Краткий план междисциплинарного проекта для мониторинга нелегальной вырубки тропических лесов: данные, модели, проверка качества, ограничения и практические рекомендации.
1) Цель и подход
- Цель: раннее обнаружение и количественная оценка вырубки (пространственно-временная локализация + оценка потери площади/биомассы) с интеграцией ИИ, дистанционного зондирования (ДЗ) и полевых данных.
- Подход: мультисенсорная фьюжн‑платформа для генерации тревог (alerts) + верификация (авто‑ и полевой контроль) + непрерывная калибровка моделей.
2) Данные (вход)
- Оптические спутниковые: Sentinel‑2 (спектр, резолюция $\approx 10$ м, повторяемость $\approx 5$ дней), Landsat ($\approx 30$ м, $\approx 16$ дней), PlanetScope ($\approx 3$–$\approx 5$ м, ежедневно, коммерческий).
- SAR (активные, облачно‑независимые): Sentinel‑1 (C‑поляризация, $\approx 10$ м), ALOS‑PALSAR (L‑поляризация) для проникновения сквозь крону.
- Лидар/биомасса: GEDI (споты ~$\approx 25$ м), авиалидар для локальных кампаний.
- Вспомогательные: DEM, карты дорог/концессий/границ, ранние карты землепользования, пожары, осадки, сезонность.
- Полевая валидация и UAV: фото/плоты для обучения и проверки; сообщества и инспекторы для ground‑truth.
- Социальные/административные данные: разрешения, вырубки конверсии, спутниковые снимки высокого разрешения для спорных случаев.
3) Предобработка
- Оптическая: облако/тень‑маскирование, атмосферная коррекция, нормализация по времени.
- SAR: геометрическая калибровка, фильтрация спекла, поляриметрические признаки.
- Выравнивание (co‑registration) мультиспекторных данных.
- Генерация временных серий (синтетические облачные‑пробелы, gap filling).
4) Модели и методы
- Детекция изменений (change detection):
- Классические: BFAST, CCDC, LandTrendr для разложения временных рядов.
- ML/Deep learning: Siamese CNN / U‑Net для пар снимков/изменений; временные модели — Temporal CNN, LSTM/Transformer для последовательностей.
- Классификация и сегментация:
- U‑Net/DeepLab для сегментации полей вырубки; детекторы объектов (YOLO/Faster R‑CNN) для отдельных вырубных пятен.
- Фьюжн SAR+оптика: два‑ветвевые сети с последующей свёрткой/аттеншеном.
- Аномалийное обнаружение и слабая/самостоятельная разметка: автоэнкодеры, contrastive/self‑supervised методы для снижения потребности в метках.
- Оценка площади и биомассы: регрессия (Random Forest / XGBoost / CNN) на основе лидарных признаков и мультисенсорных индексов.
- Активное обучение и transfer learning: уменьшение затрат на разметку, адаптация модели к новым регионам.
5) Оценка качества предсказаний (метрики и процедуры)
- Базовые метрики (на пиксель/объект):
- Precision: $\text{Precision}=\frac{TP}{TP+FP}$ - Recall (Sensitivity): $\text{Recall}=\frac{TP}{TP+FN}$ - F1: $\text{F1}=\frac{2\cdot \text{Precision}\cdot \text{Recall}}{\text{Precision}+\text{Recall}}$ - IoU (Jaccard): $\text{IoU}=\frac{|P\cap G|}{|P\cup G|}$ - Оценка площади и погрешности:
- Абсолютная ошибка площади: $\Delta A=A_{pred}-A_{true}$ - Relative error / bias: $\text{Bias}=\frac{\Delta A}{A_{true}}$ - Доверительные интервалы через бутстрэп: генерировать распределение оценок площади и брать квантили.
- Событийная оценка (для раннего обнаружения):
- Detection latency (в днях): медианная задержка обнаружения.
- False alarm rate per area/time: $\frac{\text{кол-во ложных сигналов}}{{\text{км}}^2\cdot \text{мес}}$ - Probability of detection per event.
- Валидация:
- Набор независимой валидации: высокоразрешённые снимки + полевые точки.
- Пространственно‑стратифицированная кросс‑валидация (чтобы избежать автокорреляции).
- Проверка на нескольких биомах/странах (переносимость).
- Качество неопределённости:
- Квантифицировать уверенность предсказания (каллибровка вероятностей: reliability diagrams, Brier score).
6) Локальные и глобальные ограничения
- Локальные (региональные):
- Частые облака и сезонность в тропиках — оптика ограничена; необходимость SAR.
- Ограниченная/неоднородная валидация: полевые данные редки/неравномерны.
- Мелкомасштабная вырубка (расчистки для подсечно‑огневого земледелия) трудно отличима от причинного землепользования.
- Социально‑политические: доступ к участкам, риски для инспекторов, конфликт интересов с местными сообществами.
- Ограниченные локальные вычислительные и человеческие ресурсы — требуются простые рабочие интерфейсы и обучение.
- Глобальные / системные:
- Недостатки сенсоров: оптика — облака; SAR — спекл и сложная интерпретация; лидар — непокрытие по всему миру.
- Стоимость коммерческих данных и вычислений (высокое разрешение, частые снимки).
- Доменные сдвиги (transferability): модель, обученная в одном лесу, может падать в другом биоме.
- Правовые/этические ограничения: данные о частной земле, суверенитет данных, безопасность активистов.
- Финансирование и устойчивость проекта во времени — поддерживать модель и обновления.
7) Рекомендации по реализации и устойчивости
- Архитектура: поток данных → предобработка (GEE/AWS) → модель триггеров (быстрая, лёгкая) → модель подтверждения (точная, тяжёлая) → верификация (UAV/поле) → хранение кейсов и обратная связь для дообучения.
- Использовать мультисенсорную фьюжн‑стратегию: SAR для ранних тревог + оптика для визуальной верификации.
- Внедрить активное обучение и пайплайн для инкрементального дообучения с полевыми метками.
- Инструменты: Google Earth Engine, AWS S3 + SageMaker/EC2, открытые библиотеки (PyTorch/TensorFlow, Rasterio, SNAP).
- Вовлечение локальных стейкхолдеров: совместная разметка, прозрачные метрики, открытые результаты для повышения доверия.
- Упор на оценку неопределённости и контроль ложных тревог (экономическая/правовая стоимость ошибок).
8) Критерии успешности проекта (примерные целевые показатели)
- Высокая детекция: $\text{Recall}\ge 0.8$ и контролируемая точность: $\text{Precision}\ge 0.8$ для областей с достаточными данными (целевые значения адаптировать по региону).
- Средняя задержка обнаружения: $\le$ нескольких недель (зависит от данных).
- Оценка площади с относительной погрешностью $|\text{Bias}|\le 10\%$ в испытательных районах (при наличии лидарной/высокоразрешённой валидации).
Заключение: сочетайте устойчивый мультисенсорный сбор данных, гибкие нейросетевые архитектуры с фокусом на фьюжн и калибровку неопределённости, организуйте независимую валидацию и активно учитывайте локальные социально‑политические ограничения и правовые аспекты.