Все выпуски

[ Switch to English ]

Модели нейронных сетей для анализа изображений с БПЛА при дистанционном лесопатологическом мониторинге хвойных лесов

Мачука К.Р., Марков Н.Г.

Рассмотрены основные задачи дистанционного лесопатологического мониторинга пораженных насекомыми-вредителями хвойных лесов. Показано, что при их решении необходимо использовать результаты мультиклассификации хвойных деревьев на изображениях высокого и сверхвысокого разрешения, оперативно получаемых при мониторинге путем съемки лесов с космических аппаратов или с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Проведен аналитический обзор современных моделей и методов мультиклассификации изображений хвойных лесов и с учетом его результатов разработаны три модели полносверточных нейронных сетей Mo-U-Net, At-Mo-U-Net и Res-Mo-U-Net, основанные на классической модели U-Net, а также модифицирована модель трансформера Segformer. По RGB-изображениям поврежденных уссурийским полиграфом Polygraphus proximus деревьев пихты сибирской Abies sibirica, полученных с помощью фотокамеры на БПЛА, созданы два набора датасетов: первый набор включает фрагменты изображений и их эталонных масок сегментации размером 256 × 256 × 3 пикселей, а второй — фрагменты размером 480 × 480 × 3 пикселей. Проведены комплексные исследования каждой из обученных моделей нейросетей по точности классификации степени поражения (состояния здоровья) деревьев A. Sibirica на изображениях и по скорости вычисления моделей с использованием тестовых датасетов из каждого набора. Выявлено, что в случае фрагментов размером 256×256×3 пикселей предпочтение наряду с моделью Modified Segformer следует отдать модели с механизмом внимания At-Mo-U-Net, а в случае фрагментов размером 480 × 480 × 3 пикселей — гибридной модели с остаточными блоками Res-Mo-U-Net. Изре зультатов исследований точности классификации и скорости вычислений каждой израз работанных моделей сделан вывод о том, что при решении задачи мультиклассификации пораженных деревьев пихты в производственных масштабах предпочтение следует отдать модели Res-Mo-U-Net. Именно она является компромиссным вариантом, удовлетворяющим противоречащим друг другу требованиям высокой точности классификации деревьев на изображениях и высокой скорости вычислений модели.

Ключевые слова: патологический мониторинг хвойных лесов, беспилотный летательный аппарат, стволовой вредитель уссурийский полиграф Polygraphus proximus, мультиклассификация изображений деревьев пихты сибирской Abies sibirica, полносверточная нейронная сеть, трансформер
Цитата: Мачука К.Р., Марков Н.Г. Модели нейронных сетей для анализа изображений с БПЛА при дистанционном лесопатологическом мониторинге хвойных лесов // Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 4, с. 641-663
Citation in English: Machuca C.R., Markov N.G. Advanced neural network models for UAV-based image analysis in remote pathology monitoring of coniferous forests // Computer Research and Modeling, 2025, vol. 17, no. 4, pp. 641-663
DOI: 10.20537/2076-7633-2025-17-4-641-663
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3634/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2025 Институт компьютерных исследований