 |
Исследователи ЛЭТИ научили нейросеть выявлять участки леса, пораженные опасными жуками-вредителями, по снимкам с беспилотников
Большой еловый лубоед – это крупный жук, личинки которого питаются корой ели и сосны в Северной и Центральной Европе, а также в России. Насекомое относится к особо опасным вредителям ценных пород дерева.
Хотя обычно лубоед обитает на старых трухлявых деревьях, однако из-за увеличения популяции, вызванного, в том числе климатическими изменениями, в последние годы такие жуки нападают даже на здоровые деревья. Этот процесс наносит серьезный ущерб лесным территориям разных стран и требует разработки инструментов для оперативного контроля популяции елового лубоеда.
«Современные изображения в высоком разрешении, созданные камерами с беспилотных летательных аппаратов позволяют визуально определить участки леса, которые повреждены лубоедами. Мы собрали датасет таких изображений и на его основе обучили несколько нейросетей самостоятельно выявлять жуков», – рассказывает инженер кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Анастасия Сафонова.
Для обнаружения зараженных деревьев на снимках, собранных с помощью дронов, ученые решили адаптировать несколько версий уже существующей нейросети YOLO, которая в ходе экспериментов продемонстрировала хорошую точность распознавания (до 95%).
Данные для исследования были собраны в Чупрене – крупнейшем биосферном заповеднике Болгарии, около 90% которого покрывают хвойные и смешанные леса. Для обучения нейросетевых моделей ученые использовали 400 предварительно обработанных изображений, предоставленных Болгарской академией наук. Результаты исследования опубликованы в научном журнале IEEE Access.
«В дальнейшем результаты наших исследований могут применяться для своевременной профилактики распространения елового лубоеда и других короедов, которые будут угрожать лесным массивам», - добавляет доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун.
Помимо специалистов ЛЭТИ в исследовании принимали участие ученые Сибирского федерального университета (Красноярск) и университета им. Имама Джа`афара Аль-Садика (Ирак). Работа учёных ЛЭТИ была поддержана Министерством образования и науки Российской Федерации в рамках проекта по Государственному заданию № FSEE-2020-0002.
Контактное лицо: Дарья Бодак
Компания: СПбГЭТУ "ЛЭТИ"
Добавлен: 17:21, 28.01.2022
Количество просмотров: 820
Страна: Россия
| Жители Хакасии напишут Тотальный диктант, Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова, 18:04, 07.04.2026, Россия112 |
| Завтра, 8 апреля, стартует регистрация на офлайн-площадки Тотального диктанта. В Абакане ей станет ХГУ им. Н.Ф. Катанова. В этом году участники напишут одну из четырёх частей текста, созданного писателем, лауреатом премии «Большая книга» Алексеем Варламовым. |
| Студент Олег Бурнаков стал лучшим фельдшером, ХГУ им. Н.Ф. Катанова, 23:26, 06.04.2026, Россия153 |
| В медицинском колледже ХГУ состоялся традиционный конкурс профессионального мастерства среди выпускников «Лучший фельдшер – 2026». Его участниками стали старшекурсники отделения «Лечебное дело» Виктория Боргоякова, Олег Бурнаков, Айзана Монгуш, София Сербегешева и Екатерина Синицина. |
| Студенты ХГУ выступят в финале всероссийских 1С:Соревнований, ХГУ им. Н.Ф. Катанова, 15:44, 03.04.2026, Россия373 |
| Даниил Хвостов и Виктория Шейн из инженерно-технологического института Хакасского госуниверситета стали победителями регионального этапа студенческих 1С:Соревнований, в которых приняли более 6000 человек. Магистранты вуза представят республику в финале конкурса в Москве. Он пройдёт в Центре исследований, разработки и обучения 1С. |
| Помогать – значит понимать: команда ХГУ провела мастер-классы для школьников Абакана, Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова, 15:23, 03.04.2026, Россия94 |
| Ребята прокачали навыки, которые важнее любых экзаменов. Команда проекта «Пастағы полызығ – первая помощь на родном языке» провела два насыщенных мастер-класса. Это были не просто занятия, а погружение в реальные ситуации, когда каждая секунда для спасения жизни важна. |
|
|
