ШІ допомагає щодня відстежувати зміни на поверхні Землі

Дослідники з Цінхуа університету спільно з міжнародними колегами розробили нову систему AI-driven mapping, що поєднує супутникові знімки, наземні камери та моделі глибинного навчання.

Їхнє рішення, FROM-GLC Plus 3.0 (FGP 3.0), стало проривом у моніторингу земних змін із високою часовою частотою — до одного дня.

Джерело: phys.org

Традиційні супутникові методи часто стикаються з обмеженнями — хмарністю, рідкими повторними зйомками й нестачею реальних польових даних. Команда інтегрувала дані Sentinel-1 (SAR), Sentinel-2, а також мережі наземних камер, створивши алгоритм, що автоматично узгоджує різні джерела й реконструює щоденні NDVI-послідовності.

У результаті точність карт становить 70,5%, а F1-показник для окремих класів, як-от будівлі чи сільгоспугіддя, перевищує 80%. Система успішно виявляє раптові зміни, як-от танення снігу у Північній Америці чи розширення боліт у Європі, які раніше залишалися непоміченими.

Завдяки інтеграції моделі Segment Anything Model (SAM) платформа забезпечує польовий рівень деталізації, зменшує шум і чітко розмежовує межі ділянок. У Китаї FGP 3.0 точно відстежила чергування посівів пшениці та кукурудзи на рівні окремих полів.

“Супутникові карти часто не фіксують швидких екологічних зрушень,” зазначає керівник дослідження Ле Ю. “Поєднавши мультимодальні дані та ШІ, ми отримали щоденну глобальну аналітику, корисну для сільського господарства, прогнозування стихійних лих і охорони екосистем.”

FGP 3.0 відкриває шлях до нового покоління моніторингу довкілля. Його можна застосовувати для раннього попередження про повені й посухи, контролю урбанізації, вирубок, деградації земель та оцінки біорізноманіття.

Зі зростанням мереж наземних камер і вдосконаленням моделей ШІ така система може стати основою глобального “екологічного інтелекту”, який підтримуватиме кліматичну стійкість і сталий розвиток.