Все выпуски

В данной работе рассматривается обратная задача сейсморазведки — определение структуры исследуемой среды по зарегистрированному волновому отклику от нее. В качестве целевого объекта рассматриваются крупные трещины, размеры и положение которых необходимо определить.

Для решения прямой задачи используется численное моделирование сеточно-характеристическим методом. Сеточно-характеристический метод позволяет применять физически обоснованные алгоритмы расчета точек на внешних границах области и контактных границах внутри области интегрирования. Трещина принимается тонкой, для описания трещины используется специальное условие на створках трещины.

Обратная задача решается с помощью сверточных нейронных сетей. Входными данными нейронной сети являются сейсмограммы, интерпретируемые как изображения. Выходными данными являются маски, описывающие среду на структурированной сетке. Каждый элемент такой сетки относится к одному из двух классов: либо элемент сплош- ного геологического массива, либо элемент, через который проходит трещина. Такой подход позволяет рассматривать среду, в которой находится неизвестное наперед количество трещин.

Для обучения нейронной сети использовались исключительно примеры с одной трещиной. Для итогового тестирования обученной сети использовались отдельные примеры с несколькими трещинами, эти примеры никак не были задействованы в ходе обучения. Целью тестирования в таких условиях была проверка, что обученная сеть обладает достаточной общностью, распознает в сигнале признаки наличия трещины и при этомне страдает от переобучения на примерах с единственной трещиной в среде.

В работе показано, что сверточная сеть, обученная на примерах с единичной трещиной, может использоваться для обработки данных с множественными трещинами. Хорошо определяются в том числе небольшие трещины на больших глубинах, если они пространственно разнесены друг от друга на расстояние большее, чемдлина сканирующего импульса. В этом случае на сейсмограмме их волновые отклики хорошо различимы и могут быть интерпретированы нейронной сетью. В случае близко расположенных трещин могут возникать артефакты и ошибки интерпретации. Это связано с тем, что на сейсмограмме волновые отклики близких трещин сливаются, из-за чего нейронная сеть интерпретирует несколько рядом расположенных трещин как одну. Отметим, что подобную ошибку, скорее всего, допустил бы и человек при ручной интерпретации данных. В работе приведены примеры некоторых таких артефактов, искажений и ошибок распознавания.

This paper considers the inverse problem of seismic exploration — determining the structure of the media based on the recorded wave response from it. Large cracks are considered as target objects, whose size and position are to be determined.

he direct problem is solved using the grid-characteristic method. The method allows using physically based algorithms for calculating outer boundaries of the region and contact boundaries inside the region. The crack is assumed to be thin, a special condition on the crack borders is used to describe the crack.

The inverse problem is solved using convolutional neural networks. The input data of the neural network are seismograms interpreted as images. The output data are masks describing the medium on a structured grid. Each element of such a grid belongs to one of two classes — either an element of a continuous geological massif, or an element through which a crack passes. This approach allows us to consider a medium with an unknown number of cracks.

The neural network is trained using only samples with one crack. The final testing of the trained network is performed using additional samples with several cracks. These samples are not involved in the training process. The purpose of testing under such conditions is to verify that the trained network has sufficient generality, recognizes signs of a crack in the signal, and does not suffer from overtraining on samples with a single crack in the media.

The paper shows that a convolutional network trained on samples with a single crack can be used to process data with multiple cracks. The networks detects fairly small cracks at great depths if they are sufficiently spatially separated from each other. In this case their wave responses are clearly distinguishable on the seismogram and can be interpreted by the neural network. If the cracks are close to each other, artifacts and interpretation errors may occur. This is due to the fact that on the seismogram the wave responses of close cracks merge. This cause the network to interpret several cracks located nearby as one. It should be noted that a similar error would most likely be made by a human during manual interpretation of the data. The paper provides examples of some such artifacts, distortions and recognition errors.

Число работ, посвященных прогнозированию инфекционной заболеваемости, стремительно растет по мере появления статистики, позволяющей провести анализ. В настоящей статье представлен обзор основных решений, доступных сегодня для формирования как краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости; указаны их ограничения и возможности практического применения. Рассмотрены традиционные методы анализа временных рядов — регрессионные и авторегрессионные модели; подходы, опирающиеся на машинное обучение — байесовские сети и искусственные нейронные сети; рассуждения на основе прецедентов; техники, базирующиеся на решении задачи фильтрации. Перечислены важнейшие направления разработки математических моделей распространения заболевания: классические аналитические модели, детерминированные и стохастические, а также современные имитационные модели, сетевые и агентные.

The number of papers addressing the forecasting of the infectious disease morbidity is rapidly growing due to accumulation of available statistical data. This article surveys the major approaches for the shortterm and the long-term morbidity forecasting. Their limitations and the practical application possibilities are pointed out. The paper presents the conventional time series analysis methods — regression and autoregressive models; machine learning-based approaches — Bayesian networks and artificial neural networks; case-based reasoning; filtration-based techniques. The most known mathematical models of infectious diseases are mentioned: classical equation-based models (deterministic and stochastic), modern simulation models (network and agent-based).

В данной статье решается задача построения нейронечеткой модели формирования нечетких правил и их использования для оценки состояния объектов в условиях неопределенности. Традиционные методы математической статистики или имитационного моделирования не позволяют строить адекватные модели объектов в указанных условиях. Поэтому в настоящее время решение многих задач основано на использовании технологий интеллектуального моделирования с применением методов нечеткой логики. Традиционный подход к построению нечетких систем связан с необходимостью привлечения эксперта для формулирования нечетких правил и задания используемых в них функций принадлежности. Для устранения этого недостатка актуальна автоматизация формирования нечетких правил на основе методов и алгоритмов машинного обучения. Одним из подходов к решению данной задачи является построение нечеткой нейронной сети и обучение ее на данных, характеризующих исследуемый объект. Реализация этого подхода потребовала выбора вида нечетких правил с учетом особенностей обрабатываемых данных. Кроме того, потребовалась разработка алгоритма логического вывода на правилах выбранного вида. Этапы алгоритма определяют число слоев в структуре нечеткой нейронной сети и их функциональность. Разработан алгоритм обучения нечеткой нейронной сети. После ее обучения производится формирование системы нечетко-продукционных правил. На базе разработанного математического обеспечения реализован программный комплекс. На его основе проведены исследования по оценке классифицирующей способности формируемых нечетких правил на примере анализа данных из UCI Machine Learning Repository. Результаты исследований показали, что классифицирующая способность сформированных нечетких правил не уступает по точности другим методам классификации. Кроме того, алгоритм логического вывода на нечетких правилах позволяет успешно производить классификацию при отсутствии части исходных данных. С целью апробации произведено формирование нечетких правил для решения задачи по оценке состояния водоводов в нефтяной отрасли. На основе исходных данных по 303 водоводам сформирована база из 342 нечетких правил. Их практическая апробация показала высокую эффективность в решении поставленной задачи.

This article solves the problem of constructing a neuro-fuzzy model of fuzzy rules formation and using them for objects state evaluation in conditions of uncertainty. Traditional mathematical statistics or simulation modeling methods do not allow building adequate models of objects in the specified conditions. Therefore, at present, the solution of many problems is based on the use of intelligent modeling technologies applying fuzzy logic methods. The traditional approach of fuzzy systems construction is associated with an expert attraction need to formulate fuzzy rules and specify the membership functions used in them. To eliminate this drawback, the automation of fuzzy rules formation, based on the machine learning methods and algorithms, is relevant. One of the approaches to solve this problem is to build a fuzzy neural network and train it on the data characterizing the object under study. This approach implementation required fuzzy rules type choice, taking into account the processed data specificity. In addition, it required logical inference algorithm development on the rules of the selected type. The algorithm steps determine the number and functionality of layers in the fuzzy neural network structure. The fuzzy neural network training algorithm developed. After network training the formation fuzzyproduction rules system is carried out. Based on developed mathematical tool, a software package has been implemented. On its basis, studies to assess the classifying ability of the fuzzy rules being formed have been conducted using the data analysis example from the UCI Machine Learning Repository. The research results showed that the formed fuzzy rules classifying ability is not inferior in accuracy to other classification methods. In addition, the logic inference algorithm on fuzzy rules allows successful classification in the absence of a part of the initial data. In order to test, to solve the problem of assessing oil industry water lines state fuzzy rules were generated. Based on the 303 water lines initial data, the base of 342 fuzzy rules was formed. Their practical approbation has shown high efficiency in solving the problem.

В статье предлагается ряд подходов к обработке изображений в системе поддержки принятия решений (СППР) центра автоматизированной фиксации административных правонарушений дорожного движения (ЦАФАП). Основной задачей данной СППР является помощь человеку-оператору в получении точной информации о государственном регистрационном знаке (ГРЗ) и модели транспортного средства (ТС) на основании изображений, полученных с комплексов фотовидеофиксации (ФВФ). В статье предложены подходы к распознаванию ГРЗ и марки/модели ТС на изображении, основанные на современных нейросетевых моделях. Для распознавания ГРЗ использована нейросетевая модель LPRNet с дополнительно введенным Spatial Transformer Layer для предобработки изображения. Для автоматического определения марки/модели ТС на изображении использована нейросетевая архитектура ResNeXt-101-32x8d. Предложен подход к формированию обучающей выборки для нейросетевой модели распознавания ГРЗ, основанный на методах компьютерного зрения и алгоритмах машинного обучения. В данном подходе использован алгоритм SIFT для нахождения ключевых точек изображения с ГРЗ и вычисления их дескрипторов, а для удаления точек-выбросов использован алгоритм DBSCAN. Точность распознавания ГРЗ на тестовой выборке составила 96 %. Предложен подход к повышению производительности процедур дообучения и распознавания марки/модели ТС, основанный на использовании новой архитектуры сверточной нейронной сети с «заморозкой» весовых коэффициентов сверточных слоев, дополнительным сверточным слоем распараллеливания процесса классификации и множеством бинарных классификаторов на выходе. Применение новой архитектуры позволило на несколько порядков уменьшить время дообучения нейросетевой модели распознавания марки/модели ТС с итоговой точностью классификации, близкой к 99 %. Предложенные подходы были апробированы и внедрены в СППР ЦАФАП Республики Татарстан.

We suggested some approaches for solving image processing tasks in the decision support system (DSS) of the Center for Automated Recording of Administrative Offenses of the Road Traffic (CARAO). The main task of this system is to assist the operator in obtaining accurate information about the vehicle registration plate and the vehicle brand/model based on images obtained from the photo and video recording systems. We suggested the approach for vehicle registration plate recognition and brand/model classification on the images based on modern neural network models. LPRNet neural network model supplemented by Spatial Transformer Layer was used to recognize the vehicle registration plate. The ResNeXt-101-32x8d neural network model was used to classify for vehicle brand/model. We suggested the approach to construct the training set for the neural network of vehicle registration plate recognition. The approach is based on computer vision methods and machine learning algorithms. The SIFT algorithm was used to detect and describe local features on images with the vehicle registration plate. DBSCAN clustering was used to detect and delete outliers in such local features. The accuracy of vehicle registration plate recognition was 96% on the testing set. We suggested the approach to improve the efficiency of using the ResNeXt-101-32x8d model at additional training and classification stages. The approach is based on the new architecture of convolutional neural networks with “freezing” weight coefficients of convolutional layers, an additional convolutional layer for parallelizing the classification process, and a set of binary classifiers at the output. This approach significantly reduced the time of additional training of neural network when new vehicle brand/model classification was needed. The final accuracy of vehicle brand/model classification was 99% on the testing set. The proposed approaches were tested and implemented in the DSS of the CARAO of the Republic of Tatarstan.

При моделировании турбулентных течений неизбежно приходится сталкиваться с выбором между точностью и скоростью проведения расчетов. Так, DNS- и LES-модели позволяют проводить более точные расчеты, но являются более вычислительно затратными, чем RANS-модели. Поэтому сейчас RANS- модели являются наиболее часто используемыми при проведении практических расчетов. Но и расчеты с применением RANS-моделей могут быть значительно вычислительно затратными для задач со сложной геометрией или при проведении серийных расчетов по причине необходимости разрешения пристенного слоя. Существуют подходы, позволяющие значительно ускорить вычисления для RANS-моделей. Например, пристеночные функции или методы, основанные на декомпозиции расчетной области. Тем не менее они неизбежно теряют в точности за счет упрощения модели в пристенной области. Для того чтобы одновременно получить и вычислительно эффективную и более точную модель, может быть построена суррогатная модель на основании упрощенной модели и с использованием знаний о предыдущих расчетах, полученных более точной моделью, например из некоторых результатов серийных расчетов.

В статье строится оператор перехода, позволяющий по результатам расчетов менее точной модели получить поле течения как при применении более точной модели. В данной работе результаты расчетов, полученные с помощью менее точной модели Спаларта–Аллмараса с применением пристенной декомпозиции, уточняются на основании расчетов схожих течений, полученных с помощью базовой модели Спаларта–Аллмараса с подробным разрешением пристенной области, с помощью методов машинного обучения. Оператор перехода от уточняемой модели к базовой строится локальным образом. То есть для уточнения результатов расчета в каждой точке расчетной области используются значения переменных пространства признаков (сами переменные поля и их производные) в этой точке. Для построения оператора используется алгоритм Random Forest. Эффективность и точность построенной суррогатной модели демонстрируется на примере двумерной задачи сверхзвукового турбулентного обтекания угла сжатия при различных числах Рейнольдса. Полученный оператор применяется к решению задач интерполяции и экстраполяции по числу Рейнольдса, также рассматривается топологический случай — интерполяция и экстраполяция по величине угла сжатия $\alpha$.

Numerical modeling of turbulent flows requires finding the balance between accuracy and computational efficiency. For example, DNS and LES models allow to obtain more accurate results, comparing to RANS models, but are more computationally expensive. Because of this, modern applied simulations are mostly performed with RANS models. But even RANS models can be computationally expensive for complex geometries or series simulations due to the necessity of resolving the boundary layer. Some methods, such as wall functions and near-wall domain decomposition, allow to significantly improve the speed of RANS simulations. However, they inevitably lose precision due to using a simplified model in the near-wall domain. To obtain a model that is both accurate and computationally efficient, it is possible to construct a surrogate model based on previously made simulations using the precise model.

In this paper, an operator is constructed that allows reconstruction of the flow field obtained by an accurate model based on the flow field obtained by the simplified model. Spalart–Allmaras model with approximate nearwall domain decomposition and Spalart–Allmaras model resolving the near-wall region are taken as the simplified and the base models respectively. The operator is constructed using a local approach, i. e. to reconstruct a point in the flow field, only features (flow variables and their derivatives) at this point in the field are used. The operator is constructed using the Random Forest algorithm. The efficiency and accuracy of the obtained surrogate model are demonstrated on the supersonic flow over a compression corner with different values for angle $\alpha$ and Reynolds number. The investigation has been conducted into interpolation and extrapolation both by $Re$ and $\alpha$.

Появление технологий лазерного сканирования произвело настоящую революцию в лесном хозяйстве. Их использование позволило перейти от изучения лесных массивов с помощью ручных измерений к компьютерному анализу точечных стереоизображений, называемых облаками точек.

Автоматическое вычисление некоторых параметров деревьев (таких как диаметр ствола) по облаку точек требует удаления точек листвы. Для выполнения этой операции необходима предварительная сегментация стереоизображения на классы «листва» и «ствол». Решение этой задачи зачастую включает использование методов машинного обучения.

Одним из самых популярных классификаторов, используемых для сегментации стереоизображений деревьев, является случайный лес. Этот классификатор достаточно требователен к объему памяти. В то же время размер модели машинного обучения может быть критичным при необходимости ее пересылки, что требуется, например, при выполнении распределенного обучения. В данной работе ставится цель найти классификатор, который был бы менее требовательным по памяти, но при этом имел бы сравнимую точность сегментации. Поиск выполняется среди таких классификаторов, как логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор и решающее дерево. Кроме того, исследуется способ уточнения сегментации, выполненной решающим деревом, с помощью логистической регрессии.

Эксперименты проводились на данных из коллекции университета Гейдельберга. Было показано, что классификация с помощью решающего дерева, корректируемая с помощью логистической регрессии, способна давать результат, лишь немного проигрывающий результату случайного леса по точности, затрачивая при этом меньше времени и оперативной памяти. Разница в сбалансированной точности составляет не более процента на всех рассмотренных облаках, при этом суммарный размер и время предсказания классификаторов решающего дерева и логистической регрессии на порядок меньше, чем у случайного леса.

The advent of laser scanning technologies has revolutionized forestry. Their use made it possible to switch from studying woodlands using manual measurements to computer analysis of stereo point images called point clouds.

Automatic calculation of some tree parameters (such as trunk diameter) using a point cloud requires the removal of foliage points. To perform this operation, a preliminary segmentation of the stereo image into the “foliage” and “trunk” classes is required. The solution to this problem often involves the use of machine learning methods.

One of the most popular classifiers used for segmentation of stereo images of trees is a random forest. This classifier is quite demanding on the amount of memory. At the same time, the size of the machine learning model can be critical if it needs to be sent by wire, which is required, for example, when performing distributed learning. In this paper, the goal is to find a classifier that would be less demanding in terms of memory, but at the same time would have comparable segmentation accuracy. The search is performed among classifiers such as logistic regression, naive Bayes classifier, and decision tree. In addition, a method for segmentation refinement performed by a decision tree using logistic regression is being investigated.

The experiments were conducted on data from the collection of the University of Heidelberg. The collection contains hand-marked stereo images of trees of various species, both coniferous and deciduous, typical of the forests of Central Europe.

It has been shown that classification using a decision tree, adjusted using logistic regression, is able to produce a result that is only slightly inferior to the result of a random forest in accuracy, while spending less time and RAM. The difference in balanced accuracy is no more than one percent on all the clouds considered, while the total size and inference time of the decision tree and logistic regression classifiers is an order of magnitude smaller than of the random forest classifier.

Цель настоящего исследования состояла в установлении достоверной взаимосвязи показателей внешней среды и уровня освоенности территорий с характером доминирующих в странах институциональных матриц. Среди индикаторов внешних условий представлены как исходные статистические показатели, напрямую полученные из баз данных открытого доступа, так и сложные интегральные показатели, сформированные путем применения метода главных компонент. Оценка точности распознавания стран с доминированием X- или Y-институциональных матриц по перечисленным показателям проводилась с помощью ряда методов, основанных на машинном обучении. Была выявлена высокая информативность таких показателей, как освоенность территории, амплитуда осадков, летние и зимние температуры, уровень рисков.

The paper has a goal to identify a set of parameters of the environment and infrastructure with the most significant impact on institutional-matrices that dominate in different countries. Parameters of environmental conditions includes raw statistical indices, which were directly derived from the databases of open access, as well as complex integral indicators that were by method of principal components. Efficiency of discussed parameters in task of dominant institutional matrices type recognition (X or Y type) was evaluated by a number of methods based on machine learning. It was revealed that greatest informational content is associated with parameters characterizing risk of natural disasters, level of urbanization and the development of transport infrastructure, the monthly averages and seasonal variations of temperature and precipitation.

Белки главного комплекса гистосовместимости (ГКГС) играют ключевую роль в работе адаптивной иммунной системы, и определение связывающихся с ними пептидов — важный шаг в разработке вакцин и понимании механизмов аутоиммунных заболеваний. На сегодняшний день существует ряд методов для предсказания связывания определенной аллели ГКГС с пептидом. Одним из лучших таких методов является NetMHCpan-4.0, основанный на ансамбле искусственных нейронных сетей. В данной работе представлена методология качественного улучшения архитектуры нейронной сети, лежащей в основе NetMHCpan-4.0. Предлагаемый метод использует технику построения ансамбля и добавляет в качестве входных данных оценку модели Поттса, взятой из статистической механики и являющейся обобщением модели Изинга. В общем случае модельо тражает взаимодействие спинов в кристаллической решетке. Применительно к задаче белок-пептидного взаимодействия вместо спинов используются типы аминокислот, находящихся в кармане связывания. В предлагаемом методе модель Поттса используется для более всестороннего представления физической природы взаимодействия полипептидных цепей, входящих в состав комплекса. Для оценки взаимодействия комплекса «ГКГС + пептид» нами используется двумерная модель Поттса с 20 состояниями (соответствующими основным аминокислотам). Решая обратную задачу с использованием данных об экспериментально подтвержденных взаимодействующих парах, мы получаем значения параметров модели Поттса, которые затем применяем для оценки новой пары «ГКГС + пептид», и дополняем этим значением входные данные нейронной сети. Такой подход, в сочетании с техникой построения ансамбля, позволяет улучшитьт очность предсказания, по метрике положительной прогностической значимости (PPV), по сравнению с базовой моделью.

The proteins of the Major Histocompatibility Complex (MHC) play a key role in the functioning of the adaptive immune system, and the identification of peptides that bind to them is an important step in the development of vaccines and understanding the mechanisms of autoimmune diseases. Today, there are a number of methods for predicting the binding of a particular MHC allele to a peptide. One of the best such methods is NetMHCpan-4.0, which is based on an ensemble of artificial neural networks. This paper presents a methodology for qualitatively improving the underlying neural network underlying NetMHCpan-4.0. The proposed method uses the ensemble construction technique and adds as input an estimate of the Potts model taken from static mechanics, which is a generalization of the Ising model. In the general case, the model reflects the interaction of spins in the crystal lattice. Within the framework of the proposed method, the model is used to better represent the physical nature of the interaction of proteins included in the complex. To assess the interaction of the MHC + peptide complex, we use a two-dimensional Potts model with 20 states (corresponding to basic amino acids). Solving the inverse problem using data on experimentally confirmed interacting pairs, we obtain the values of the parameters of the Potts model, which we then use to evaluate a new pair of MHC + peptide, and supplement this value with the input data of the neural network. This approach, combined with the ensemble construction technique, allows for improved prediction accuracy, in terms of the positive predictive value (PPV) metric, compared to the baseline model.

Классические численные методы, применяемые для предсказания эволюции гидродинамических систем, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам и накладывают ограничения на число вариантов геолого-гидродинамических моделей, расчет эволюции состояний которых возможно осуществлять в практических условиях. Одним из перспективных подходов к разработке эвристических оценок, которые могли бы ускорить рассмотрение вариантов гидродинамических моделей, является имитационное моделирование на основе обучающих данных. В рамках этого подхода методы машинного обучения используются для настройки весов искусственной нейронной сети (ИНС), предсказывающей состояние физической системы в заданный момент времени на основе начальных условий. В данной статье описаны оригинальная архитектура ИНС и специфическая процедура обучения, формирующие эвристическую модель двухфазного течения в гетерогенной пористой среде. Основанная на ИНС модель с приемлемой точностью предсказывает состояния расчетных блоков моделируемой системы в произвольный момент времени (с известными ограничениями) на основе только начальных условий: свойств гетерогенной проницаемости среды и размещения источников и стоков. Предложенная модель требует на порядки меньшего процессорного времени в сравнении с классическим численным методом, который послужил критерием оценки эффективности обученной модели. Архитектура ИНС включает ряд подсетей, обучаемых в различных комбинациях на нескольких наборах обучающих данных. Для обучения ИНС в рамках многоэтапной процедуры применены техники состязательного обучения и переноса весов из обученной модели.

The numerical methods used to simulate the evolution of hydrodynamic systems require the considerable use of computational resources thus limiting the number of possible simulations. The data-driven simulation technique is one promising approach to the development of heuristic models, which may speed up the study of such models. In this approach, machine learning methods are used to tune the weights of an artificial neural network that predicts the state of a physical system at a given point in time based on initial conditions. This article describes an original neural network architecture and a novel multi-stage training procedure which create a heuristic model of a two-phase flow in a heterogeneous porous medium. The neural network-based model predicts the states of the grid cells at an arbitrary timestep (within the known constraints), taking in only the initial conditions: the properties of the heterogeneous permeability of the medium and the location of sources and sinks. The proposed model requires orders of magnitude less processor time in comparison with the classical numerical method, which served as a criterion for evaluating the effectiveness of the trained model. The proposed architecture includes a number of subnets trained in various combinations on several datasets. The techniques of adversarial training and weight transfer are utilized.

Изучение спектрального отклика растений на основе данных, собранных с помощью дистанционного зондирования, имеет большой потенциал для решения реальных проблем в различных областях исследований. В этом исследовании мы использовали спектральные свойства для идентификации инвазивного растения — борщевика Сосновского — по спутниковым снимкам. Борщевик Сосновского — инвазивное растение, которое наносит много вреда людям, животным и экосистеме в целом. Мы использовали выборочные данные о геолокации мест произрастания борщевика в Московской области, собранные с 2018 по 2020 год, и спутниковые снимки Sentinel-2 для спектрального анализа с целью его обнаружения на снимках. Мы развернули модель машинного обучения Random Forest (RF) на облачной платформе Google Earth Engine (GEE). Алгоритм обучается на наборе данных, состоящем из 12 каналов спутниковых снимков Sentinel-2, цифровой модели рельефа и некоторых спектральных индексов, которые используются в алгоритме в качестве параметров. Используемый подход заключается в выявлении биофизических параметров борщевика Сосновского по его коэффициентам отражения с уточнением радиочастотной модели непосредственно по набору данных. Наши результаты наглядно демонстрируют насколько сочетание методов дистанционного зондирования и машинного обучения может помочь в обнаружении борщевика и контроле его инвазивного распространения. Наш подход обеспечивает высокую точность обнаружения очагов произрастания борщевика Сосновского, составляющую 96,93 %.

Examining the spectral response of plants from data collected using remote sensing has a lot of potential for solving real-world problems in different fields of research. In this study, we have used the spectral property to identify the invasive plant Heracleum sosnowskyi Manden from satellite imagery. H. sosnowskyi is an invasive plant that causes many harms to humans, animals and the ecosystem at large. We have used data collected from the years 2018 to 2020 containing sample geolocation data from the Moscow Region where this plant exists and we have used Sentinel-2 imagery for the spectral analysis towards the aim of detecting it from the satellite imagery. We deployed a Random Forest (RF) machine learning model within the framework of Google Earth Engine (GEE). The algorithm learns from the collected data, which is made up of 12 bands of Sentinel-2, and also includes the digital elevation together with some spectral indices, which are used as features in the algorithm. The approach used is to learn the biophysical parameters of H. sosnowskyi from its reflectances by fitting the RF model directly from the data. Our results demonstrate how the combination of remote sensing and machine learning can assist in locating H. sosnowskyi, which aids in controlling its invasive expansion. Our approach provides a high detection accuracy of the plant, which is 96.93%.