В лесном бизнесе спутниковые снимки используются с данными ГИС для географического картографирования и аналитики. Тем не менее, по мере того, как спутниковые снимки становятся более доступными и дешевыми, появляются новые приложения. В результате фирмы должны быть осведомлены о потенциальных приложениях, выходящих за рамки стандартных картографических функций, к которым привыкло большинство лесозаготовительных компаний.
Метеорологи, градостроители, исследователи, студенты, специалисты в области лесного хозяйства, океанографии и геолого-геофизических исследований используют спутниковые снимки как один из своих наиболее эффективных инструментов. Они действуют так, как если бы они были глазами в небе, передающими данные. Эти данные могут быть использованы для дистанционного зондирования и других важных целей.
Спутниковая съемка — одна из наиболее быстро развивающихся геопространственных технологий. Из-за растущей конкуренции на этом рынке качество наборов данных спутниковых снимков улучшается, а стоимость приобретения снижается.
Наборы данных спутниковых изображений, содержащие важную информацию о помеченных элементах, используются для городского управления и планирования, а также для развития умного города. А фирмы, занимающиеся аннотацией данных, занимающиеся аннотациями к изображениям, тексту и видео, могут создавать такие наборы данных спутниковых изображений для глубокого обучения для контролируемого машинного обучения.
Мониторинг лесных ресурсов и деятельности
Спутниковые изображения являются отличным источником данных для типичных приложений дистанционного зондирования, таких как распознавание и классификация объектов. Системы глубокого обучения на основе наборов данных спутниковых изображений на основе нейронных сетей могут распознавать характеристики и обнаруживать изменения во флоре, формах рельефа и структурах.
Хотя неясно, будет ли фотография с чрезвычайно высоким разрешением работать лучше (учитывая более высокую статистическую значимость) в этом отношении, изображения со средним и высоким разрешением, как правило, дают соответствующие результаты для подавляющего большинства случаев использования.
По мере того, как коммерческие спутниковые изображения становятся все более доступными, появляются новые услуги и компании, что может существенно повлиять на профессию лесного хозяйства.
Алгоритмы машинного обучения, используемые в лесном хозяйстве
Я не буду вдаваться в технические тонкости этих алгоритмов, но вот краткое изложение некоторых из наиболее часто используемых в приложениях машинного обучения. Некоторые из них знакомы лесникам по урокам статистики.
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Деревья решений
- Случайные леса
- Опорные векторные машины
- Наивный Байес
- K-ближайшие соседи
- Кластеризация K-средних
- Повышение градиента
Варианты использования в лесном хозяйстве
Машинное обучение, форма искусственного интеллекта, все шире используется в таких областях, как экология леса. Мы изучаем и анализируем использование трех регулярно используемых подходов машинного обучения (МО), включая обучение на основе дерева решений, искусственные нейронные сети и машины опорных векторов, в четырех различных элементах экологии леса за предыдущее десятилетие. Среди них:
- Способы распространения вида
- Углеродные циклы,
- Оценка и прогнозирование рисков
- Различные приложения для управления лесным хозяйством.
Хотя методы машинного обучения эффективны для категоризации, моделирования и прогнозирования в исследованиях лесного хозяйства, нехватка достаточных обучающих данных для спутниковых изображений и сравнительно более высокий порог приложений препятствуют дальнейшему росту машинного обучения. технологии.
Anolytics.ai предоставляет сервисы аннотирования изображений для аннотирования спутниковых изображений для машинного обучения и проектов искусственного интеллекта. Мы предоставляем наборы данных спутниковых изображений для глубокого обучения и обучающие данные для спутниковых изображений, созданных с использованием методов аннотирования изображений, таких как аннотация ограничительной рамки, аннотация семантической сегментации и аннотация многоугольника для различных видов распознавания объектов для моделей ИИ, таких как дроны.
Проблемы
В завершение я хотел бы обсудить некоторые проблемы машинного обучения в лесном хозяйстве. Одной из основных трудностей в недавнем исследовании является отсутствие достаточного количества обучающих данных для спутниковых снимков, что препятствует широкому использованию машинного обучения в лесной экологии.
Эти модели требуют больше данных, чем типичные модели, основанные на процессах, что приводит к более высоким затратам на сбор, хранение и обработку. Этому потенциалу способствовала растущая доступность наборов данных спутниковых изображений высокого разрешения для глубокого обучения, которые оказались надежным источником данных для моделей машинного обучения. Несмотря на это, сбор и обслуживание данных по-прежнему обходятся дорого.
Еще одна проблема заключается в отсутствии интереса экспертов в области лесного хозяйства к методам машинного обучения и/или их незнании, что может затруднить общую модель.
Также читайте: Роль аннотаций изображений в применении машинного обучения для точного земледелия.
Решение
Для решения текущих проблем в сельском и лесном хозяйстве существует огромный спрос на мониторинг лесов и посевов в режиме, близком к реальному времени.
Ежегодно земной шар выбрасывает около 36 миллиардов тонн CO2. Леса являются ценным ресурсом для снижения выбросов. Прекращение вырубки лесов, восстановление лесов и улучшение методов ведения лесного хозяйства могут ежегодно удалять из атмосферы до 7 миллиардов тонн CO2 при низких затратах. В результате леса являются важной частью борьбы с изменением климата и ценным ресурсом, который необходимо защищать.
Для решения текущих вопросов сельского и лесного хозяйства существует значительная потребность в лесном и сельскохозяйственном мониторинге. Мониторинг в режиме, близком к реальному времени, необходим для реагирования на серьезные события, такие как изменение климата или заражение насекомыми, для снижения их воздействия и оптимизации подходов к управлению, таких как точное земледелие, на устойчивой основе.
(Этот блог изначально опубликован автором по адресу https://www.anolytics.ai/blog/machine-learning-for-forest-monitoring-algorithms-use-cases-challenges/)
