Анализ динамики состояния здоровья хвойных деревьев по результатам дистанционного лесопатологического мониторинга

Предложен и исследуется новый метод анализа динамики состояния здоровья (жизненного состояния - виталитета) хвойных деревьев в очагах размножения насекомых – стволовых вредителей. Исходными данными для реализации метода являются результаты семантической сегментации (попиксельной классификации) разновременных снимков хвойных деревьев высокого разрешения, полученных при мониторинге лесов с космических аппаратов или с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). При этом классификация хвойных деревьев по степени поражения вредителями (виталитетному спектру) на снимках должна выполняться с помощью высокоточной модели сверточной нейронной сети (СНС). Метод реализуется в виде укрупненного алгоритма со следующей последовательностью шагов. На первом шаге полученная с использованием модели СНС семантическая маска каждого снимка преобразуется в численные метки классов деревьев. На втором шаге выделяются кроны деревьев каждого класса как отдельные объекты по группам смежных пикселей с одинаковой меткой класса. Третий шаг – пространственное сопоставление полученных крон деревьев на двух снимках, при этом используется алгоритм ближайших соседей. На четвертом шаге ведется анализ изменений площади каждой кроны.
Исследование эффективности предложенного метода и исследование для сравнения с ним двух известных методов оценки изменения виталитета хвойных деревьев в очаге было выполнено с использованием двух разновременных снимков 2023 и 2025 гг. участков пораженного союзным короедом кедра сибирского Pinus sibirica. Участки расположены вблизи посёлка Белоусово Томской области. Снимки получены с помощью фотокамеры, установленной на БПЛА, и имеют разрешение 0,08 м/пиксель. Сначала была выполнена семантическая сегментация снимков с помощью разработанной нами модели СНС Res-Mo-U-Net, обученной на других снимках для выявления ключевых классов состояния кедровых насаждений: «Условно здоровое», «Свежезаселенное», «С усохшей вершиной», «Свежий сухостой», «Старый сухостой» и класс «Фон». Затем полученные с высокой точностью семантические маски снимков использовались для исследования предложенного метода, а также двух известных методов. По результатам исследования выявлено, что новый метод дает более точную информацию, чем традиционные методы, при этом позволяя перейти от оценки общих изменений площади кедровых насаждений по классам виталитетного спектра в очаге размножения союзного короеда к оценке состояния отдельных деревьев. Результаты исследования эффективности методов подтверждены данными наземных обследований этих участков.
Работа выполнена в рамках государственного задания ИМКЭС СО РАН (№ FWRG-2025-0002)