Разработана методика упрощения дистанционного ИИ-мониторинга природы

Фото из открытых источников

Исследователями из России разработана новая методика предварительной обработки гиперспектральных изображений лесов и почв, которые получены со спутников или самолетов. В ближайшем будущем она способна упростить создание ИИ-систем дистанционного исследования природы и сделать их более точными. Об этом сообщает пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

Гиперспектральные камеры – это приборы, позволяющие делать изображения Земли из космоса или с борта самолета в широком диапазоне электромагнитных волн и параллельно производить детальный анализ поступающей информации. Подобные установки используют в ходе организации экологических и климатических исследований.

Для упрощения и ускорения обработки данных с подобных камер специалистами из Южного федерального университета (в Ростове-на-Дону) разработан особый алгоритм, позволяющий четче выделять центральные тенденции в спектральных характеристиках изучаемых объектов. Для его функционирования не требуются мощные компьютеры или мощные системы обработки информации.

Предложенный ростовскими учёными метод поможет снизить число ошибок в работе систем ИИ, коррелированных с анализом снимков с гиперспектральных камер. Точность анализа данных увеличилась на 15% в сравнении с иными методиками.

На практике это означает, что аграриям можно будет точнее определять, где требуется полив или удобрения, что станет способствовать росту урожайности, надеются авторы разработки. Востребована будет новация и экологами, и производителями продукции.