Нейросеть начала картировать термокарстовые оползни сразу по всему Северному полушарию

Исследователи разработали систему автоматического поиска ретрогрессивных термокарстовых оползней в районах многолетней мерзлоты с использованием спутниковых данных и глубокого обучения, передает ScienceDirect.

Главная проблема таких моделей — плохая переносимость между регионами. Алгоритм, хорошо обученный на Аляске, может заметно хуже работать в Канаде или Сибири из-за различий рельефа, растительности, влажности и спектральных характеристик поверхности.

Новая система специально ориентирована на межрегиональную работу. Обработка построена на связке Google Earth Engine и PyTorch, что позволяет запускать анализ на больших территориях и автоматически формировать карты термокарстовых нарушений.

Ретрогрессивные термокарстовые оползни возникают при деградации богатых льдом мерзлых грунтов и могут быстро менять рельеф, разрушать дороги, трубопроводы и другую инфраструктуру.

Для инженерных задач особенно важен сам масштаб подхода: вместо мониторинга нескольких известных участков появляется возможность регулярно искать новые зоны деградации мерзлоты на огромных территориях.