Доклад посвящен описанию результатов внедрения методов и технологий автоматизации процессов экологического мониторинга с использованием спутниковых данных и систем искусственного интеллекта. В качестве примера рассмотрено создание информационно-аналитической системы контроля и анализа деятельности в водоохранных зонах.
На основе нашего опыта создания ряда систем экологического мониторинга мы определили следующие принципы построения системы:
1. Процессы контроля природопользования и охраны окружающей среды тесно связаны с процессами контроля землепользования, потому требуется синхронизация общих для процессов данных, что обеспечит существенное снижение конфликтных ситуаций.
2. Процесс контроля нарушений значительно ускоряется путем обработки спутниковых данных с использованием нейронных сетей. Однако существующие методы не могут гарантировать отсутствия в результатах работы нейронной сети ложных объектов, поэтому в реальных процессах необходима дополнительная заверка полученных результатов оператором на основе визуального дешифрирования.
3. Особенности контролируемых объектов требуют разработки и реализации комплексной методики подготовки исходных данных для обучения нейронной сети, проведения многоэтапного обучения и создания оригинальных алгоритмов нейронных сетей и технологий обработки спутниковых данных.
4. Реализация описанных выше принципов обеспечивает перевод процесса экологического мониторинга на качественно новый уровень. Для обеспечения максимальной эффективности необходимо рассмотрение процесса в целом: от выявления и учета пространственных и атрибутивных данных, влияющих на экологичеcкие ограничения, до обеспечения пользователей необходимой для принятия решений информацией.
Описанные принципы реализованы при создании информационно-аналитической системы контроля и анализа деятельности в водоохранных зонах (ИАС «Водоохранные зоны»).
Целью создания ИАС «Водоохранные зоны» является повышение эффективности принятия управленческих решений по улучшению экологического состояния водных объектов за счет реорганизации основных процессов и предоставления качественных комплексных данных, включая контроль появления новых объектов загрязнения в границах водоохранных зон с использованием спутниковых данных.
Для достижения данной цели на основе актуализации и синхронизации пространственных данных Геопортала земельно-информационной системы и атрибутивных данных Государственного водного кадастра были созданы тематические векторные слои водных объектов, водоохранных зон, прибрежных полос и объектов загрязнения в водоохранных зонах, которые будут являться основным источником данных как для задач землепользования, так и для разработки проектов водоохранных зон.
Создание данных тематических слоев и технологии обмена данными обеспечивает повышение непротиворечивости и достоверности данных, оптимизацию затрат по их актуализации и предупреждения конфликтных ситуаций.
Для обеспечения контроля появления новых объектов загрязнения в водоохранных зонах на основе обработки спутниковых данных с использованием нейронных сетей глубокого обучения разработан комплекс методик от определения детектируемых объектов до организации процесса обучения нейронной сети для обеспечения необходимого качества.
На основе разработанных алгоритмов и методик разработана и реализована технология детектирования новых объектов загрязнения в водоохранных зонах, которая включает: предварительную обработку спутниковых данных, реализацию алгоритмов удаления не существенных объектов и облаков, обработку с использованием нейронных сетей, заверку полученных результатов.
Автоматизированный контроль появления новых потенциальных объектов загрязнении осуществляется на основе данных Белорусского космического аппарата и российской космической системы Канопус-В.
ИАС «Водоохранные зоны» реализована на основе облачных технологий в виде системно интегрированных комплексов программных средств:
- ведения цифрового реестра водных объектов с пространственными данными, синхронизированными с данными Земельно-информационной системы;
- ведения каталога водоохранных зон пространственными данными, синхронизированными с данными Земельно-информационной системы и данными цифрового реестра водных объектов;
- контроль появления новых объектов загрязнения в водоохранных зонах на основе обработки спутниковых данных с использованием нейронных сетей глубокого обучения;
- мобильное приложение для проведения обследований в водоохранных зонах.