Новая разработка ученых с высокой точностью определит пораженные вредителями участки леса - «В мире» » Новости Экологии
Создать акаунт
Новости Экологии » » Новая разработка ученых с высокой точностью определит пораженные вредителями участки леса - «В мире»

Новая разработка ученых с высокой точностью определит пораженные вредителями участки леса - «В мире»

03 фев 2022, 15:57
---
313
0

Новая разработка ученых с высокой точностью определит пораженные вредителями участки леса - «В мире»

Новая разработка ученых с высокой точностью определит пораженные вредителями участки леса - «В мире»

Признаки поражения дерева еловым любоедом / Фото: интернет-журнал "Живой лес"


Над новой мониторинговой разработкой трудилась международная группа ученых, в ее состав вошли и специалисты Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ».


Корой елей и сосен питаются личинки особо опасного вредителя — большого елового лубоеда, в народе — короеда. Обычно, как это было всегда, жук облюбовывает старые трухлявые деревьях. Но сейчас из-за климатических изменений и увеличения популяции насекомого, он нападает и на здоровые крепкие деревья.



— 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.



Как сообщается на сайте Naked Science, 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 процентов которого покрывают хвойные и смешанные леса. Для обучения нейросетевых моделей ученые использовали 400 предварительно обработанных изображений, предоставленных Болгарской академией наук.



— 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 имени Имама Джа`афара Аль-Садика (Ирак).



Признаки поражения дерева еловым любоедом / Фото: интернет-журнал "Живой лес" Над новой мониторинговой разработкой трудилась международная группа ученых, в ее состав вошли и специалисты Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ». Корой елей и сосен питаются личинки особо опасного вредителя — большого елового лубоеда, в народе — короеда. Обычно, как это было всегда, жук облюбовывает старые трухлявые деревьях. Но сейчас из-за климатических изменений и увеличения популяции насекомого, он нападает и на здоровые крепкие деревья. — 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. Как сообщается на сайте Naked Science, 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 процентов которого покрывают хвойные и смешанные леса. Для обучения нейросетевых моделей ученые использовали 400 предварительно обработанных изображений, предоставленных Болгарской академией наук. — 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 имени Имама Джа
Комментарии
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Комментарии для сайта Cackle

Смотрите также:

Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика