Donate Plant collection (database) Herbarium Index seminum |
43°13'27.48" N; 131°59'36.32" E
Botanical Garden-Institute FEB RAS
Makovskii Str. 142, Vladivostok 690024 RUSSIA
Tel./Fax: +7 423 2388041
e-mail: [javascript protected email address]
Director General: Pavel Krestov
Группа сотрудников БСИ ДВО РАН под руководством Кирилла Александровича Корзникова обучила нейронные сети распознавать хвойные виды деревьев в смешанных лесах по материалам съемки беспилотным летательным аппаратом с точностью 90 %. Данная технология особенно актуальна при исследованиях особо угрожаемой формации чернопихтово-кедрово-широколиственных лесов. С помощью разработанной технологии за короткий промежуток времени стало возможным установление числа и точных координат деревьев пихты цельнолистной и сосны корейской на больших площадях. Результаты исследованийопубликованывжурнале Remote Sensing (Q1, IF 5.000).
Поздравляем Кирилла Корзникова и его команду с достижением особо значимых результатов!
Использование ортофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов для распознавания деревьев имеет большой потенциал для лесного хозяйства и экологических исследований. Точная идентификация видов и разграничение крон деревьев необходимы для решения таких задач, как картирование видов, лесоустройство и экологическая оценка. В данном исследовании мы сравнили результаты распознавания крон деревьев тремя нейронными сетями на основе оптических снимков высокого разрешения, полученных с помощью доступного беспилотного летательного аппарата с RGB-камерой. Задачи включали в себя определение двух видов вечнозеленых хвойных деревьев с помощью нейронной сети YOLOv8, семантическую сегментацию крон деревьев с помощью нейронной сети U-Net и сегментацию отдельных крон деревьев с помощью нейронной сети Mask R-CNN. В ходе оценки были выявлены достоинства и недостатки каждого метода. YOLOv8 продемонстрировал эффективное обнаружение нескольких объектов (F1-score-0,990, общая точность (OA)-0,981), что позволило провести детальный анализ распределения видов. U-Net обеспечил менее точную сегментацию на уровне пикселей для обоих видов (F1-score-0,981, OA-0,963). Маска R-CNN обеспечила точную сегментацию на уровне экземпляров, но с меньшей точностью (F1-score-0,902, OA-0,822).
Выбор метода распознавания крон деревьев должен соответствовать конкретным целям исследования.
Хотя YOLOv8 и U-Net подходят для картографирования и оценки распространения видов, Mask R-CNN предлагает более подробную информацию об отдельных кронах деревьев. При выборе метода распознавания исследователи должны тщательно продумать свои цели и требуемый уровень точности. Решение практических задач, связанных с распознаванием деревьев, требует многоэтапного процесса, включающего сотрудничество специалистов с различными навыками и опытом, использование биологического и ландшафтного подхода при применении методов дистанционного зондирования для улучшения результатов распознавания.
Для повышения точности распознавания видов рекомендуется проводить съемку в пасмурную погоду. Кроме того, рекомендуется учитывать фенологические особенности при выборе оптимальных сезонов, таких как ранняя весна или поздняя осень, для выделения вечнозеленых хвойных деревьев в бореальной или умеренной зонах.
С 1 сентября по 1 октября Ботанический сад-институт ДВО РАН принимает заявки на конкурс «День Тыквы».
В данном состязании можно побороться в следующих номинациях:
- «Тыква-красавица»
- «Тыква-гигант»
- «Тыква-оригинал»
- «Тыква и компания»
Победителям конкурса будут вручены призы - декоративные растения из коллекции Ботанического сада.
Итоги конкурса будут подведены 15 октября. В это день в Саду состоятся: выставка тыкв, чествование победителей, большая ярмарка-продажа растений.
Приглашаем для участия в конкурсе всех желающих, а также партнеров и спонсоров.
❗️ Для регистрации можно позвонить по номеру +7 (914) 791-95-89 или написать на почту botsadplus@уandex.ru
Всем, кто планирует участвовать в конкурсе, желаем удачи и побольше выращенных тыкв!
САЙТ КОНФЕРЕНЦИИ | ИНФОРМАЦИОННОЕ ПИСЬМО - 1 | |||
ФИНАЛЬНАЯ ПРОГРАММА |
we work every day a week, including holidays
Working hours:
from May to October: 10.00 - 19.00
from November to April: 10.00 - 17.00
13.01.2015: На официальном сайте ФАНО России опубликован Приказ №41н «О внесении изменений в Порядок признания молодых ученых организаций <...> нуждающимися в улучшении жилищных условий...». |
Валерий Рубаков о реформе науки
Государственная программа РФ " Развитие науки и технологий "
Расстановка акцентов в реформировании РАН от " Троицкого варианта "
IAVS: опубликован бюллетень IAVS-2014-1
Алексей Оскольский: " Пути структурной эволюции растений " |