Forest Research Великобритании внедряет ИИ Meta DINOv2 для точного картографирования деревьев

Британская лесохозяйственная исследовательская организация Forest Research интегрирует модель искусственного интеллекта DINOv2 от Meta, чтобы значительно повысить точность картографирования деревьев. Эта инициатива является частью широкой программы по мониторингу лесных насаждений страны, направленной на поддержку амбициозного государственного Плана по улучшению окружающей среды. Модель используется для обновления и детализации данных, включая информацию для Карты деревьев за пределами лесных массивов (Trees Outside Woodlands, ToW), публикация которой ожидается в апреле 2025 года.

DINOv2 представляет собой открытую компьютерную модель зрения, разработанную Meta и обученную на обширном наборе из 18 миллионов спутниковых снимков. Результатом её обучения стала запущенная в апреле 2024 года глобальная карта высоты древесного покрова с разрешением в 1 метр, способная идентифицировать отдельные деревья по всему миру. Forest Research применяет эту передовую технологию, в том числе при финансировании программы оценки природного капитала и экосистем Великобритании (NCEA).

Ранее Forest Research опиралась на дорогостоящие и трудоемкие наземные обследования и данные LiDAR для оценки лесного покрова. Эти традиционные методы оказались неэффективными для постоянного мониторинга, особенно при отслеживании отдельных деревьев, небольших групп и лесных участков площадью менее 0,5 гектара, которые, однако, составляют около 30% всего древесного покрова Англии. Внедрение DINOv2 предлагает гораздо более эффективное и точное решение этих давних проблем.

Повышенная точность картографирования имеет решающее значение для отслеживания прогресса Великобритании в достижении амбициозных целей по защите окружающей среды. Правительство поставило перед собой задачи: к 2050 году обеспечить каждому жителю Англии доступ к зеленой зоне в пределах 15 минут ходьбы, видимость не менее трех деревьев из дома и увеличение лесного покрова на 2%. DINOv2 предоставляет надежные данные, необходимые Министерству окружающей среды, продовольствия и сельского хозяйства (Defra) для принятия обоснованных политических решений.

Фредди Хантер, руководитель отдела дистанционного зондирования в Forest Research, назвал модель DINOv2 «революционным» решением для обнаружения и мониторинга отдельных деревьев в национальном масштабе. Его команда планирует использовать карты высоты древесного покрова в сочетании с аэрофотоснимками для создания более актуальных оценок площади и высоты как одиночных деревьев, так и небольших лесных массивов, а также для расчета потерь объема древесины от вырубок. Применение модели к аэрофотоснимкам также может обеспечить синтетические модели высоты древесного покрова, превосходящие существующие национальные съемки LIDAR в идентификации отдельных деревьев. Forest Research также намерена использовать полученную структурную информацию для более точного картографирования типов деревьев по всей стране и оценки лесного покрова в сложных городских условиях.

Интерес к моделям и картам, основанным на DINOv2, уже проявили многие правительства по всему миру, стремящиеся улучшить собственные программы восстановления лесов. Это подчеркивает глобальный потенциал открытой технологии Meta в сфере мониторинга природных ресурсов.