Вымирающих слонов нашли на снимках из космоса с помощью глубокого обучения

Используя спутниковые снимки с самым высоким разрешением и глубокое обучение, ученым из Исследовательского отдела охраны дикой природы Оксфордского университета удалось обнаружить слонов на снимках из космоса. 

За последнее столетие популяция африканских слонов (Loxodonta africana) резко сократилась из-за браконьерства, убийств местным населением в ответ на порчу урожая и фрагментации среды обитания. Для их сохранения необходимо знать, где они находятся и сколько их: точный мониторинг жизненно важен.

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

Команда из Оксфордского университета (WildCRU: факультет зоологии и исследовательская группа по машинному обучению: инженерный факультет) в сотрудничестве с доктором Ольгой Исуповой, Университет Бата, и доктором Тиеджун Ван, Университет Твенте, поставили перед собой задачу решить эти проблемы.

Помогло дистанционное зондирование с помощью спутниковых снимков и автоматизация обнаружения слонов с помощью глубокого обучения. Новый метод решает различные существующие проблемы контроля популяций. Спутники могут собирать изображения площадью более 5 000 км² за один проход за считанные минуты, что исключает риск двойного подсчета.

Спутниковый мониторинг — это ненавязчивый метод, не требующий присутствия на земле, что исключает риск вмешательства в жизнь популяций или угрозу безопасности человека во время сбора данных. Ранее недоступные районы становятся доступными, а приграничные районы, часто имеющие решающее значение для природоохранного планирования, могут быть обследованы без отнимающих много времени требований наземных разрешений.

Одна из проблем использования спутникового мониторинга — обработка огромного количества созданных изображений. Однако автоматизация обнаружения сокращает процесс обработки с нескольких месяцев до секунд. Кроме того, машины менее подвержены ошибкам.

Чтобы разработать этот новый метод, команда создала индивидуальный набор обучающих данных для более чем 1 000 слонов в Южной Африке, который был введен в сверточную нейронную сеть (CNN). 

Исследователи уверены, спутниковое дистанционное зондирование и технологии глубокого обучения помогут сохранить этих величественных млекопитающих.

Источник: hightech.fm



Добавить комментарий