|
Спутниковые снимки, анализируемые ИИ, становятся новым инструментом поиска не нанесенных на карту дорог, которые разрушают окружающую среду в диких районах. Заслуженный профессор Университета Джеймса Кука Билл Лоуренс был соавтором исследования, в котором анализировалась надежность автоматизированного подхода к крупномасштабному картографированию дорог с использованием сверточных нейронных сетей, обученных на дорожных данных, с использованием спутниковых снимков. Он сказал, что Земля переживает беспрецедентную волну дорожного строительства, и к середине столетия ожидается строительство около 25 миллионов километров новых дорог с твердым покрытием. "Примерно 90% всего дорожного строительства приходится на развивающиеся страны, включая многие тропические и субтропические регионы с исключительным биологическим разнообразием. "Резко расширяя доступ к ранее отдаленным природным районам, плохо регулируемое строительство дорог приводит к резкому увеличению экологических нарушений из-за таких видов деятельности, как лесозаготовки, добыча полезных ископаемых и расчистка земель", - сказал профессор Лоуренс. Он сказал, что многие дороги в таких регионах, как легальные, так и нелегальные, не нанесены на карту, а исследования дорожных карт в бразильской Амазонии, Азиатско-Тихоокеанском регионе и других местах регулярно выявляют протяженность дорог в 13 раз большую, чем указано в правительственных базах данных или дорожных базах данных о дорогах.
|
|
"Традиционно дорожное картографирование означало отслеживание дорожных объектов вручную с использованием спутниковых снимков. Это невероятно медленно, что делает практически невозможным оставаться в курсе глобального дорожного цунами", - сказал профессор Лоуренс. Исследователи обучили три модели машинного обучения автоматически отображать дорожные объекты на основе спутниковых снимков высокого разрешения, охватывающих сельские, как правило, отдаленные и часто покрытые лесами районы Папуа - Новой Гвинеи, Индонезии и Малайзии. "Это исследование показывает замечательный потенциал искусственного интеллекта для решения крупномасштабных задач, таких как глобальное картографирование дорог. Мы еще не достигли этого, но добиваемся значительного прогресса", - сказал профессор Лоуренс. "Разрастающиеся дороги, вероятно, являются самой серьезной прямой угрозой тропическим лесам во всем мире. Еще через несколько лет искусственный интеллект может предоставить нам средства для составления карт и мониторинга дорог в наиболее экологически важных районах мира".
|
