Проект АСУ-2506

практико-ориентированный

Разработать программу обработки изображений БПЛА над изучаемой поверхностью и выполнить выделение крон деревьев, на ней расположенных

1) Разработка методов преобразования изображений в функционально значимые пространства с кронами известных по типу деревьев (например, сосна или береза);
2) Разработка методов сегментации в пространстве яркости RGB и синтезированных изображений;
3) Разработка программы ЭВМ на основе платформы OpenDataCube и методов сегментации.

Департамент леса Томской области, автодорожные хозяйства (прокладывание дорог), сельское хозяйство (зарастание лесом полей и определение объема стволов деревьев, для определения типов работ и их стоимости), ТомскНипиНефть, ООО «Газпром трансгаз Томск»

20 000 000 руб.

нет

Учитывая огромный объем работ по выполнению таксационных работ в лесных массивах, который необходимо выполнить, чтобы оценить характеристики деревьев в лесном массиве (высота, диаметр ствола и кроны, объем) применение дистанционных методов с помощью БПЛА приобретает особый интерес. Предлагается разработать и апробировать метод определения таксационных характеристик деревьев по изображениям БПЛА, позволяющий оценивать численность деревьев на единице площади и объем дерева, высота и диаметр ствола на высоте 1.3 м, а также диаметр кроны. На изображениях БПЛА присутствует привязка к географическим координатам и соответственно известны координаты каждого дерева. Это позволяет развивать на ее основе этой методики подходы оценки других показателей, таких как запас древесины, средние высота и диаметр.

1) Разработка методов формирования кубов данных для специализированных платформ (OpenDataCube), позволяющих оперировать с большими данными в задачах выполнения арифметических операций, поиска коэффициентов регрессионных многомерных моделей. 2) методика сегментация RGB и синтезированных изображений для выделения крон деревьев и определение их типа.

Разработка конкретного продукта позволит занять пустующую нишу программ для работы сданными БПЛА для работников лесной отрасли.

1) Методы преобразования изображений в функционально значимые пространства с кронами известных по типу деревьев (например, сосна или береза);
2) Методы сегментации в пространстве яркости RGB и синтезированных изображений;
3) Программа на основе платформы OpenDataCube и методов сегментации.

4 семестра

Департамент леса Томской области, автодорожные хозяйства (прокладывание дорог), сельское хозяйство (зарастание лесом полей и определение объема стволов деревьев, для определения типов работ и их стоимости), ТомскНипиНефть, ООО «Газпром трансгаз Томск»