Летом 2021 года в Украине заработает пилотный проект тестирования прототипа системы Deep Green Ukraine по выявлению незаконных лесных рубок — в Киевской, Львовской, Закарпатской и Одесской областях. Система, созданная украинскими учеными, использует для этого не только спутниковые снимки, но и радарные. Специалисты говорят, что работа системы с использованием искусственного интеллекта позволит своевременно выявлять и реагировать на выявленные факты рубок леса. При этом автоматический спутниковый мониторинг за законностью рубок не требует больших финансовых ресурсов — только политического решения (законодательного акта об обязательности всех лесопользователей за несколько недель перед вырубкой публиковать лесорубные билеты в открытой единой базе данных). О работе системы «Дню» рассказали ее разработчики — младший научный сотрудник Института космических исследований НАН Украины и ГКА Украины Леонид Шумило и председатель правления ОО «Центр мониторинга власти» Константин ПИОНТКОВСКИЙ.
МОНІТОРИНГ ИЗ... КОСМОСА
— Расскажите, пожалуйста, об эффективности системы Deep Green Ukraine — в чем ее уникальность, легко ли использовать?
— Л.Ш.: Спутниковый мониторинг уже долгое время используется для мониторинга земной поверхности. В мире эти технологии считаются очень точными, и если на спутниковых снимках с 10-метровым пространственным разрешением вырубка занимает более 30 квадратных метров, тогда ее увидим. В такой задаче большей сложностью является не получение высокой точности обнаружения вырубки, а получение максимально точных контуров и площадей рубок.
Технология работает по самым современным подходам с использованием сложных архитектур сверточных нейронных сетей. Такие подходы широко используются в медицине, задачах автоматизации производства и, конечно, при спутниковом мониторинге. Разметка полигонов — это важный этап подготовки модели, поскольку такие глубокие модели искусственного интеллекта требуют большого количества качественных учебных данных. Условно говоря, если человеку на снимке показать несколько примеров разных вырубок, он, взглянув на снимок, сможет найти все вырубки, которые есть на изображении. Так же работает и нейронная сеть.
Полигоны — это известные вырубки, которые мы ей показываем. Она на их основе учится и дальше получает на вход полный снимок, сегментируя его на два класса: вырубка и не вырубка. При этом человеку достаточно разметить 2000 вырубок, чтобы нейронная сеть нашла еще 10 тыс. новых вырубок. Таким образом мы сейчас автоматизируем процесс формирования учебных данных. Человеку в этой ситуации уже нет необходимости вручную на снимках рисовать полигоны, а нужно просматривать выхода модели, при необходимости их модифицировать и копировать в общую выборку. Этот процесс помогает нам очень быстро увеличивать точность сегментации, которая на базовой модели уже превышает 75% по нижним оценкам и в течение месяца мы, надеемся, будем иметь 95% в отдельных тестовых участках лесов, которые мы отдельно используем для валидации наших результатов.
Для мониторинга мы используем бесплатные спутниковые снимки из Европейского космического агентства. Они обновляются каждые пять-шесть дней. Основной особенностью мониторинга вырубок зимой является отсутствие оптических изображений лесов. Для очень большой территории за весь декабрь 2020-го имеется всего один снимок с облачностью ниже 50%, при этом этот снимок является заснеженным.
Возникает вопрос, почему все не используют радары. Причина этого — сложность их обработки и зашумленность таких снимков. На оптическом снимке невооруженным глазом очень хорошо видна вырубка, в то время как на радаре это очень сложно. Однако наши нейронные сети с этим справляются. На сегодняшний день очень мало действенных примеров использования моделей сегментации радарных снимков для выявления вырубок. Наши же эксперименты показывают, что добавление радарных снимков, при наличии оптических снимков, дают прирост в точности обнаружения вырубки и определения ее контуров. Кроме того, модель на радарных данных дает результат по качеству лишь немного хуже, чем на оптических. Мы до сих пор экспериментируем и усложняем архитектуру нашей нейронной сети, выбирая лучшую из них.
«МНОГИМ НАРУШЕНИЯМ МОЖНО БЫЛО ПОМЕШАТЬ»
— Как проходило тестирование системы в Киевской области — каковы результаты? Шли ли лесхозы, Гослесагентство навстречу?
— К.П.: В декабре мы тестировали первые примеры работы прототипа системы Deep Green Ukraine на территории Киевской области и за ее пределами, которая обнаружила два участка с вырубкой без видимых лесорубных билетов в открытой государственной базе данных на сайте ЛИАЦ. Один участок расположен на территории ГП «Киевская лесная научно-исследовательская станция», а другой — в ГП «Черниговский военный лесхоз».
В ходе полевого выезда на участке на территории ГП «Киевская лесная научно-исследовательская станция» мы установили, что лесорубный билет есть, но вырубку леса произвели частично на другом незапланированном участке. Это потому, что лесхоз не руководствовался современной лесной картой, опубликованной на сайте Гослесагентства, согласно которой должно выписываться разрешение на вырубку, потому что разрешение на вырубку дается в адрес определенного участка (квартал и выдел), и если адрес изменился, а об этом не знает лесопользователь и пользуется старым адресом и вырубает по старому адресу, то он нарушает законодательно установленные процедуры вырубок.
За последние годы наша общественная организация неоднократно выявляла участки, где после проведения рубок ничего не было посажено или под видом выборочных санитарных рубок, при которых должны удаляться сухостойные и больные деревья, вырубали ценные и здоровые деревья. Много нарушений связано с безосновательным назначением рубок, чему можно было бы помешать, если бы общественность могла заблаговременно узнать о них и проверить. Также есть отдельные случаи низовых пожаров, имеющие признаки умышленных поджогов, после которых через некоторое время лесоводы получают повод для проведения сплошных санитарных рубок.
Мы планируем, что наша система будет автоматически выявлять и показывать участки, на которых запланированы рубки и общественность сможет до начала рубки проверить обоснованность назначения данной вырубки. Ведь когда лес уже вырублен и там остались только пеньки, то уже сложно апеллировать лесникам или правоохранительным органам и доказать наличие нарушений. Сейчас это сделать невозможно, поскольку нет нормативных документов, которые бы обязывали лесопользователей публиковать заранее планы рубок в открытой единой базе данных.
СПРАВКА «Дня»
Разработкой автоматизированной системы спутникового мониторинга украинских лесов Deep Green Ukraine занимаются Институт космических исследований НАНУ и ГКАУ, ОО «Центр мониторинга власти» и ОО «Лесные инициативы и общество» (ForestCom). Реализация Deep Green Ukraine стала возможна благодаря победе в конкурсе Open Data Challenge, реализованном в рамках проекта международной технической помощи USAID / UK aid «Прозрачность и подотчетность в государственном управлении и услугах / TAPAS» при поддержке Министерства цифровой трансформации Украины. Деятельность ОО «Лесные инициативы и общество» также поддерживается отделом международных программ Лесной службы США.
Источник: День