Информационные технологии регионального мониторинга растительных сообществ на основе интеллектуального анализа данных дистанционного зондирования

Проект направлен на создание научно-методических основ новых информационных технологий, обеспечивающих проведение на региональном уровне мониторинга ареалов природных и антропогенно трансформированных растительных сообществ (лесов, степей и т.д.) с целью решения комплекса прикладных задач инвентаризации и сохранения биологического разнообразия в регионе, экологии, управления территорией, обеспечения качества жизни населения. В проекте производится решение следующих двух основных научных задач: 1. Создание, исследование и практическая апробация сквозной информационной технологии регионального мониторинга растительных сообществ, включающей общую схему мониторинга, новые методы предварительной обработки и интеллектуального тематического анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). 2. Создание на территории региона сети опорных полигонов с верифицированными характеристиками фитоценозов, разработка методик ее поддержания в актуальном состоянии, достаточном для использования при автоматизированном определении ареалов и классификации растительности на контролируемой территории по данным ДЗЗ. Для решения поставленных задач на этапе 2024 года были выполнены следующие работы и достигнуты следующие научные результаты: 1. Разработаны математические методы и вычислительные алгоритмы повышения качества, комплексирования, признакового описания и интеллектуального анализа высокодетальных данных ДЗЗ для решения задач качественного и количественного состава фитоценоза в пределах ареала: – разработан и исследован быстрый алгоритм, аппроксимирующий работу билатерального фильтра, основанный на приближенном представлении локальной (в скользящем окне обработки) гистограммы пикселов в виде усеченного разложения по выбранной системе ортогональных базисных функций. Алгоритм обеспечивает формирование очищенного от шумов изображения, почти совпадающего с результатом «истинной» билатеральной фильтрации, при этом он обладает низкой вычислительной сложностью, не зависящей от размера окна обработки. – разработан параллельно-рекурсивный алгоритм бикубической интерполяции, используемый при измельчении сетки пикселов в рамках ранее предложенной информационной технологии комплексирования изображений. Алгоритм обеспечивает существенный выигрыш в скорости обработки изображения по сравнению с известными алгоритмами свертки. – разработан новый метод оценивания спектрального профиля пикселов на основе информации о функциях спектральной чувствительности многоканального видеосенсора и о дисперсии ошибок восстановления пиксела в спектральных каналах. Алгоритм позволяет одновременно получать и оценку спектрального профиля, и дисперсию ошибки этой оценки в каждой точке спектра, что необходимо для последующего комплексирования изображений с повышением пространственного и спектрального разрешения. – произведена разработка и исследование нейросетевых методов классификации растительных сообществ по мультивременным композитам данных дистанционного зондирования высокого или среднего пространственного разрешения. Предложены нейросетевой метод классификации лесных сообществ на основе трехмерной сверточной нейронной сети и нейросетевой метод классификации степных сообществ на основе двух полносвязных нейронных сетей. Оба метода показали высокую производительность и были использованы для поиска новых опорных полигонов растительных сообществ. 2. Создана геоинформационная база данных опорных полигонов растительных сообществ Самарской области, регламент ее актуализации и пополнения: – база данных опорных полигонов реализована в виде картографического слоя «Мониторинг растений» на геопортале Самарской области. Был выполнен ввод данных о 418 объектах растительных сообществ Самарской области, включая архивные сведения о местоположении ценных растительных сообществ. 3. Расширена сеть опорных полигонов растительных сообществ Самарской области, построенная на основе анализа, классификации и верификации выявленных ареалов фитоценозов: – разработан и исследован метод классификации ценных степных растительных сообществ. Предложенный метод был применен для поиска похожих ареалов ценных степных сообществ. На основе выездных обследований была подтверждена классификация степных сообществ предложенным алгоритмом и включено 10 новых опорных полигонов данных сообществ в базу данных. – модифицирована и исследована технология выбора зон для полевых обследований по данным таксации с использованием новых классификаторов: SVM и трехмерной сверточной нейронной сети, произведено выявление новых опорных полигонов в рамках лесных сообществ. В результате в базу данных опорных полигонов было добавлено 60 новых участков лесных сообществ. 4. В результате выполнения проекта было опубликовано или принято к печати восемь работ, пять из них в изданиях, индексируемых международными базами данных. По результатам проекта были сделаны семь докладов на конференциях, пять из них на конференциях международного уровня и две на конференциях всероссийского уровня.