорастительных условиях на территории более чем 10 регионов РФ. Сегодня сервис используется в работе Министерства лесного хозяйства Республики Татарстан, а также интегрируется в качестве подсистемы мониторинга в РГИС “Умный Лес” (Пермский край). Уникальные алгоритмы и полная автоматизация анализа лесного фонда позволяют уже сейчас масштабировать возможности сервиса на территорию более 70% лесного фонда РФ.
«Ключевой особенностью сервиса является возможность быстрого масштабирования и применения сервиса в различных лесорастительных условиях за счет дообучения базовых алгоритмов. Стоит отметить, что на создание базовых алгоритмов у нас ушло 2,5 года и за это время было создано более 140 000 объектов обучающей разметки”, — отметил Дмитрий Шевелев.
При этом сервис работает с высокой степенью точности, что позволяет обнаруживать даже самые небольшие по площади объекты лесоизменений. Рамиль Кулеев, директор Института искусственного интеллекта АНО ВО “Университет Иннополис”: Специальная архитектура наших нейросетей, оптимизированная для задач сегментации, позволяет нейросети эффективно выделять на изображениях объекты интереса. Для измерения качества наших алгоритмов мы используем метрику F1-score. Интуитивно она не так понятна как другая популярная метрика, называемая «точностью» и измеряемая в процентах, однако именно позволяет учитывать ошибки как первого, так и второго рода. Другими словами, эта метрика показывает одновременно насколько алгоритм точен (ложных срабатываний не должно быть слишком много) и робастен (алгоритм не должен пропускать объекты интереса). В задачах мониторинга лесного фонда это важно, т.к. интересующие нас объекты часто имеют небольшой размер относительно исследуемой территории, поэтому метрика «точность» как процент верно классифицированных пикселей может давать искаженные результаты. Например, если объект интереса занимает 1% площади, то алгоритмы, которые даже не пытаются найти эти объекты, выдавая в ответ только метку фона, будут иметь точность 99%. С этой точки зрения метрика F1-score более показательна, т.к. не позволяет «приукрасить» реальное положение дел. На наших тестовых данных она составляет от 0.7 до 0.9 в зависимости от типа объекта, что является более чем высоким показателем.
Организатором «ПРОФ-IT.Инновация» является Экспертный центр электронного государства, который уже в течение восьми лет проводит известный конкурс проектов региональной информатизации, в котором принимают участие региональные органы исполнительной власти и Всероссийский форум «ПРОФ-IT». Конкурс проходил по 11 номинациям, в каждой из которой определены победители и призёры. Оценку IT-решениям давал Экспертный совет, в который вошли федеральные министерства. В ходе этапа экспертной оценки прошли онлайн-демонстрации проектов, активно велись диалоги экспертов с конкурсантами по представленным на конкурсной платформе решениям. Всего на конкурс было заявлено 140 проектов, до оценки Экспертного совета допущено 98.
Источник: портал D-Russia.ru
ранее опубликованные посты.