В региональную цифровую интеллектуальную систему «Умный лес» в тестовом режиме внедрен новый функционал. Теперь искусственный интеллект может прогнозировать лесные возгорания и развитие действующего пожара на определенный период времени при конкретных условиях погоды, исходя их архивных сведений и космических снимков. В течение пожароопасного сезона 2023 года разработчики вводят необходимые корректировки.

Вероятность возгорания определяется при помощи машинного обучения на основе данных о произошедших возгораниях и ряда факторов. Учитываются таксационные характеристики каждого лесного выдела, метеорологические показатели в предшествующий период: температура и влажность воздуха, количество осадков и скорость ветра, высота, уклон и экспозиции склонов, влажности почвы, а также расстояние до ближайших дорог и населенных пунктов.

По словам министра информационного развития и связи Петра Шиловских, также учитывается, к примеру, что скорость распространения пожара днем по направлению подъема будет выше, чем на спуске. «Берется в расчет даже затененность того или иного участка, то есть на солнечной стороне будут более благоприятные условия для распространения пожара. В ближайший год будем дорабатывать систему до конечного продукта. У проекта большие перспективы, так как природные пожары – ежегодная острая проблема не только нашего региона. Поэтому нам необходимо выявлять районы и условия, при которых возникает большая вероятность пожаров», – отметил министр.

Как объясняются разработчики модели, в системе задается определенная календарная дата и лесной участок в границах лесного фонда Пермского края, в рамках которого совершается запрос к различным статистическим данным. Все они рассчитаны для 10-дневного периода до заданной даты.

После ввода условий для возможного возгорания, исходя из архивной информации, новые данные от метеостанций передаются на компьютер, где лесные участки классифицируются по вероятности возгорания от 0 до 100%, и специалисты видят сигнал об угрозе возникновения пожара.

Инженер ГИС-центра ПГНИУ, кандидат географических наук Андрей Шихов подчеркивает, что эффективность метода прогноза пожаров станет понятна по окончании одного-двух пожароопасных сезонов. «На мой взгляд, главное преимущество разработки – это возможность ее масштабирования, то есть внедрения в других регионах, где проблема лесных пожаров является куда более острой, чем в Пермском крае. Например, в соседней Свердловской области, где в начале мая нынешнего года за три дня пожарами были пройдены такие же площади лесов, как в Пермском крае за последние 30 лет», – поделился доцент кафедры картографии и геоинформатики.

Напомним, разработка цифровой интеллектуальной системы «Умный лес» началась в 2019 году с целью необходимости контроля за незаконной рубки и теневого оборота древесины.

Ранее губернатор Пермского края Дмитрий Махонин отмечал, что система защищает лесные ресурсы Прикамья, а цифровая трансформация лесной отрасли происходит по самым различным направлениям. «Переход от бумажных документом к электронным данным повышает прозрачность отрасли, позволяет нам обрабатывать и использовать актуальную информацию о состоянии лесов, об их охране, защите и воспроизводстве. Сегодня мы получаем 100% данных о лесном хозяйстве края в цифровом виде. В России аналогов этому нет. Мы первый регион, где такая или подобная система предназначена не только для отслеживания общего состояния лесного фонда, но и для оперативного реагирования на изменения на территории лесничества», – акцентировал Дмитрий Махонин.