Улітку 2021 року в Україні запрацює пілотний проєкт тестування прототипу системи Deep Green Ukraine для виявлення незаконних лісових рубок — у Київській, Львівській, Закарпатській та Одеській областях. Система, створена українськими вченими, використовує для цього не лише супутникові знімки, а й радарні. Фахівці кажуть, що робота системи з використанням штучного інтелекту дозволить своєчасно виявляти та реагувати на виявлені факти рубок лісу. При цьому автоматичний супутниковий моніторинг за законністю рубок не потребує великих фінансових ресурсів — лише політичного рішення (законодавчого акту про обов’язковість усіх лісокористувачів за кілька тижнів перед вирубкою публікувати лісорубні квитки у відкритій єдиній базі даних). Про роботу системи «Дню» розповіли її розробники — молодший науковий співробітник Інституту космічних досліджень НАН України та ДКА України Леонід ШУМІЛО та голова правління ГО «Центр моніторингу влади» Костянтин ПІОНТКОВСЬКИЙ.
МОНІТОРИНГ З... КОСМОСУ
— Розкажіть, будь ласка, про ефективність системи Deep Green Ukraine — у чому її унікальність, чи легко використовувати?
— Л.Ш.: Супутниковий моніторинг вже довгий час використовується для моніторингу земної поверхні. У світі ці технології рахуються дуже точними, і якщо на супутникових знімках з 10-метровим просторовим розрізненням вирубка займає понад 30 метрів квадратних, тоді ми її побачимо. У такій задачі більшою складністю є не отримання високої точності виявлення вирубки, а отримання максимально точних контурів та площ рубок.
Технологія працює за найсучаснішими підходами з використанням складних архітектур згорткових нейронних мереж. Такі підходи широко використовуються у медицині, задачах автоматизації виробництва та, звісно, при супутниковому моніторингу. Розмітка полігонів — це важливий етап підготовки моделі, оскільки такі глибокі моделі штучного інтелекту потребують великої кількості якісних навчальних даних. Умовно кажучи, якщо людині на знімку показати кілька прикладів різних вирубок, вона, переглянувши знімок, зможе знайти всі вирубки, що є на зображенні. Так само працює і нейронна мережа.
Полігони — це відомі вирубки, які ми їй показуємо. Вона на їхній основі навчається і далі отримує на вхід повний знімок, сегментуючи його на два класи: вирубка і не вирубка. При цьому людині достатньо розмітити 2000 вирубок, щоб нейронна мережа знайшла ще 10 000 нових вирубок. Таким чином ми зараз автоматизуємо процес формування навчальних даних. Людині в цій ситуації вже немає потреби вручну на знімках малювати полігони, а потрібно передивлятися виходи моделі, при потребі їх модифіковувати та копіювати у загальну вибірку. Цей процес допомагає нам дуже швидко збільшувати точність сегментації, яка на базовій моделі вже перевищує 75% за нижніми оцінками і протягом місяця ми, сподіваємось, матимемо 95% на окремих тестових ділянках лісів, які ми окремо використовуємо для валідації наших результатів.
Для моніторингу ми використовуємо безкоштовні супутникові знімки з Європейського космічного агентства. Вони оновлюються кожні п’ять-шість днів. Основною особливістю моніторингу вирубок взимку є відсутність оптичних зображень лісів. Для дуже великої території за весь грудень 2020-го наявний лише один знімок з хмарністю нижче за 50%, при цьому, цей знімок є засніженим.
Виникає питання, чому всі не використовують радари. Причина цього — це складність їхньої обробки та зашумленість таких знімків. На оптичному знімку неозброєним оком дуже добре видно вирубку, тоді як на радарі це дуже складно. Проте наші нейронні мережі з цим справляються. На сьогодні дуже мало дієвих прикладів використання моделей сегментації радарних знімків для виявлення вирубок. Наші ж експерименти показують, що додавання радарних знімків, при наявності оптичних знімків, дають приріст у точності виявлення вирубки та визначення її контурів. Крім того, модель на радарних даних дає результат за якістю лише трохи гірший, ніж на оптичних. Ми досі експериментуємо й ускладнюємо архітектуру нашої нейронної мережі, обираючи найкращу з них.
«БАГАТЬОМ ПОРУШЕННЯМ МОЖНА БУЛО ЗАВАДИТИ»
— Як проходило тестування системи у Київській області — які результати? Чи ішли лісгоспи, Держлісагентство назустріч?
— К.П.: У грудні ми тестували перші приклади роботи прототипу системи Deep Green Ukraine на території Київської області та за її межами, яка виявила дві ділянки з вирубкою без наявних лісорубних квитків у відкритій державній базі даних на сайті ЛІАЦ. Одна ділянка розташована на території ДП «Київська лісова науково-дослідна станція», а інша — у ДП «Чернігівський військовий лісгосп».
У ході польового виїзду на ділянці на території ДП «Київська лісова науково-дослідна станція» ми встановили, що лісорубний квиток є, але вирубка лісу відбулася частково на іншій незапланованій ділянці. Це через те, що лісгосп не керувався сучасною лісовою картою, яка опублікована на сайті Держлісагентства і згідно з якою має виписуватися дозвіл на вирубку, бо дозвіл на вирубку дається на адресу певної ділянки (квартал і виділ), і якщо адреса змінилася, а про це не знає лісокористувач і користується старою адресою і вирубує за старою адресою, то він порушує законодавчо встановлені процедури вирубок.
За останні роки наша громадська організація неодноразово виявляла ділянки, де після проведення рубок нічого не було посаджено, або під виглядом вибіркових санітарних рубок, при яких мали б видалятись сухостійні та хворі дерева, вирубували цінні та здорові дерева. Багато порушень пов’язано з безпідставним призначенням рубок, чому можливо було б завадити, якби громадськість могла завчасно дізнатися про них та перевірити. Також наявні непоодинокі випадки низових пожеж, які мають ознаки умисних підпалів, після яких через певний час лісівники отримують привід для проведення суцільних санітарних рубок.
Ми плануємо, що наша система буде автоматично виявляти та показувати ділянки, на яких заплановані рубки і громадськість зможе до початку рубки перевірити обґрунтованість призначення даної вирубки. Адже коли ліс вже вирубаний і там залишились лише пеньки, то вже складно апелювати лісникам чи правоохоронним органам та довести наявність порушень. Зараз це зробити неможливо, оскільки немає нормативних документів, які б зобов’язували лісокористувачів публікувати завчасно плани рубок у відкритій єдиній базі даних.
ДОВІДКА «Дня»
Розробкою автоматизованої системи супутникового моніторингу українських лісів Deep Green Ukraine займаються Інститут Космічних Досліджень НАНУ та ДКАУ, ГО «Центр Моніторингу Влади» та ГО «Лісові Ініціативи і Суспільство» (ForestCom). Реалізація Deep Green Ukraine стала можлива завдяки перемозі у конкурсі Open Data Challenge, реалізованого в межах проєкту міжнародної технічної допомоги USAID/UK aid «Прозорість та підзвітність у державному управлінні та послугах/TAPAS» за підтримки Міністерства цифрової трансформації України. Діяльність ГО «Лісові ініціативи і суспільство» також підтримується відділом міжнародних програм Лісової служби США.
