Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Разработан способ получать спутниковые данные о растительном покрове Земли в условиях высокой облачности
Алгоритм позволяет с высокой точностью распознавать сельскохозяйственные культуры и прогнозировать развитие экосистем.
Наличие подробной информации об особенностях земной поверхности очень важно для лучшего понимания экосистем планеты и антропогенного влияния на них. Такие данные проще всего получить при помощи спутниковой съемки. Однако обзору из космоса часто мешают облака. В статье, опубликованной в журнале Remote Sensing of Environment, описывается, как методы машинного обучения помогают обойти эту природную «преграду».
Исследователи из Центра экологических исследований имени Гельмгольца создали алгоритм APiC, который способен распознавать на кадрах со спутников 19 различных видов сельскохозяйственных культур с высокой точностью. «Если мы сможем определить выращиваемую культуру на каждом поле, то сможем сделать выводы не только о потребностях [местной экосистемы] в питательных веществах, но и о количестве нитратов в местных [грунтовых] водах», — объясняет один из авторов работы Себастьян Прейдл.
Информация, полученная при помощи APiC, также может использоваться для организации мероприятий по защите популяций различных живых существ, таких как дикие пчелы. «Мы можем эффективно защитить биологическое разнообразие региона только в том случае, если у нас есть четкое представление о пространственном распределении растительного покрова», — добавляет Прейдл.
Данные, полученные Прейдлом и его коллегами, базируются на спутниковых снимках, которые были сделаны семейством космических аппаратов Sentinel-2. Это два мониторинговых спутника, запущенных на орбиту Европейским космическим агентством в 2015 и 2017 годах соответственно.
Как уже упоминалось выше, облака являются серьезной проблемой при работе со временными рядами данных спутниковой съемки. Несмотря на большое количество снимков, частый облачный покров может привести к большим пробелам в данных. В то же время для многих фаз роста растений требуется достаточное количество наблюдений, чтобы присвоить зарегистрированные сигнатуры соответствующей флоре.
Промежутки обычно заполняются искусственно сгенерированными данными, которые интерполируются на основании «безоблачных» изображений. Но точность такого подхода невысока. Прейдл и его коллеги модифицировали этот метод. «Мы генерируем индивидуальные алгоритмы для каждого пикселя (индивидуального спутникового кадра. — Прим. ред.), — поясняет ученый. — Наш алгоритм автоматически выбирает безоблачные пиксели из всего набора данных спутниковых изображений и не зависит от крупномасштабных безоблачных сцен».
Исследователи протестировали APiC на снимках территории Германии. Условно разделив страну на шесть сельскохозяйственных регионов, создатели алгоритма добились того, что основные сельскохозяйственные культуры (такие как пшеница и кукуруза) распознавались с точностью свыше 90%. В целом точность распознавания 19 различных культур составляет не менее 88%.
Разработка пригодна не только для изучения сельскохозяйственных угодий. Алгоритм способен распознавать ели, буки и другие виды деревьев. Таким образом, его можно использовать для оценки природоохранной ценности лесных угодий, делая выводы об уязвимости экосистем и прогнозируя их развитие.
Telegram 
Дзен 
VK Множество ученых по всему миру объединились, чтобы составить и опубликовать всеобъемлющую дорожную карту разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии. Они подробно описали, как машинное обучение должно привести к революции в нашем понимании в проектировании и открытии новых материалов, позволяя проводить компьютерное моделирование атомов.
Специалисты Института истории материальной культуры РАН ведут работы по созданию единого цифрового архива Старой Ладоги — древнейшего городского поселения на Северо-Западе России. В базу войдут оцифрованные материалы более чем за 100 лет археологических исследований: от рукописных отчетов экспедиций XX века до современных 3D-моделей раскопов.
Ученые СПбГУ предложили инновационный подход к синтезу виниловых соединений, значительно снизив количество отходов и риски, связанные с использованием ацетилена. Новый метод позволяет эффективно получать ценные химические соединения с минимальным воздействием на окружающую среду.
Ученые из Сколтеха исследовали разнообразие молекул, которые могут образовываться из атомов кислорода и углерода. Помимо широко известных углекислого и угарного газов, моделирование обнаружило две сотни экзотических, но относительно стабильных соединений этих двух элементов, многие из которых не были описаны ранее. Этот класс веществ представляет интерес для исследований космоса, аккумуляторных технологий, биохимии и — неожиданным образом — для разработки промышленной взрывчатки и ракетного топлива. Как оказалось, некоторые из открытых веществ при распаде будут высвобождать более 75 процентов взрывной энергии тротила.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
В архивах английского поместья столетиями пылилась ничем не примечательная книга учета XVI века. Никто не подозревал, что внутри ее переплета скрываются фрагменты пергамента с историями, которые переписывали монахи семь веков назад. Тайна раскрылась, когда архивариус заметил странные символы на обложке. Так началось расследование, объединившее разных ученых. Исследователи три года пытались прочитать текст, не прикасаясь к нему. Теперь они представили результат своего труда — мир получил два ранее неизвестных эпизода о волшебнике Мерлине, короле Артуре и рыцаре Гавейне.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии