Google показал, как ИИ находит невидимые детали ландшафта

Исследователи Google Research выпустили векторную карту мелких элементов сельского ландшафта Англии — живых изгородей, каменных стен, рощиц — которые обычно не видны национальным лесным инвентаризациям. Эти «скрытые активы» важны для поглощения углерода и биоразнообразия, но слишком малы для стандартного спутникового обнаружения.

От пикселей к действию

Проект развивает выпущенную ранее карту Farmscapes 2020, созданную совместно с Оксфордским университетом. Предыдущая версия показывала пиксели зелени, новая — превращает их в точные геометрические объекты, готовые для планирования восстановления природы и углеродного учёта.

Ключевые технические решения:

• Фундамент на больших данных: модель обучена на Vision Transformer от Remote Sensing Foundations (часть Google Earth AI), предобученной на 300 млн глобальных спутниковых снимков. Это позволило работать с небольшим набором размеченных данных (~247 км²).

• Двухслойная топология: комбинация субметровых снимков и лидарных данных (1 м) позволяет различать наземные границы (поля, вода) и надземные объекты (деревья, стены) в одном месте.

• Геометрическая семантика: алгоритм использует индекс компактности Полсби–Поппера для классификации объектов. Лесные массивы (>30 м в диаметре), мелкие рощи и линейные элементы (индекс <0.5) различаются по математической форме следа, без ручной разметки.

• Масштабируемость: разработан алгоритм склейки геометрий на стыках тайлов S2-cell, обрабатывающий миллионы объектов на площади >130 000 км².

Зачем это нужно

Глобальный вызов: как увеличить лесной покров для борьбы с климатическим кризисом, не отнимая землю у растущего производства продовольствия? Мелкие древесные элементы на фермах — потенциальное решение. Они накапливают углерод и поддерживают биоразнообразие, не вытесняя посевы, но оставались «невидимыми» для учёта.

Векторная карта даёт землевладельцам и экологам точную инвентаризацию и инструмент для измерения и расширения этих структур по всей Великобритании.