Прогнозирование и предупреждение о возникновении и развитии опасных природных процессов и явлений (ОППЯ) приводит к снижению людских и материальных потерь как минимум на 20-30% и становится все более актуальным [1].
Например, вопрос прогнозирования образования лавин состоит в изучении их физико-морфометрических свойств, что невозможно без оценки статистической информации о наблюдавшихся фактах сходах лавин. Оценка такого рода данных дает представления о локализации очагов лавин и местах их наиболее частых сходов. Однако, если ориентироваться только на статистические данные возникает высокая вероятность пропустить признаки образования лавины в тех местах, где ранее лавины не наблюдались совсем или не фиксировались на протяжении долгого времени. Анализ морфометрических характеристик горных районов совместно с данными, полученными с помощью дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), позволит построить карты потенциальной лавинной опасности. Карты крутизны склонов горных районов, кадастры лавинных очагов и базы данных схода лавин уже сейчас возможно получить с помощью спутникового зондирования Земли. На основе этой информации изучаются условия схода снежных лавин, факт схода лавин определяются по наличию лавинных снежников и лавинного мусора на территориях, где раньше снежный покров не наблюдался, а также изменению растительного покрова, повалу лесного массива, и общей картине изменения заснеженных поверхностей горных склонов.
Коллективом авторов работы разрабатывается геоинформационная система (ГИС) с элементами искусственного интеллекта (ИИ), предназначенная для сбора, хранения, анализа, графической визуализации с географической привязкой событий ОППЯ. Например, одним из направлений развития данной ГИС является блок, используемый для прогноза лавинной опасности и выявления зон зарождения лавин, а также определения (прогнозирования) зон поражения. Современные технологии применения экспертных систем на основе элементов искусственного интеллекта позволяют найти закономерности условий образования лавин в различных климатических и географических районах, а также оценить синоптическую ситуацию горных регионов страны и проанализировать метеорологические условия сопутствующих сходу лавин. Работа ГИС с элементами искусственного интеллекта (ИИ), основанная на обработке данных ДЗЗ (включая дешифрирование космических снимков), совместно с гидрометеорологической информацией (ГМИ), полученной от наземной сети, значительно повышает точность при мониторинге лавинной опасности. Важной задачей является интерпретация полученной оперативной и достоверной информации с измерительных бортовых блоков оптикоэлектронных и радиолокационных систем дистанционного зондирования Земли космического базирования и сведение их в одну базу данных.
Прогноз лавинной опасности с использованием элементов ИИ подразумевает создание обучающей выборки и их интерпретацию на карте с координатной привязкой, разработку глубокой экспертной системы с алгоритмами принятия решений на основе выбора необходимых параметров и предикторов. Также немаловажен выбор метода прогноза в соответствии с расположением склона. Более сложной, но решаемой задачей является обнаружение зон аккумуляции снега, метелевого сноса или обнаружение динамики снежного покрова. Далее, необходимо провести апробацию полученных методов прогнозирования и дать оценку оправдываемости прогноза лавинной опасности.
Таким образом, современные методы ДЗЗ (снимки, полученные со спутников, и аэровизуальные наблюдения с летательных аппаратов, например беспилотных) в совокупности с геоинформационными технологиями с элементами применения ИИ позволят обеспечить постоянный мониторинг и контроль не только лавиной опасности, но и ряда других ОППЯ.