Рейтинг@Mail.ru
Поиск
x
Фотоконкурс «Дикая природа России»
Звери

Африканских слонов посчитали со спутника с помощью ИИ

National Geographic Россия
28 декабря 2020
_-.png
Этот метод оказался не менее эффективным, чем подсчет вручную.

Как отмечают авторы нового исследования, популяция африканских слонов (Loxodonta africana) резко сократилась за последнее столетие из-за браконьерства и фрагментации среды обитания. Для сохранения вида необходимо знать их количество и места обитания.

Неточные подсчеты приводят к неправильному использованию ограниченных природоохранных ресурсов и неправильному пониманию тенденций в области популяций.

В настоящее время наиболее распространенным методом исследования популяций слонов в саванне является подсчет с воздуха с пилотируемых самолетов. Однако наблюдатели, участвующие в аэрофотосъемке, могут утомиться или столкнуться с проблемами из-за плохой видимости, а аэрофотосъемка может быть дорогостоящей и сложной с точки зрения логистики.

Исла Дюпорге из WildCRU совместно с исследовательской группой по машинному обучению предложила эффективное решение этих проблем.

Дистанционное зондирование слонов с помощью спутниковых снимков и автоматизация обнаружения с помощью глубокого обучения обеспечивает новый метод наблюдения за животными, а также решает различные существующие проблемы. Спутники могут собирать изображения площадью более 5000 км² за один проход в считанные минуты, что исключает риск двойного подсчета.

_---.png
Пример спутникового снимка без обработки ИИ
Фото: Isla Duporge
_--.png
Тот же снимок после обработки ИИ
Фото: Isla Duporge

Авторы работы указывают, что спутниковый мониторинг — это ненавязчивый метод, не требующий присутствия на земле, что исключает риск для безопасности как человека, так и для животных. Кроме того, этот метод делает доступными ранее недоступные, а также приграничные районы.

Одна из проблем использования спутникового мониторинга — обработка огромного количества созданных изображений. Однако автоматизация обнаружения животных означает, что процесс, который мог бы занять месяцы, можно завершить за считанные часы. Кроме того, ИИ менее подвержен ошибкам, а ложноотрицательные и ложные срабатывания алгоритмов глубокого обучения согласованы и могут быть исправлены путем систематического улучшения моделей.

Чтобы разработать этот новый метод, команда создала индивидуальный набор обучающих данных, включающий более чем 1000 помеченных слонов в Южной Африке. Он был введен в свёрточную нейронную сеть (CNN), а результаты были сопоставлены с показателями человека.

Выяснилось, что слонов можно обнаружить на спутниковых снимках с точностью, сопоставимой с возможностями обнаружения человеком. Результаты моделей CNN составили 0,78 в неоднородных областях и 0,73 в однородных областях, по сравнению со средней оценкой способности обнаружения человека равной 0,77 в гетерогенных областях и 0,80 в однородных областях. Кроме того, ИИ смог идентифицировать не только взрослых слонов, но и детенышей.

Как отмечают ученые, исследование демонстрирует силу технологий на службе сохранения биоразнообразия.

Узнайте, как новый американский спутник оказался способен видеть сквозь облака и даже стены зданий.

рекомендации
Космический корабль, ракета

Приблизиться к космосу: двухдневный маршрут по Калуге и Боровску

Информация

Стоунхендж и каменные лабиринты России и Скандинавии

Карта, Россия

5 захватывающих туров по России от Камчатки до Кавказа

None