Исследование и разработка алгоритмических средств извлечения и обработки знаний для решения прикладных задач в сфере рыболовства и природопользования

Проблемы развития новых водных путей сообщения, экологические, климатические проблемы, большие территории плюс человеческий фактор отрицательно влияют на безопасность ведения бизнеса в сфере рыболовства, природопользования на основе стандартных подходов. Для Нижней Волги, для Астраханской области в последнее время особенно актуальными стали задачи сохранения природных особенностей, биоразнообразия, уникальности дельты Волги путем локализации правонарушений в сфере природоохраны. Среди них - нарушение закона о любительском рыболовстве, уничтожение редких видов растений и рыб, засоряемость территории, незаконная предпринимательская деятельность в водоохранной зоне. Основными инструментами для обнаружения и устранения подобных действий является периодический или ситуационный мониторинг территории инспекторами, частично решающий эту проблему. Актуальность темы определяется необходимостью оптимизации и повышения надежности работы современных инфокоммуникационных систем для оперативного сбора и обработки информации, используемой в принятии решений в процессе управления рыбохозяйственной и связанной с ней деятельностью. Ожидаемые) результаты: 1. Разработка информационной модели слияния данных мультисенсорной автономной системы для управления безэкипажным судном и БПЛА с целью экологического мониторинга. 2. Разработка базы данных спектральных характеристик загрязнений и мультиспектральных снимков объектов аквакультуры, полученных с применением БПЛА, для систематизации и дальнейшего анализа информации. 3. Разработка метода идентификации загрязнений объектов аквакультуры с использованием спектрального анализа, инструментария геоинформационной системы и нейронных сетей. 4. Разработка метода обнаружения информации об аномальных концентрациях субъектов по данным из социальных сетей для выявления фактов браконьерства, ведение незаконной предпринимательской деятельности в водоохраной зоне, загрязнения окружающей среды, незаконного вылова водных биоресурсов, присутствия в местах неразрешённого любительского лова (в рамках закона о любительской рыбалке), использования запрещенных орудий лова. 5. Разработка базовой архитектуры системы мониторинга природоохранной территории на основе программно-аппаратного комплекса. В связи с развитием и прикладным значением технологий БПЛА и безэкипажных судов важное значение в их управлении начинают оказывать шумы в показаниях сенсорных датчиков. Модель объединения разнородной информации в реальном времени из множества источников (датчиков) может сделать процесс восприятия пространства вокруг судна более устойчивым. При этом с технической точки зрения технология слияния сенсорных данных является ключевым элементом процесса принятия решений в задачи автономного предупреждения столкновений судов. Гиперспектральные технологии, БПЛА могут применяться в прикладных, научных и коммерческих целях для решения задач развития рыбохозяйственного сектора: экономичный учёт рыб, млекопитающих, донной растительности; ландшафтное картирование для оценки качества воды; экологический мониторинг; контроль нарушений правил рыболовства, природопользования и др. Планируется разработка базы данных, содержащей спектральные характеристики различных загрязнений объектов аквакультуры (масло, нефть, водоросли и др.), с разными характеристиками (толщина, концентрация и др.), полученные при различной освещенности, а также набор мультиспектральных снимков водной поверхности, выполненных в различное время дня и года. База данных также будет содержать результаты обработки полученных спектральных характеристик – соответствующие им индексы коэффициентов спектральной яркости и изображения, обработанные в геоинформационной системе «Нева». Практическая значимость определяется использованием Базы данных для обработки новых мультиспектральных снимков, полученных с использованием БПЛА, для идентификации загрязнений водных объектов аквакультуры. В результате реализации данного проекта будут разработаны методы и алгоритмы позволяющие: обеспечить взаимосвязи всех информационных цифровых потоков между собой, в том числе из источников открытых данных, государственных информационных систем, социальных сетей и мессенджеров; осуществлять обработку больших массивов данных, получаемых из программно-аппаратных комплексов (БПЛА и БЭС) на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения для целей оперативного и ситуационного управления, мониторинга. Результаты исследования могут быть использованы для нужд органов государственной власти Астраханской области в сфере интеграции, обработки и анализа разнородных открытых данных с целью выявления неправомерных действий ведения предпринимательской деятельности в сфере природопользования. Исследование представляет высокую практическую значимость и соответствует направлениям Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (утверждена Указом Президента Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации»), поскольку ориентировано на решение технологических задач «Принятие решений на основе открытых источников данных и неструктурированной информации» и «Задачи менеджмента данных при помощи искусственного интеллекта (интеграция, обогащение, контроль качества и т.д.)» дорожной карты СЦТ «Нейротехнологии и искусственный интеллект».