L'Aeronet Lab de Skoltech a développé un algorithme qui permet d'analyser les images satellites des zones touchées par les incendies et autres catastrophes naturelles et de faire une évaluation rapide des dommages économiques. L'algorithme est basé sur l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur.

Le laboratoire AeroNet du Centre pour la science et l'ingénierie informatique et informatique (CDISE) de Skoltech, en collaboration avec le professeur Evgeny Burnayev, entraîné le réseau de neurones sur des ensembles d'images satellites pour s'assurer qu'il puisse distinguer les bâtiments détruits de ceux qui n'ont pas été touchés par le feu. Pour entraîner le réseau de neurones, les scientifiques ont utilisé des images satellites accessibles au public de la Californie (États-Unis) prises en 2017. Plus tard, le réseau formé a identifié de manière fiable les maisons incendiées dans la zone de test, Santa Rosa (Californie), qui a été touchée par des incendies destructeurs. En cas d'utilisation dans un environnement de crise, la solution permet d'évaluer rapidement l'étendue de la catastrophe et les dommages attendus et d'accélérer le processus de prise de décision. Le projet a suscité l'intérêt des organisations publiques et humanitaires, ainsi que les compagnies d'assurance.

"Les algorithmes développés sont capables d'analyser des séries d'images satellitaires multi-temporelles et de détecter des changements dans des objets appartenant à une certaine classe. La solution sera d'une grande aide dans diverses tâches de recherche et applications de surveillance de zones industrielles, comme la détection de nouveaux chantiers, une évaluation de la densité de population, et la gestion des risques dans les aires protégées, " dit Vladimir Ignatiev, chercheur à Skoltech.

AeroNet Lab développe diverses applications basées sur l'apprentissage profond et la vision par ordinateur pour traiter une multitude de problèmes du monde réel à l'aide d'images satellitaires et aériennes :services de surveillance des zones de sécurité d'installations industrielles à grande échelle, tels que les pipelines et les lignes électriques à haute tension (détection de fuite, contrôle de la prolifération, construction illégale, etc.), services de recommandation à des fins de géomarketing (évaluation de la hauteur et de l'occupation des bâtiments, etc.), foresterie et agriculture (abattage illégal, qualité du bois sur pied, prévision des rendements des cultures, conséquences des sécheresses).