Российские ученые научили ИИ считать листву по снимкам со спутников «Метеор-М»
Российские ученые создали нейросетевой алгоритм, который рассчитывает индекс листовой поверхности по данным с гидрометеорологических космических аппаратов «Метеор-М». По этому параметру можно судить о состоянии растительности, работе экосистем и развитии сельскохозяйственных территорий.
Индекс листовой поверхности показывает, сколько листьев приходится на участок земной поверхности. По нему можно судить, насколько активно растения фотосинтезируют и испаряют влагу. Такие данные нужны для экологического мониторинга, климатических моделей и оценки состояния полей, пастбищ, лугов и лесов.
Алгоритм обучали на данных приборов КМСС-2, установленных на спутниках «Метеор-М». Эти приборы получают мультиспектральные снимки в зеленом, красном и ближнем инфракрасном диапазонах с разрешением 60 метров. За основу взяли около 60 тысяч фрагментов съемки территории России за 2022 год.
Для обучения использовали модель PROSAIL, которая описывает, как растительность отражает свет в зависимости от содержания хлорофилла, влаги, сухого вещества, наклона листьев и свойств почвы. Карты, построенные нейросетью, показали хорошую точность для сельскохозяйственных и степных территорий — полей, пастбищ, лугов и редколесий. Для густых лесов результат оказался хуже.
В этом материале рассказываем, как нейросети помогают управлять спутниками, анализировать данные с зондов и повышать автономность космических миссий.
На обложке генерация ProКосмос
Самое популярное
