Статьи

Картографирование деревьев

Представьте, что перед вами стоит задача картографировать все деревья на территории города. Данные о деревьях полезны для разных целей, например, для их инвентаризации или для расчета площадей, покрытых кронами, что можно использовать в проектировании городских пространств. Подходов к этой задаче несколько.

Полевое картографирование с использованием данных GPS. Самый простой, но трудозатратный способ. Чтобы картографировать деревья целого города понадобится много волонтеров и времени. Например, на перепись деревьев Нью-Йорка ушло два года, в ней участвовало около 2200 волонтёров.

Использование данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Здесь всё опирается на вычисление растительного индекса NDVI. 


Как работает NDVI. Хлорофилл сильно поглощает видимый свет, а клеточная структура листьев сильно отражает ближний инфракрасный свет. Когда растение становится обезвоженным, больным, пораженным болезнями и т. д., губчатый слой разрушается, и растение поглощает больше ближнего инфракрасного света, а не отражает его. Таким образом, наблюдение за изменением ближнего инфракрасного по сравнению с красным светом дает точное указание на присутствие хлорофилла, который коррелирует со здоровьем растений. 

Но NDVI даёт информацию не только о деревьях, но и о растительности в целом. Чтобы вычленить кроны деревьев из данных ДДЗ используют алгоритмы машинного обучения. Эйдан Своуп из Descartes Labs построил модель машинного обучения для идентификации кроны деревьев по спутниковым снимкам. Чтобы обучить модель, он определил известные кроны деревьев, используя данные лидара и снимки NAIP Калифорнии. Модель обучили классифицировать какие пиксели содержат деревья на соответствующих спутниковых изображениях. Результатом стала модель с машинным обучением, которая научилась идентифицировать деревья, используя только четырехканальные спутниковые и аэрофотоснимки с высоким разрешением (~ 1 метр). 

Карта крон деревьев в Нью-Йорке, построенная с помощью модели машинного обучения.


Использование панорамных снимков. Недавно мы уже писали про проект Treepedia. Принцип такой: ИИ распознает деревья на панорамах Google Street View и вычисляет Green View Index - отношение площади крон деревьев к площади снимка. Этот показатель показывает, насколько городское пространство “зеленое”.