Использование данных дистанционного зондирования Земли из космоса для распознавания изображения дорог в лесном хозяйстве

Вопросы лесной науки. 2022. Т. 5. № 4. С. 1–21.

Подольская Е. С.

В статье представлен обзор развития и текущего состояния научных исследовании по использованию
данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса для распознавания изображения дорог в реги-
ональных лесохозяйственных проектах. Дана характеристика принципам выделения линеиных объектов до-
рожной инфраструктуры, отмечено, что прямые дешифровочные признаки используются в таких сочетаниях,
как яркостные и текстурные, геометрические и яркостные. Выделено три направления работ с примерами: ви-
зуальное дешифрирование, использование специального программного обеспечения и библиотек разработки,
а также применение нейросетей. Приведено описание методов и программных средств распознавания дорож-
ной сети, типов и пространственного разрешения необходимой космической съемки. В обзоре показано, что основой распознавания изображения дорог являются данные оптической съемки открытых и коммерческих источников, методы машинного обучения и нейросети. Актуальными задачами распознавания дорог для лесного хозяйства являются: оценка состояния покрытия дороги, моделирование расположения существующих, проектирование и строительство новых дорог, учет сезонности. Представлено описание функциональности плагина MapFlow как инструмента по распознаванию дорог для Open Source QGIS. Статья является частью разработок по региональному лесному транспортному моделированию наземного доступа к лесным пожарам и ресурсам леса.

Ключевые слова: лесное хозяйство, Open Source, нейросеть, дистанционное зондирование Земли, QGIS, дорожная сеть