Масштаб проблемы
Общая площадь лесов в Алтайском крае — почти 4,5 млн га. Более 29 тыс. га имеют различные повреждения. Доля «неустойчивых» насаждений — всего 0,64%, но динамика тревожная: в Новичихинском лесничестве площадь усыхания за пять лет выросла на 5 тыс. га, а в Горно-Колыванском очаги короеда удвоились за восемь лет.
Причин несколько. Первая — поднятие грунтовых вод в 2016 году, когда подтопило около 24 тыс. га сосняков. Вторая — полиграф уссурийский, жук-короед, завезенный с Дальнего Востока в 2012 году. Он способен за 2–3 года довести здоровое дерево до критического состояния.
Полное отмирание древостоя занимает около десяти лет — именно эту шкалу ученые и научились отслеживать из космоса. Вредитель действует на дерево незаметно: отмирание начинается только через 2–3 года, поэтому изменения проявляются с задержкой. Очаг в Горно-Колыванском лесничестве то разрастается при благоприятной погоде, то затухает — все зависит от температуры и влажности.
Как работает алгоритм
Автор разработки — старший преподаватель кафедры физической географии и геоинформационных систем АлтГУ, кандидат географических наук Людмила Долгачева. Она много лет работала в лесозащите и знает отрасль изнутри.
«Мы взяли классический способ дешифрирования космических снимков, когда с помощью спектрального анализа выявляются очаги поражения и их площадь, — рассказывает она. — Совместили его с возможностями ИИ, который по геометрическим признакам — форме и размеру крон — определяет степень повреждения. Получился тандем отечественной системы „Канопус-В“ и европейской Sentinel-2 с нейронной сетью U-Net».
Точность данных достигает 95%. Это позволяет принимать точные решения: при начальной стадии повреждения достаточно обработки, при критической — необходимы санитарные рубки.
Главная инновация — не просто использование снимков, а их интеллектуальная обработка. Раньше специалисты могли определить лишь общую площадь повреждений. Теперь алгоритм разделяет их на три стадии: начальную, напряженную и критическую. Каждая длится 2–3 года.
«Ранее применялось дистанционное зондирование — дешифрирование снимков, которое позволяло оценить площадь повреждения по цветовым характеристикам, — объясняет Долгачева. — Но этого недостаточно для точной диагностики. Мы подключили нейросеть U-Net, обученную анализировать форму и геометрию крон. Это позволяет не просто выделить поврежденный участок, а подразделить его по степени повреждения».
Результат накладывается на карту в открытой программе QGIS — лесники получают готовую «карту болезней» для принятия срочных решений.
Важность разработки
До разработки алгоритма лесопатологи после получения снимков сами выезжали в очаги поражения и изучали ситуацию на месте. Но не в каждый уголок леса можно добраться. В труднодоступных местах — на затопленных, заболоченных и высокогорных участках — наземный мониторинг провести невозможно, а вертолетный облет слишком дорог.
«В Новичихинском районе масштабы усыхания страшные: все вокруг стоит желтое и мертвое. Это тысячи гектаров. И к ним не подъехать, не подойти, не доплыть, чтобы посчитать урон, — объясняет ученая. — Но благодаря дистанционному мониторингу мы можем отследить, как процесс переходит из стадии в стадию, и локализовать очаги, чтобы спасти соседние здоровые деревья. За последние годы ситуация там стабилизировалась».
В качестве полигонов для проверки алгоритма взяли два участка. Первый — Новичихинское лесничество, где в 2016–2017 годах озера вышли из берегов и затопили 24 тыс. га ленточных боров. Второй — Горно-Колыванское лесничество, где для полиграфа уссурийского нашлась подходящая порода — пихта — и благоприятный климат.
Для начала ученые взяли два вида повреждений — вымокание деревьев на затопленных участках и поражение полиграфом. Именно они чаще всего встречаются на труднодоступных территориях. В перспективе — обучить нейросеть определять все возможные повреждения.
От скепсиса к доверию
Людмила Долгачева работала в Центре защиты леса Алтайского края, в отделе дистанционных наблюдений и геоинформационных систем.
«Поначалу к дистанционному методу относились скептически: лесники привыкли доверять тому, что сами увидели, — рассказывает она. — Приходилось объяснять, что это не просто картинки, а набор каналов с информацией. Лесопатологи выезжали на участки, выявленные дистанционно, и повреждения всегда подтверждались. Сейчас методике доверяют больше».
На первом тренировочном выезде она поняла, насколько важен каждый участок леса.
«Я всегда специализировалась на геоинформационных системах, но именно в полях поняла, как важно каждое дерево, — делится ученая. — Видя, какой тяжелый труд у лесников, как они переживают, когда не могут попасть в труднодоступные места, появилось стремление облегчить их работу. Алгоритм берет на себя рутину и превращает труднодоступные чащи из „слепых зон“ в территории под контролем».
Что дальше
Методика уже предложена для внедрения в Центр защиты леса Алтайского края и успешно применялась для обследования ленточных боров. Она также легла в основу учебных курсов АлтГУ при подготовке специалистов лесного хозяйства.
В планах — дообучить алгоритм на другие болезни и вредителей, а также создать единую геоинформационную платформу для отслеживания климатических и биологических угроз лесам региона.
«Это будет онлайн-платформа, куда можно зайти и посмотреть, на каких участках есть повреждения, причем по стадиям, — рассказывает Людмила Долгачева. — Можно подключить слои по болезням, вредителям, пожарам — объединить все в единую систему. База пространственных данных лесничеств края уже есть. Человека полностью заменить в лесном хозяйстве невозможно, но помочь работникам леса эти технологии могут».
По мнению доцента кафедры физической географии и геоинформационных систем АлтГУ Ирины Ротановой, применение геоинформационных технологий и искусственного интеллекта для решения практических вопросов природопользования — одно из самых актуальных направлений в географии и геоэкологии. Такие разработки позволят лесникам защищать зеленое богатство не вслепую, а с научной точностью.
Сама Людмила Долгачева не планирует останавливаться: в планах — адаптировать алгоритм для оценки ущерба от лесных пожаров и других вредителей.
