Изображение создано с помощью нейросети © gisinfo.ru

В КБ «Панорама» разработан сервис автоматического распознавания и векторизации «Panorama Vision» версии 1.4.0. Сервис дополнен нейросетевой моделью для сегментации лесов на мультиспектральных (RGB) спутниковых снимках с пространственным разрешением 0.6-1.2 м/пиксель. Модель, построенная на основе архитектуры «Трансформер», точно идентифицирует три категории объектов: высокий лес, поросль леса (молодые древесные насаждения, кустарники), вырубки (участки с недавно удаленным древостоем). Благодаря механизму внимания, характерному для трансформеров, нейронная сеть может улавливать глобальные зависимости между всеми частями изображения. Учет контекста окружающей местности позволяет нейронной сети корректно распознавать крупные и протяженные объекты, такие как лесные массивы, а также точнее классифицировать неоднозначные участки, например, отличать мелкую поросль от вырубок.

Обучение нейросетевой модели проведено на снимках регионов Российской Федерации. Достигнутая точность сегментации на тестовой выборке превышает 90%. Результатом обработки снимков является векторная карта местности, формируемая сервисом «Panorama Vision» с использованием классификатора map5000m.rscz. Высокий лес наносится на карту, как площадные объекты «Лес густой высокий» с кодом 71111110, поросль леса — как площадные объекты «Поросль леса» с кодом 71113000, вырубки — как площадные объекты «Леса вырубленные» с кодом 71112300.

0 читать дальше