Космические технологии «Терра Тех» повышают эффективность управления лесным хозяйством России
Спутниковые данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) становятся главным источником информации для контроля и управления лесными ресурсами на территории России. Результаты применения космических сервисов с использованием искусственного интеллекта для мониторинга лесного комплекса России были представлены специалистами АО «Терра Тех» (входит в холдинг «Российские космические системы» Госкорпорации «Роскосмос») на Невском международном экологическом конгрессе в Санкт-Петербурге, проходившем под эгидой Министерства природных ресурсов и экологии РФ (Минприроды России).
С июня 2022 по март 2024 года Рослесхоз и Роскосмос провели эксперимент по применению геотехнологий для повышения скорости получения и точности информации о вырубке лесов на основе анализа материалов космической съемки с использованием нейросетей. Технологической основой эксперимента стала платформа Роскосмоса «Цифровая Земля», которая сегодня в автоматическом режиме обрабатывает космические данные по территории всей страны в интересах всех субъектов России.
Региональные министерства, в ведении которых находится лес, при взаимодействии сотрудников «Рослесинфорга» и «Терра Тех» предоставили разрешительные документы на вырубки. Для этих территорий были отобраны соответствующие космические снимки за определенные периоды времени, с помощью нейросетей сформированы векторные границы лесоизменений, а затем проведена верификация результатов работы нейросети с данными из лесных деклараций, а также с информацией о легальном использовании лесов из Единой государственной автоматизированной информационной системы учета древесины и сделок с ней (ЛесЕГАИС).
По итогам эксперимента часть лесоизменений признавалась легальным отводом лесосек, фиксировались лишь выходы за границы разрешенной рубки, однако часть лесоизменений имели признаки нарушений лесного законодательства. Информация о выявленных признаках нарушений направлялась в региональные министерства для проведения проверочных мероприятий. Непрерывный мониторинг рубок проводился параллельно с дообучением и модернизацией нейросетевых моделей, таким образом их точность постоянно повышалась.
В 2022-2024 годах в рамках эксперимента было выполнено 140 съемочных циклов, охватывающих 8 лесничеств в 5 субъектах Российской Федерации. Усредненная периодичность мониторинга составила 1 раз в 3 дня. Нейросети выявили 781 рубку. Общий рост автоматизации составил порядка 70%. Автоматизированные алгоритмы существенно повысили объем и оперативность обнаружения нелегальных лесозаготовок. При этом система показала, что способна идентифицировать объекты, которые могут быть упущены оператором при традиционном подходе к анализу снимков. По оценкам экспертов АО «Терра Тех», в перспективе возможно достичь 95% автоматизации процесса.
Совместный проект Рослесхоза и Роскосмоса по непрерывному космическому мониторингу на базе нейросетей показал отличные результаты. Наш общий опыт стал примером продуктивного межведомственного сотрудничества и эффективного взаимодействия для решения межотраслевых задач. Поэтому важно распространить практику применения автоматизированных геотехнологий для контроля и управления лесными ресурсами на территории всей страны. Технологически оба ведомства к этому готовы: уже отработана в экспериментальном режиме интеграция двух ведомственных систем – ФГИС ЛК Рослесхоза и платформы «Цифровая Земля» Роскосмоса, определен образ выходного продукта и бизнес-логика взаимодействия двух систем.
По данным Управления федерального государственного лесного надзора Рослесхоза, за 6 месяцев 2024 года было возбуждено 1,8 тыс. уголовных дел, общий размер штрафов составил 4,5 млн рублей, когда лесная охрана выявила 3,8 тыс. фактов нелегальной рубки деревьев.
Использование данных ДЗЗ, помимо обнаружения вырубок, позволяет решать широкий спектр других задач в области лесного хозяйства: идентифицировать площади, покрытые лесом, проводить мониторинг пожаров, фиксировать ветровалы, поражение и гибель леса, проводить лесотаксацию с определением класса высоты и возраста деревьев, породного состава и запасов древесины, а также контролировать воспроизводство лесов.
