RIATOMSK.RU
-14°C
27 ноября 2020  |  
9:15
  |  
-14°C
8:54  17 ноября 2020 г.

"Цифровой лес": как разработки ТПУ помогают решать лесные проблемы

Русанова Дарья
© предоставлено пресс-службой ТПУЦифровой лес: как разработки ТПУ помогают решать лесные проблемы

ТОМСК, 17 ноя – РИА Томск. Пожары, незаконные вырубки, больные деревья – все это, к сожалению, реалии лесного хозяйства, с которыми нужно бороться, в том числе с помощью новых научных и технических подходов. Какие разработки Томского политеха (ТПУ) помогают решать эти проблемы, рассказал в интервью РИА Томск директор Инженерной школы информационных технологий и робототехники ТПУ Дмитрий Сонькин.

Цель – единая система

– На протяжении какого времени ТПУ занимается разработками для леса? Что за это время удалось сделать?

– Работы в части автоматизации лесного хозяйства ведутся более 30 лет, поэтому были опробованы совершенно разные технологии и подходы.

Во многом мы были абсолютно первыми: автоматизировали сбор данных о лесных пожарах по радиоканалу, разработали систему выписки и проверки лесорубочных билетов, применили беспилотники для задач лесного хозяйства, автоматизировали работу летчиков-наблюдателей за лесными пожарами, применили навигацию на воздушных судах для мониторинга пожаров.

Когда не было компьютеров, была передача по радиоканалам, потом перешли на компьютеры, сотовую связь, интернет – вся технологическая линейка была пройдена нами в числе первых. Мы работаем с широким спектром заказчиков от федерального до регионального уровня и применяем разработки практически во всех отраслях лесного хозяйства.

© предоставлено пресс-службой ТПУ
Директор Инженерной школы информационных технологий и робототехники ТПУ Дмитрий Сонькин

Среди ключевых проектов отмечу федеральную государственную информационную систему дистанционного мониторинга лесов "ИСДМ-Рослесхоз", региональные системы комплексного мониторинга лесопожарной обстановки, телекоммуникационные комплексы на базе беспилотников, системы раннего обнаружения пожаров с помощью видеонаблюдения и нейронной сети.

Также у нас есть новый проект – охватывающий все направления деятельности лесников ситуационный центр лесного хозяйства, разработку которого мы ведем совместно с инновационным научно-техническим предприятием "Киберцентр" при ТПУ.

– А где-то уже применяется эта новейшая разработка?

– Макет ситуационного центра сейчас развернут в департаменте лесного хозяйства Томской области, там проводится его опытная эксплуатация. Подобного нет ни в других субъектах России, ни на федеральном уровне. Только недавно заместитель федерального агентства лесного хозяйства говорил о том, что они задумались о создании таких центров, а у нас он уже действует.

– Для чего нужны подобные центры лесного хозяйства?

– Лесное хозяйство, как и любая другая сфера, автоматизировалась кусочками. Под каждую конкретную задачу кем-то разрабатывался отдельный программный комплекс. В итоге получается лоскутное одеяло, а между собой эти лоскутки не связаны. Наша задача – связать эти лоскутки воедино, объединить всю информацию в одной системе.

Кроме того, при ручном вводе информации для взаимосвязи разрозненных систем всегда есть вероятность намеренного и ненамеренного искажения данных.

– Какие первоочередные подсистемы должны входить в ситуационный центр?

– Больная тема для лесного хозяйства – рубки леса, причем не только незаконные, проводимые в не предназначенных для этого местах. Есть ведь и другая глобальная проблема – несоответствие подаваемой арендаторами отчетности фактической ситуации.

Например, отчитались за одно количество леса, по факту срубили совсем другое, а уж что конкретно повезли дальше – вообще никто не знает. То есть на любом из этапов даже легальной заготовки имеется возможность обмануть государство.  

© предоставлено пресс-службой ТПУ
Внедрение навигационного комплекса для летчика-наблюдателя в Ямало-Ненецком автономном округе
Условно это работает так. Арендатор говорит: "Я добыл один куб леса", – и подает отчет. Вся техника, которая ездит и перевозит лес, оснащена ГЛОНАСС, и у каждой машины есть максимальные характеристики вместимости. Соответственно, мы знаем, сколько ходок она сделала и сколько она в принципе могла бы увезти.

Дальше есть склад, по которому арендатор тоже должен отчитываться и сообщать, сколько у него там находится леса. Если мы элементарно сопоставим данные, сколько у него, по данным обследований, есть леса, сколько леса к нему завозилось на склад, сколько рейсов техника сделала, то можно автоматически выявлять некоторые несоответствия.

Например, арендатор говорит, что у него на складе 10 кубов леса, а по отчетам он добыл один куб. Вопрос: откуда взялось девять? Еще и техника ездит, ездит, ездит, а по отчетам объемы маленькие. Спрашивается, что она ездит? По одному бревнышку возит? Есть такие вещи, которые просто уже косвенно начинают показывать проблемные места.

Более того, для решения этих вопросов предлагается даже отслеживать прохождение каждого конкретного ствола от места вырубки вплоть до таможни. Технологии для этого в виде чипов, системы ГЛОНАСС, систем космического мониторинга и аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов имеются.

Но, естественно, нужно начинать с изменения нормативно-правовой базы, и здесь мы как ученые можем только содействовать и помогать, но ключевая роль – за государством.

– Какие глобальные вызовы стоят перед специалистами ТПУ в отношении лесных разработок?

– Глобальный вызов – цифровизация. То есть перевод всех процессов в лесном хозяйстве в электронный вид, и не просто один в один как копия бумажного процесса, а его адаптация, оптимизация под новые технологии. Это касается и лесоустройства, и лесовосстановления, и охраны лесов, и прочих направлений лесного хозяйства.

Необходимо объединить все – как уже имеющиеся программы и продукты, так и вновь создаваемые – в единое целое, чтобы в итоге получилась одна система, в которой все данные бились бы между собой и могли бы быть использованы без повторного ввода. Это позволит существенно оптимизировать, упростить ввод данных и доступ к ним всех заинтересованных лиц.

А уж задачи последующего анализа, прогнозирования и моделирования на основе собранной информации для нас абсолютно понятны, решаемы и по большей части уже решены.

Больные вопросы и их решение

– Правда, что с помощью беспилотников возможно отслеживать заболеваемость деревьев? Как это работает?

– Да, эти технологии дают возможность обследовать лес не только на пожары и вырубки, но и выявлять ярко выраженные очаги заболевания деревьев. У нас как раз есть компетенции, которые по видео и фоторяду смогут определять заболевания деревьев. 

Безусловно, мониторинг с помощью беспилотных летательных аппаратов получается намного дешевле, чем с помощью вертолетов и самолетов, и их необходимо задействовать для решения подобных задач.

Кроме того, аэрофотосъемка, как и космическая съемка, должна помочь решить проблему таксации лесов, которая сейчас все еще выполняется "дедовскими" методами: натурным обследованием местности и описанием каждого отдельно взятого дерева. Поэтому стоимость проведения лесоустроительных работ непомерно высокая и во многих регионах таксационные описания не обновлялись 2-3 десятка лет.

Где-то эти работы существуют только на бумаге, и применить их в информационных системах просто невозможно. Беспилотники и космос способны помочь в этом вопросе.

Как предсказывать пожары

– Вы упомянули, что есть технологии для мониторинга лесных пожаров. Они уже где-то используются? Как они работают?

– Мы давно занимаемся задачами мониторинга, обнаружения, учета и анализа лесных пожаров. Эти системы используются практически во всех наиболее горимых субъектах России. После каждого лесопожарного сезона мы подводим итоги, и статистика показывает, что наши продукты охватывают более 80% лесных пожаров как по площади, так и по количеству. Естественно, такая система развернута и в Томской области, включая все лесничества и авиаотделения.

© предоставлено пресс-службой ТПУ
Внедрение навигационного комплекса для летчика-наблюдателя в Ямало-Ненецком автономном округе

Системы основаны на комплексном подходе: для анализа используются данные сразу из трех независимых источников – наземного, авиационного и космического наблюдения. Это позволяет достичь высочайшей точности и оперативности.

В качестве наземной составляющей задействуются видеокамеры, расположенные на вышках сотовой связи и пожарно-наблюдательных вышках. В основном они располагаются вблизи населенных пунктов, дорог, ценных лесных массивов, а в некоторых регионах охватывают практически всю местность.

Камеры наблюдают за лесом по расписанию, ищут задымление. Информация автоматически обрабатывается, поступает в местное лесничество и региональную диспетчерскую службу, и при необходимости – в систему оповещения населения МЧС.

Далее принимается решение о выделении сил и средств на тушение, в чем также помогает система, автоматически вычисляющая необходимое количество людей и техники и источник их оптимального привлечения в зависимости от местоположения и наличия конкретных сил и средств в этом месте.

– Это какие-то умные камеры?

– Камеры обычные, но дальше наше программное обеспечение позволяет с помощью нейросетей – это один из инструментариев искусственного интеллекта – определять пожар, рассчитывать координаты.

– Насколько я знаю, ваша система позволяет и, скажем так, предсказывать пожары. Как это происходит?

– Имея статистические данные о пожарах, погоде, состоянии лесов за много лет наблюдений, мы имеем возможность заниматься предиктивной аналитикой и предсказывать, как будет развиваться ситуация, где могут возникнуть пожары, и принимать на этой основе превентивные меры, обращать повышенное внимание при возникновении определенных повторяющихся условий.

Искусственный интеллект для леса 

– Ранее на пресс-конференции, посвященной образовательному и акселерационному интенсиву "Архипелаг 20.35", сообщалось, что ТПУ будет курировать один из треков проекта. Он как раз посвящен применению технологий искусственного интеллекта в лесном хозяйстве. Что делают участники трека?

– Да, ТПУ реализует на "Архипелаге 20.35" трек "Искусственный интеллект в лесной промышленности", как раз потому что у нас есть большой багаж компетенций и разработок по этой теме. Вместе с IT-компаниями наши эксперты помогают прокачивать студенческие, молодежные стартапы для лесного хозяйства с помощью технологий искусственного интеллекта. Здесь для участников сделана целая серия образовательных лабораторий.

Наши ученые рассказывают о нейронных сетях, о прогнозировании с использованием методов машинного бучения, о работе с аэрокосмоснимками, как подготавливать большие данные для дальнейшего анализа и о многом другом.

9:00
27 ноября 2020 г.
"Сам бы ел" и еще 3 фирмы Томска нацелились на рынок Северо-Запада РФ
7:14
27 ноября 2020 г.
Синоптики прогнозируют небольшой мороз в Томске в пятницу
17:57
26 ноября 2020 г.
Форум о социальном предпринимательстве второй раз пройдет в Томске
17:40
26 ноября 2020 г.
Депутаты облдумы приняли закон о приемных семьях для пожилых
17:20
26 ноября 2020 г.
Томская облдума прописала условия содержания животных в приютах
17:19
26 ноября 2020 г.
Облдума сохранила транспортные льготы 116тыс томичам на 2021г
16:12
26 ноября 2020 г.
ТГУ вошел в консорциум по созданию роботов для медицины
Наверх
Сайт РИА Томск /riatomsk.ru/ содержит информацию, подготовленную Региональным информационным агентством "Томск" (РИА Томск) с территорией распространения – Российская Федерация, зарубежные страны.
РИА Томск зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 06 ноября 2019 г. Свидетельство о регистрации ИА № ФС 77-77122.
Настоящий ресурс может содержать материалы 18+. Материалы, размещенные на правах рекламы, выходят под знаком "реклама". РИА Томск не несет ответственности за партнерские материалы.
Рейтинг@Mail.ru
Яндекс.Метрика
ЧИТАЙТЕ
РИА в VK
Главные новости дня в нашей рассылке