俄罗斯研发标记林带边界用途的人工智能系统
来自俄科学院西伯利亚分院网站的报道，该分院克拉斯诺亚尔斯克科学中心的科研团队通过对人工智能系统进行培训使其能够根据地球遥感数据对植被类型进行分类，并确定生物群落的边界，该系统能够很好地识别林带，可用于跟踪林带边界的变化。相关成果发布在IOP Conference Series: Materials Science and Engineering国际学术会议的论文集中。
西伯利亚分院克拉斯诺亚尔斯克科学中心生物物理所与计算仿真所的联合科研团队采用地球遥感数据对人工智能系统进行培训，使其可识别植被类型并标记边界。科研人员选取2018年5月至9月期间收集的克拉斯诺亚尔斯克若干地域十二频谱卫星遥感照片，培训人工智能系统识别针叶林、阔叶林、混合林及草原的边界，系统可从此类照片每一像素中获得十二个频谱值，由此学会评估植被的类型。培训后的系统现可识别针叶林、阔叶林，但存在草原识别的问题，科研人员拟采用扩大地域数据对人工智能系统进行补充培训以提高系统识别的准确性和增加识别类型的多样性。
该系统可用于林带面积变化的跟踪，自动考察和分析不同年代林带照片并描述边界的迁移情况，还可用于森林火灾、砍伐，以及由于气候变暖所造成的植被边界迁移等情况跟踪。
该项研究得到了俄罗斯基础研究基金及俄罗斯地理协会研究资金的支持。
多频谱卫星照片可用于地面植被情况的研究及诸如森林等不同生物群落边界的确定，由于卫星数据体现为照片，对几千平方公里的图像进行人工分析并从中手工圈定林带，这是一个繁琐的技术难题，人工智能系统在该领域的应用是最佳技术方案，可实现林带变化信息的在线获取。
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