ИИ обнаружил в Эстонии почти 10 000 незамеченных «полевых островков»
Исследователи Тартуского университета с помощью искусственного интеллекта проанализировали сельхозугодья Эстонии и нашли примерно на 10 000 больше лесных «полевых островков», чем указано в официальном реестре. Эти крошечные участки важны как места гнездования птиц и обитания полезных насекомых.
Учёные Тартуского университета разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, способный автоматически распознавать так называемые полевые островки — небольшие скопления деревьев и кустарников посреди сельскохозяйственных полей. Применив систему ко всей территории Эстонии, исследователи обнаружили около 38 000 таких островков — примерно на 34% больше, чем зафиксировано в официальном реестре Совета по регистрам и информации в сельском хозяйстве (ARIB).
Почему это важно
Несмотря на скромные размеры — обычно от 0,01 до 0,5 гектара, — полевые островки служат местами гнездования для полевых птиц и укрытием для диких пчёл и других полезных насекомых, опыляющих культуры и сдерживающих вредителей. Благодаря их экологической ценности фермеры могут получать поддержку в рамках Единой сельскохозяйственной политики Евросоюза за сохранение таких участков.
Как работает технология
Ранее нанесение полевых островков на карты зависело от того, насколько точно фермеры сами отмечали их в цифровом портале ARIB при подаче заявок на поддержку ЕС, из-за чего карты часто оказывались неполными или устаревшими. Специалисты из Тарту обучили модель глубокого обучения на более чем 15 000 размеченных примеров, взятых из аэрофотоснимков высокого разрешения и уже существующих карт, нарисованных фермерами. После обучения модель самостоятельно проанализировала почти 2000 аэрофотоснимков, охватывающих всю страну.
Больше всего ранее незамеченных островков обнаружено в центральной части Эстонии, где преобладают крупные сельхозполя. Единственный регион, где ИИ нашёл меньше островков, чем в официальном реестре, — северо-восток Эстонии, поскольку там многие островки состоят в основном из камней и кустарников, а не деревьев. Примечательно, что точность модели повышалась при использовании снимков чуть более низкого разрешения — так она охватывала более широкие участки ландшафта и лучше отличала отдельные островки от живых изгородей или опушек леса.
Исследователи подчёркивают: результаты не означают, что официальные карты ошибочны — они лишь показывают, насколько сложно отслеживать тысячи мелких элементов ландшафта только вручную. Набор данных и программный код опубликованы в открытом доступе, чтобы метод можно было применять и в других странах. Работа опубликована в журнале Geocarto International.
