Ученые Института искусственного интеллекта Самарского университета им. Королёва в течение полутора лет разработают первую общедоступную платформу для сбора и обработки гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), получаемых со спутников и беспилотных летательных аппаратов и используемых в сферах умного агропрома и экологического мониторинга. Автоматическая обработка этих данных с помощью нейросетей и специальных алгоритмов позволит улучшать качество гиперспектральных изображений, "очищая" их от искажений. Проект будет реализован на средства гранта Фонда содействия инновациям в размере 10 млн рублей.
Данные гиперспектрального дистанционного зондирования Земли из космоса и с беспилотных летательных аппаратов применяются для решения различных задач в сельском и лесном хозяйстве, геологии, экологии и даже в правоохранительной сфере - например, для поиска наркосодержащих растений. Основное отличие гиперспектральных изображений от обычных - наличие десятков или даже сотен спектральных каналов, что позволяет обнаружить невидимые обычными камерами различия в наблюдаемых объектах. Так, гиперспектральные снимки зеленых насаждений и сельскохозяйственных культур позволяют определить вид растений и их состояние, наличие необходимых минеральных веществ и степень увлажнения почвы, а также выявлять те участки сельхозугодий, где требуется провести обработку для точечного уничтожения появившихся сорняков или насекомых-вредителей.
Современные программные комплексы для обработки гиперспектральных данных ДЗЗ в основном разработаны компаниями США. В целях достижения технологического суверенитета в России необходимо создать собственную отечественную платформу для анализа подобных данных.
- В рамках проекта мы разработаем открытую отечественную программную платформу, использующую сквозную технологию сбора и анализа гиперспектральных данных на основе глубокого обучения. Платформа будет общедоступна для использования и расширения ее возможностей для решения нестандартных задач. Она будет написана на языке Python и размещена на известном веб-сервисе GitHub, что сделает ее использование и расширение доступными для максимального числа потенциальных пользователей. Предварительная обработка изображений на этой платформе будет включать в себя в том числе возможность компенсации артефактов съемки и комплексного объединения с данными из других источников, - рассказал директор Института искусственного интеллекта профессор Артем Никоноров.
Как отметил директор института, во время продолжительной гиперспектральной съемки (как и любой другой) могут наблюдаться неоднородность освещения, связанная с изменением погодных условий, возникать различные цифровые шумы и геометрические искажения. Данные проблемы можно компенсировать в рамках платформы при помощи специальных алгоритмов, разработанных ранее учеными Самарского университета. Платформа позволит принимать данные с самых различных гиперспектрометров как российского, так и зарубежного производства.
Платформа также сможет помочь с анализом гиперспектральных данных не только в сфере ДЗЗ, но и в медицине (определение онкозаболеваний, патологий сердца и кровообращения, заболеваний сетчатки), в промышленности (определение качества сырья и готовой продукции, определение пород и их химического состава) и в других отраслях. По словам разработчиков, коммерциализация проекта возможна в перспективе за счет заказной кастомизации платформы под потребности конечного потребителя.
- Актуальность и востребованность предлагаемой разработки подтверждаются большим количеством писем поддержки проекта от коммерческих компаний, университетов, научно-образовательного центра мирового уровня "Инженерия будущего" и органов госуправления, - отметил Артем Никоноров.
У ученых, участвующих в этом проекте, уже есть опыт создания и развития подобных масштабных решений с открытым кодом. Ранее ими была разработана и опубликована на GitHub открытая платформа OpenNFT, предназначенная для реализации проектов в области нейробиологической обратной связи на основе данных функциональной МРТ. Программная платформа OpenNFT позволяет в буквальном смысле увидеть и проанализировать активность мозга в режиме реального времени и успешно применяется сейчас в ряде известных университетов и научно-исследовательских центров мира, в том числе в Федеральной политехнической школе Лозанны (Швейцария), Йельском и Колумбийском университетах (США), Университете Суррея (Великобритания), Новосибирском государственном университете и других ведущих научных центрах.
Справочно
Самарский университет им. Королёва – один из мировых лидеров в области фотоники. Более 40 лет назад в вузе была создана и успешно работает школа компьютерной оптики и обработки изображений под руководством академика РАН, президента Самарского университета Виктора Сойфера. Исследования в области дифракционных оптических элементов позволили ученым университета создать компактные гиперспектральные устройства для применения в системах интеллектуального земледелия. Мобильные агромелиоративные комплексы способны самостоятельно анализировать состояние почвы и регулировать интенсивность полива и внесения удобрений, что может повысить урожайность сельскохозяйственных культур в среднем на 25-30 %.
Учеными Самарского университета им. Королёва и Института систем обработки изображений (ИСОИ) РАН также разработан первый отечественный гиперспектрометр для наноспутников формата CubeSat (кубсат). Компактный прибор проходит испытания в космосе на борту наноспутника SXC3-219 ИСОИ, выведенного на орбиту в августе 2022 года в рамках запуска с космодрома Байконур ракеты-носителя "Союз-2.1б" с разгонным блоком "Фрегат" с иранским спутником "Хайям" и 16 российскими малыми космическими аппаратами.
