Географы ВШЭ представили исследования по использованию ИИ и датасетов дорог для региональных проектов лесопромышленного комплекса на международной конференции в Красноярске

Доцент Факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ, ведущий научный сотрудник Лаборатории мониторинга лесных экосистем ЦЭПЛ РАН Екатерина Подольская и студентка 1-го курса магистерской программы «Пространственные данные и прикладная геоаналитика» Анна Синицина приняли участие в работе секции «Технологии искусственного интеллекта и Big Data» XII Международной научной конференции «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли», которая проходила с 9 по 12 сентября 2025 года в Красноярске.

© Proxima

На конференции исследователи представили два доклада, посвященных актуальной проблеме использования машинного обучения для анализа и создания датасетов дорожной инфраструктуры, ключевых для оптимизации лесной логистики в регионах России.

В своем докладе «Датасеты машинного обучения для распознавания дорог» Екатерина Подольская провела системный обзор мирового опыта создания и применения открытых датасетов для тренировки нейросетевых моделей, предназначенных для автоматического распознавания дорог на спутниковых и аэроснимках. Были рассмотрены такие известные наборы данных, как SpaceNet, DeepGlobe и Chesapeake Roads, а также инструменты для работы с ними в среде QGIS. Особый акцент был сделан на том, что несмотря на обилие международных проектов, в России рынок качественных датасетов, особенно для решения узкоотраслевых задач, только формируется. Данные, полученные с помощью алгоритмов распознавания дорог, критически важны для инфраструктурных и лесотранспортных проектов.

В совместном докладе «Разработка инструмента анализа датасета машинного обучения для регионального проекта» исследователи представили практический кейс — разработанное ими программное обеспечение с графическим интерфейсом для анализа небольших геодатасетов. Инструмент был апробирован на данных о сезонных зимних дорогах (зимниках) Красноярского края. С его помощью было проанализировано, какие природные и инфраструктурные факторы (глубина снега, заболоченность, удаленность от постоянных дорог) влияют на продолжительность функционирования зимников, и построили прогнозные модели с использованием различных алгоритмов машинного обучения. Этот проект решает острую проблему отсутствия систематизированного учета сезонных дорог, крайне важных для логистики в Сибири, и предлагает масштабируемое решение, которое может быть адаптировано для данных по другим регионам России.

«Отметим хорошую техническую организацию работы Конференции в дистанционном формате, сделавшую наши доклады возможными.  Участвуем уже второй год подряд и отмечаем как очевидное увеличение числа докладов на новой для Конференции Секции, так и разнообразие интересных тем в большой области геоИИ. Спасибо и удачи организаторам в продолжении истории Секции!» - рассказывают авторы исследования Екатерина Подольская и Анна Синицина.

Участие Анны Синициной в международной конференции — яркий пример того, как на факультете географии НИУ ВШЭ студенты с самого начала обучения получают возможность применять свои знания в реальных проектах и заявлять о себе в научном сообществе.

Проведенные исследования являются частью работы по Государственному заданию по теме «Биоразнообразие и экосистемные функции лесов» (Регистрационный номер НИОКТР 124013000750-1) ЦЭПЛ РАН и вносят значительный вклад в развитие методов прикладной геоаналитики и машинного обучения для решения конкретных задач лесного хозяйства и устойчивого управления природными ресурсами