Применение глубокого обучения и спутниковых данных для мониторинга и прогнозирования лесных пожаров в России: анализ эффективности и перспектив
Ключевые слова:
лесные пожары, глубокое обучение, спутниковый мониторинг, сверточные нейронные сети, большие данныеАннотация
Данное исследование посвящено анализу эффективности и перспектив применения технологий глубокого обучения и спутниковых данных для мониторинга и прогнозирования лесных пожаров в России в период с 2017 по 2023 год. Актуальность темы обусловлена растущей угрозой лесных пожаров для экосистем и экономики страны, а также быстрым развитием методов искусственного интеллекта в области экологического мониторинга. Цель работы состоит в комплексной оценке результативности существующих AI-систем обнаружения лесных пожаров и определении ключевых факторов, влияющих на их эффективность в условиях России. Методология исследования включает сбор и анализ больших данных о лесных пожарах из спутниковых снимков, отчетов МЧС и научных публикаций, а также применение методов глубокого обучения и статистического моделирования для выявления закономерностей и построения прогнозов. Результаты показывают значительное повышение точности и скорости обнаружения лесных пожаров при использовании сверточных нейронных сетей по сравнению с традиционными методами мониторинга. В то же время, эффективность AI-систем существенно варьируется по регионам России в зависимости от ландшафтных особенностей и уровня технической оснащенности лесных хозяйств. В исследовании также выявлены ключевые проблемы внедрения технологий глубокого обучения, связанные с дефицитом размеченных данных и вычислительных мощностей. Полученные результаты имеют высокую практическую значимость для оптимизации системы мониторинга лесных пожаров и могут быть использованы при разработке стратегий развития лесного хозяйства России. В долгосрочной перспективе исследование закладывает основу для создания интегрированной AI-платформы прогнозирования и раннего обнаружения природных пожаров на территории страны.
Библиографические ссылки
Афонин В.В., Никулин В.В. Оптимизация многоканальных систем массового обслуживания при больших загрузках // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2020. № 3. С. 105-115.
Басс Л.П., Кузьмина М.Г., Николаева О.В. Сверточные нейронные сети с глубоким обучением гиперспектральных спутниковых данных // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2018. № 282. 32 с.
Белоусов И.С., Рогачев А.Ф. Разработка глубокой нейронной сети для сегментации проблемных участков сельскохозяйственных полей // Инженерный вестник Дона. 2022. № 8.
Беляков Г.П. Современные тенденции и особенности технологического развития предприятий лесопромышленного комплекса // Теория и практика общественного развития. 2016. № 10. С. 56-60.
Викулова О.И. Применение цифровых технологий в лесном хозяйстве // Цифровая экономика и управление знаниями: проблемы и перспективы развития: сб. науч. тр. Киров: Изд-во Вятской государственной сельскохозяйственной академии, 2020. С. 12-14.
Гизатуллин А.Т. Разработка методов использования данных дистанционного зондирования Земли для предупреждения природных пожаров // Географический вестник. 2021. №1(56). С. 149-161.
Дронова О. Лесопромышленную отрасль ждут большие перемены // rg.ru. 2020.
Евсин В.А., Широбокова С.Н., Воробьев С.П., Евсина В.А. Моделирование и реализация модуля определения дорожного покрытия для автоматического управления транспортным средством с использованием нейронной сети U-NET // Инженерный вестник Дона. 2022. № 1(85). C. 221-228.
Евченко А.В., Вертакова Ю.В. Анализ основных программно-стратегических документов в сфере использования цифровых технологий в управлении лесным хозяйством России // Естественно-гуманитарные исследования. 2020. № 1(27). С. 92-98.
Колеров Д.А. Совершенствование методов мониторинга и реагирования на лесные пожары в Республике Коми (на примере искусственного интеллекта) // ОБЖ: Основы безопасности жизни. 2022. № 1. С. 56-59.
Куштин В.И., Турчик С.Е., Глинская О.С. Анализ современных методов получения геопространственной информации при мониторинге объектов железнодорожной инфраструктуры // Инженерный вестник Дона. 2022. № 11. C. 18-25.
Лесные пожары в России в 2022 году: где сейчас горят леса // Юридическая газета. 2022.
Нигай Е.А. Обоснование объектных, пространственных и временных границ оценки конкурентоспособности экономических систем с учетом тенденций цифровизации экономики // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. 2022. Т. 14. № 3(56). С. 29-41.
Родионов И.В., Созонтов А.Н. О доверительном оценивании на основе количественных коэффициентов сходства // Автоматика и телемеханика. 2020. № 2. С. 157-172.
Самсонова И.Д., Кондратьев А.С. Оценка состояния охраны лесов от пожаров в Новгородской области // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2021. № 235. С. 57-70.
Сергиенко С.Б., Тихоненко Д.В. Обработка спутниковых снимков с помощью нейронных сетей с целью выявления природных катаклизмов // Решетневские чтения. 2017. № 21-2. С. 282-284.
Соловьев Р.А., Тельпухов Д.В., Кустов А.Г. Автоматическая сегментация спутниковых снимков на базе модифицированной сверточной нейронной сети UNET // Инженерный вестник Дона. 2017. № 4. C. 75.
Тарасов А.С., Никифоров М.Б., Бакамбис Н.И. Применение сверточных сегментационных нейронных сетей для экологического мониторинга земной поверхности // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 6. С. 3-10.
Фирсов Н.М., Хабибуллин А.Ф., Сащенко В.Н. Опыт обнаружения и мониторинга лесных пожаров по космическим снимкам // Леса России и хозяйство в них. 2019. № 4(71). С. 33-41
Щеглова Е.Г. О влиянии погодных условий на пожары природных объектов // Вестник Оренбургского государственного университета. 2013. № 1(150). С. 166-170.
Ямашкин С.А., Ямашкин А.А., Зарубин О.А., Кирюшин А.В. Геосистемный подход в развитии методов и алгоритмов анализа пространственных данных // Инженерный вестник Дона. 2022. № 11. C. 283-293.
Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation // Mat. of the Inter. conf. on medical image computing and computer-assisted intervention. 2015. pp. 234-241.
Wang C. The adaptive vortex search algorithm of optimal path planning for forest fire rescue UAV // Mat. of the 2018 IEEE 3rd advanced information technology, electronic and automation control conf., IAEAC 2018. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 2018. рр. 400-403.
