Институт экспериментальной ботаники им. В.Ф. Купревича Национальной академии наук Беларуси
ИИ-технологии в анализе растительного покрова по данным ДЗЗ
Глубокое обучение · аэро- и космические снимки · открытые данные
Направления
Искусственный интеллект в задачах института
01
Зарастание сельхозземель
оценка каждого поля по снимкам; веб-карта и модуль QGIS
работающая система
02
Породный состав лесов
сегментация древесных пород по аэрофотоснимкам
прототип · ГНТП
03
Гибель насаждений
машинное обучение, БПЛА и полевая верификация
исследование
04
Инвазивные виды
выявление зарослей на ООПТ по снимкам Sentinel-2
исследование
05
Прогноз динамики лесов
сценарии изменения климата до 2100 года
моделирование
01 · Зарастание с/х земель · задача
Брошенная пашня зарастает лесом
Обследовать тысячи полей на местности — дорого и долго. ИИ оценивает зарастание каждого поля по снимкам.
Летний NDVI этого поля Landsat Sentinel-2
снимок
зарастание поля
результат нейросети
переход между снимками — интерполяция (оптический поток)
01 · Зарастание с/х земель · geobotany.of.by
Оценка зарастания с/х земель
Источники снимков
geodzz.by 1
Esri World Imagery 2
Google 3
+ свой XYZ-источник например, съёмка с БПЛА
«водопад»: если снимок непригоден — берётся следующий источник
Нейросеть
DeepLabV3+
семантическая сегментация снимка
Карта классов
лес
кустарник
закустаренный луг
луг / пашня
Веб-карта geobotany.of.by Модуль QGIS
% зарастания по каждому полюстатистика по районам и землепользователям
01 · Зарастание с/х земель · результаты
Каждое поле — с оценкой зарастания
Реальный выход системы, слой 2025 г.
01 · Зарастание с/х земель · в работе
geobotany.of.by
02 · Породный состав лесов
Распознавание древесных породПРОТОТИП
Нейросеть по аэрофотоснимку определяет, какая порода растёт на каждом участке леса
RGB + S2
снимок + фенология Sentinel-2
Пилотный полигон: Вилейский лесхоз
02 · Породный состав лесов · в работе
Сегментация пород ПРОТОТИП
02 · Породный состав лесов · ГНТП 2026–2029
От прототипа к таксации лесов
совместно с РУП «Белгослес» и ГП «Витебсклеспроект»
аэрофотосъёмка 0,3 м RGB + NIR Sentinel-2 · фенология материалы лесоустройства пробные площади
2026
Прототип сегментация основных пород, пилотный полигон
2027
Масштабирование новая аэросъёмка 0,3 м, обучение на данных лесоустройства
2028
Биометрия высота и запас древостоев, выдельная схема
2029
Внедрение в практику лесоустройства
03 · Гибель насаждений
Гибель насаждений: машинное обучение против глобального продукта
снимок БПЛА и полевые обследования
→
→
Сравнение с Global Forest Change (Hansen et al., 30 м) на тех же эталонах
0,976
коэффициент Каппа, ML
0,729
коэффициент Каппа, GFC
ПГРЭЗ НП «Беловежская пуща», заповедная зона
ML Global Forest Changeпогибшие насаждения, га
04 · Инвазивные виды на ООПТ
Инвазивные растения по снимкам Sentinel-2
снимок Sentinel-2, август 2024 г.
→
выявленные заросли (машинное обучение)
→
наземная проверка, июль 2025 г.
984 га
выявлено мест произрастания золотарника канадского(Solidago canadensis)
сохранение естественного состояния экосистем ООПТ
карта зарослей — основа для планирования борьбы
05 · Прогноз динамики лесов
Леса Беловежской пущи до 2100 года
Исходные данные модели LANDIS
→
2024 · сейчас 2100 · SSP1-2.6 2100 · SSP3-7.0 2100 · SSP5-8.5
Породный состав по модели LANDIS при климатических сценариях SSP: от «устойчивого развития» до максимального потепления
Попробуйте сами
Наведите камеру телефона
Зарастание с/х земель
geobotany.of.by
Сегментация пород (прототип)
huggingface.co/spaces/sserg1/forest_segmentation
Эта презентация
forum.geobotany.of.by
❚❚ Пауза · Пробел — автопоказ
Управление
Пробел — пауза / автопоказ
← → (или пульт PageUp/PageDown) — листать, включает ручной режим
1 …9 — к слайду · D — к видео систем
↑ ↓ — другая пара «снимок / маска» · шторку можно тянуть мышью
Enter на видео-слайде — открыть живую систему
F — полный экран · H — эта справка
Движение мыши — панель управления внизу экрана
Без нажатий автопоказ возобновится сам через с