От Амур — не просто транспортная артерия, это сложная экосистема, меняющая свой облик в зависимости от сезона и уровня воды. Группа учёных высшей школы кибернетики и цифровых технологий политехнического института ТОГУ уже третий год работает над созданием точного цифрового двойника прибрежной зоны. Как при помощи беспилотников, лидаров и нейросетей «упаковать» 200 метров береговой линии в облако точек и зачем это нужно туристам и чиновникам?
Об этом в беседе с корреспондентом рассказал руководитель проекта, доктор технических наук, профессор высшей школы кибернетики и цифровых технологий политехнического института ТОГУ Сергей Владимирович Сай.
— Сергей Владимирович, Ваши исследования звучат как высокий блокбастер: дроны, лидары, мультиспектральные камеры. С чего вообще начинается оцифровка Амура?
— Всё начинается с беспилотного летательного аппарата «Геоскан-401». Мы выезжаем на машинах в те точки, куда есть подъезды. Это, например, поселок Малышево или Сикачи-Алян. Аппарат может пролететь 10 километров вдоль береговой линии. Но мы делаем это не один раз: важно было зафиксировать Амур в разные сезоны и при разном уровне воды. Поэтому у нас были экспедиции летом и осенью 2024-го, затем летний и осенний периоды 2025-го.
— Сколько притоков удалось оцифровать?
— Мы не ставили задачу снять всю реку «от берега до берега». Нам важна именно прибрежная зона. По закону это 200 метров водоохранной полосы, плюс где-то 100–150 метров акватории у берега. Это самое чувствительное место: здесь и лесопосадки, и поселки, и дачные участки. Мы собираем данные, чтобы потом можно было оценивать состояние этих территорий. На данный момент оцифровано около пяти квадратных километров.
— Погода не мешала? Амур славится своим характером.
— Мы тщательно выбирали дни. Нужно безветрие, чтобы съемка была чёткой, и никаких дождей или наводнений. К счастью, с природными условиями нам повезло. А этой зимой мы не поехали — продолжим ближе к лету. Планируем использовать уже другой аппарат.
— Вы упомянули не только фотоснимки. Какие еще технологии используете?
— В прошлом году у нас работала не только обычная камера. Мы применяли лидар, который создает так называемое «облако точек» — это трехмерная модель местности, и мультиспектральную камеру. Она снимает в диапазонах, невидимых глазу. Это позволяет анализировать состояние почвы и растительности. Сейчас добавили работу с нейросетями. В этом году мы начнем экспериментальный этап уже с воды. Планируем использовать надводный аппарат (санабот), который изучит подводный рельеф. Это такой взгляд со стороны реки в дополнение к съемке с воздуха.
— Это же не ради красивой картинки? Кто заказчик таких работ?
— Мы занимаемся фундаментальной научной работой, ведём исследование при поддержке гранта Российского научного фонда. Наша задача — создать методику, написать алгоритмы и программы. Чтобы в будущем, когда к нам обратится, скажем, туристическая фирма или краевые власти, мы могли быстро сделать цифровой двойник конкретного участка. Например, поселка Хор. В отличие от фото, которые получают от спутников, у нас высота полёта всего 100–200 метров. Это даёт колоссальную детализацию, на снимках видны даже люди. Можно разглядеть и измерить несанкционированные постройки, оценить состояние лесополосы. В интернете можно найти так называемые «фотопланы» — когда 500 или 1000 снимков сшивают в одно полотно. Но мы делаем систему, которая позволяет не просто смотреть, но и измерять, анализировать, прогнозировать.
— То есть эта работа никогда не заканчивается?
— (Смеётся) В каком-то смысле да. Но конкретно этот проект мы должны завершить к декабрю 2026 года. Грант закрывается, и к этому сроку мы обязаны выдать готовый продукт.
— Сергей Владимирович, вы упомянули, что прибегаете к помощи нейросетей. Какими нейросетями вы пользуетесь?
— Мы берем известные архитектуры сверхточных нейросетей. Мы не привязаны к одной. Самое главное — не столько сама архитектура, сколько набор данных и обучение. Мы подбираем модель под конкретную задачу. Для 3D-визуализации — одну, для сегментации объектов — другую. Нет одной нейросети на все случаи жизни. Моя задача как руководителя — выбрать оптимальный вариант, который будет работать быстро и точно.
Сейчас мы уже видим на результатах этого года, что нейросети неплохо справляются. В этом году мы будем распознавать не просто объекты, а даже конкретные типы деревьев.
— Вы сказали «ребята делают». Какая команда стоит за оцифровкой Амура?
— У нас работает 10 человек. Это сотрудники и студенты нашей Высшей школы кибернетики. Я — руководитель. Со мной два основных исполнителя, доценты Андрей Миронов и Алексей Зинкевич, преподаватель Екатерина Фомина. Плюс три аспиранта и два студента. Это та самая научная школа, которая выросла не на пустом месте.
— Кстати, о школе. Насколько давно вы сами в этой теме?
— Я занимаюсь обработкой изображений с 1987 года. Поступал в аспирантуру ЛЭТИ (Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова — ред.) в Санкт-Петербурге. Тогда тема диссертации была связана с передачей сигналов изображения, мультиплексами. Это было еще до эпохи цифрового телевидения. Саму диссертацию по анализу изображений я защищал в Томске в 2003 году. Сейчас, конечно, времена другие. Появились мощные процессоры, нейросети. То, что раньше казалось фантастикой, стало доступным. И это невероятно интересно — наконец-то применять все эти знания к реальной природе, к великой реке.
— Если подвести итог: чем через год станет ваш проект для Хабаровского края?
— Мы передадим готовую, обкатанную методику и программный продукт. Это будет инструмент. Инструмент, который позволит любому заказчику получить качественного цифрового двойника местности. Чтобы смотреть, планировать и сохранять. Покажем, что мы умеем не хуже, а иногда и лучше мировых аналогов.
Ирина Апарина, медиацентр ТОГУ