В журнале ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing опубликовано исследование, в котором ученые Абердинского университета представили передовую модель искусственного интеллекта для картирования земного покрова. Она способна не просто определять, где находится лес или пашня, а делать это с высокой точностью и скоростью даже в сложных природных условиях.
Модель называется SAGRNet — она сочетает в себе графовую нейросеть и механизм внимания, что позволяет анализировать не отдельные пиксели, а целые объекты — поля, луга и другие элементы ландшафта. Такой подход позволяет выявлять связи между частями изображения, обеспечивая более надежное картирование.
Модель обучалась на снимках с орбитальных спутников, охватывающих разнообразную территорию Шотландии — от Абердина до Хайленда. Затем исследователи проверили ее эффективность в пяти разных уголках планеты: от Сиднея до Нью-Йорка. SAGRNet справилась с задачей даже в условиях разной растительности и плотности застройки.
Такие решения особенно важны для оценки последствий наводнений, пожаров или засух, а также для мониторинга сельскохозяйственных культур и планирования устойчивого землепользования. Технология может применяться в государственных программах по отслеживанию изменения окружающей среды.
Топографическая информация — это не просто карта, это инструмент выживания.
Ее коллеги добавили, что модель может использоваться для точного прогноза урожая или отслеживания, как менялось землепользование за годы. Открытый доступ к коду модели делает ее особенно перспективной для глобального применения.
Точность ИИ-моделей, анализирующих ландшафт, важна не только на Земле, но и далеко за ее пределами. Ранее Наука Mail рассказала, как спутниковые миссии нового поколения могут регистрировать вспышки сверхновых и прокладывать путь к более масштабным научным и образовательным космическим проектам.