Как искусственный интеллект помогает в борьбе с лесными пожарами

Фото: Unsplash
Фото: Unsplash
«РБК Тренды» изучают, как использование нейросетей может помочь в мониторинге лесных пожаров и почему это важно

Уже сегодня эксперты говорят, что от пожароопасного сезона 2024 года не стоит ждать ничего хорошего: леса снова будут гореть, и гореть будут ярко. При этом одна из проблем нашей необъятной страны — невозможность достаточно точно оценить, что и в каком количестве сгорело. И здесь на помощь приходят нейросети.

Проект «Земля касается каждого» представил экспериментальную карту ландшафтных пожаров Восточной Европы. По классификации ООН в этот регион входят 10 стран: Россия, Белоруссия, Украина, Болгария, Венгрия, Молдавия, Польша, Румыния, Словакия и Чехия. Благодаря космическим снимкам спутников Европейского космического агентства Sentinel-2 обученная нейросеть определяет и наносит на карту точные границы территорий, затронутых пожарами. Достигнуть такой высокой точности в учете пожаров на большой территории (почти 19 млн км²) пока не позволяла ни одна из систем в мире. В течение 2020 года около 400 волонтеров вручную «отрисовывали», то есть картрировали ландшафтные пожары в России. Эта работала стала основой для обучения нейросети — теперь карта делает все сама.

Фото:freepik.com
Зеленая экономика Контроль за молнией и дождь по заказу: как технологии борются с пожарами

Плата за точность — низкая оперативность. Каждый участок Земли снимается примерно два раза в пять дней, но интервалы между доступными (безоблачными) снимками могут составлять недели. Поэтому карта предназначена не для оперативного мониторинга, а для получения аналитической информации, чтобы оценить закономерности развития пожаров, их масштабы и последствия. Уже сейчас видно, что сложная пожарная ситуация складывается в Забайкальском и Ставропольском краях, а также Астраханской области, распространяются пожары в Ростовской области и Краснодарском крае.

Еще одна особенность карты — возможность, не выезжая на место, получить предварительную информацию о типах земель и растительности, пройденных огнем. Нейросеть анализирует, что именно сгорело — трава, кустарники, деревья, мхи или растительность на водно-болотных угодьях, зашел ли пожар на особо охраняемую природную территорию и какова его площадь. Это особенно актуально, поскольку, как предупреждают экологи, власти могут значительно занижать площадь природных пожаров.

Карта поможет проанализировать реальную ситуацию с ландшафтными пожарами в России, реформировать систему охраны лесов и других природных территорий и в итоге радикально снизить масштабы пожаров.

От честности учета пожаров и их последствий зависит, насколько своевременно будут выделены силы и средства для борьбы с ними. Конечно, на уровне лесничества, сельсовета или небольшого района можно держать все данные о пожарах в голове, и этого будет достаточно для планирования борьбы с огнем. Но когда речь идет о более крупных территориях — областях, краях, республиках и стране в целом — информация о пожарах должна быть совершенно точной, честной и однозначной.

Индустрия 4.0 Как алгоритмы помогают бороться с пожарами в России

Как еще считают пожары в России

В России сейчас есть две основные системы мониторинга пожарной ситуации — дистанционный мониторинг по космическим снимкам «ИСДМ-Рослесхоз» и оперативные сводки, основанные на информации региональных диспетчерский служб.

В чем разница между ними, объясняет Алексей Ярошенко, кандидат биологических наук, эксперт по лесам и природным пожарам: «ИСДМ — это довольно старая система, официально введенная в эксплуатацию в середине нулевых, и это не недостаток, а достоинство, поскольку за два десятилетия работы многие ее «детские болезни» были успешно исправлены. Как система оперативного спутникового мониторинга, она прекрасна, но и у нее есть определенные ограничения. Все-таки она рассчитана прежде всего на лесные пожары, для этого и создавалась, а у нас сейчас очень много проблем с ландшафтными пожарами иных типов, возникающими вне лесов. И очень нужна первичная аналитическая информация по таким пожарам».

Сводки — это официальная информация по лесным пожарам. Ее собирает система ведомств и учреждений, подотчетных Рослесхозу и отвечающих за определенную категорию земель — земли лесного фонда. Если горит лес на такой земле, система должна все посчитать, проверить и перепроверить. А вот если горит лес «чужой», к этой системе не относящийся, то его в этой системе считать некому и незачем. «Плюс над каждым работником этой системы висит необходимость соблюсти целевые показатели сокращения площадей лесных пожаров, поэтому если что-то можно посчитать так, чтобы получилось поменьше, его обычно так и посчитают», — отмечает Ярошенко.

Статистика этих двух «традиционных» систем отличается кардинально: по дистанционным данным «ИСДМ-Рослесхоз» площадь лесных пожаров за 2023 год составила 11,8 млн га, а по данным оперативных сводок, которые затем станут основой для официальной статистики — только 4,5 млн га. Причины расхождения, как уже отметил эксперт, в основном бюрократические — по части лесов и земель пожары не учитываются в официальных сводках и не попадают в статистику. Например, если сгорел лес, растущий на сельхозземле, с бюрократической точки зрения ни самого леса, ни лесного пожара могло и вовсе не быть. А такие леса, поскольку они обычно непосредственно примыкают к поселениям и инфраструктуре, горят намного чаще остальных. Эксперт считает, что эффективно планировать борьбу с лесными пожарами на основе неполных и противоречивых данных невозможно.

Фото:Shutterstock
Социальная экономика Ученые выяснили, как связаны дым от лесных пожаров и школьные оценки

Может ли ИИ помочь в тушении пожаров

Для принятия системных решений по охране лесов от пожаров нужно время, а пока регионы ищут возможности для быстрого обнаружения пожаров, в том числе с помощью искусственного интеллекта.

Уже несколько лет в разных регионах России для этого используют наблюдательные посты, оснащенные камерами кругового обзора с телеобъективами и матрицами с высоким разрешением. Каждая камера может контролировать территорию радиусом в 20 км, то есть площадью более 1250 км². Задача искусственного интеллекта — выявить фотофайлы, на которых присутствую признаки задымления, рассчитать примерные координаторы и отправить материалы в оперативный штаб. Василий Глушков, заместитель министра лесного хозяйства Кировской области, признавался, что сначала система «реагировала чуть ли не на каждое облако». Но со временем система обучается, а ложных сигналов становится меньше.

Дисклеймер: Искусственный интеллект может серьезно помочь улучшить пожарную ситуацию в лесах. Однако предотвратить пожар, то есть сделать так, чтобы не было необходимости его тушить, может только человек. 9 из 10 пожаров происходят из-за неосторожного обращения с огнем — намеренных палов травы, плохо потушенных костров и брошенных сигарет, неисправных машин и пиротехники.

Обновлено 15.04.2024
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть