Нейросетевая модель оценки и прогнозирования экологического риска изменения состояния лесного фонда

Аннотация

 Представлены результаты разработки и вычислительные аспекты нейросетевой модели оценки и прогнозирования экологических рисков изменения состояния лесных массивов на территории Ханты-Мансийского автономного округа - Югры с использованием разнородных многомерных данных о произошедших в 2011-2017 гг. авариях на трубопроводах. В основе разработанной модели лежат методы машинного обучения, позволяющие определить степень риска возникновения повторных аварийных ситуаций на территории лицензионных участков, и методы гео-информационного анализа, которые использовались для построения прогнозной карты рисков негативного воздействия на земли лесного фонда в 2018 г Достоверность обсуждаемых результатов подтверждена проведенными численными экспериментами. Показано, что результаты моделирования удовлетворительно согласуются с данными дистанционного космического и наземного мониторинга, а также данными аэрофотосъемки. Главным результатом работы является вывод о возможности использования разработанной модели при осуществлении контрольно-надзорной деятельности с целью выявления территорий, наиболее подверженных рискам загрязнения нефтью и нефтепродуктами.