Состоялся четвертый семинар Весенней серии семинаров Лаборатории «Закустаривание Арктики: как нейронные сети и космические снимки позволяют исследовать глобальную трансформацию экосистем на детальном уровне?»
На семинаре 15 мая научный сотрудник МЛЛЭ ph.D., Анна Андреевна Деркачева с соавторами, представила технические аспекты обработки применения сверточных нейронных сетей для оценки динамики закустаренности изображений и тематические результаты изучения интенсивности закустаривания в связи с микроклиматическими условиями ландшафтов.
Исследования процессов и явлений, являющихся ответом природной среды на текущие глобальные изменения климата, требуют большого количества детальных данных о состоянии ландшафтов на больших площадях. Большинство работ до сих пор являются либо локальными, либо модельными. Массовая генерация высоко детальных космических снимков в последние десятилетия предоставила возможности обеспечения таких исследований базовыми данными, однако информационный потенциал снимков использовался слабо. Среди ключевых причин – неспособность быстро обработать большие объемы съемки человеком, обладающим высоким уровнем абстракции и переноса понятий, одновременно с объективными ограничениями традиционных методов автоматизированной обработки изображений, приводящих к плохому распознаванию сложных объектов и абстрактных понятий на снимках.
Закустаривание, активным агентом которого является ольховник, считается одним из самых ярких трендов трансформации ландшафтов Арктики в ответ на глобальное потепление. В представляемой работе применены сверточные нейронные сети (CNN) для обработки разновременных спутниковых снимков субметрового разрешения с целью детального картографирования Ольховника Кустарникового (Duschekia fruticosa) в ландшафтах южных тундр. Высокая детальность и временной охват материалов, полученных в результате CNN-обработки, позволили провести подробный анализ текущей закустаренности тундры и динамики этого процесса с точки зрения влияющих локальных факторов среды.