В СибГУТИ защищена кандидатская диссертация Юлии Пестовой по прогнозированию лесных пожаров с помощью машинного обучения

5 марта в Сибирском государственном университете телекоммуникаций и информатики (Новосибирск) прошла защита кандидатской диссертации младшего научного сотрудника лаборатории информационно-телекоммуникационных технологий исследования техногенной безопасности ИДСТУ СО РАН Юлии Викторовны Пестовой. Тема работы — «Автоматизированная информационная система прогнозирования риска лесных пожаров территории на основе методов машинного обучения (на примере Иркутской области)». Исследование представлено на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 2.3.8 «Информатика и информационные процессы». Работа выполнена в Институте динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова СО РАН, научный руководитель — ведущий научный сотрудник лаборатории информационно-телекоммуникационных технологий исследования техногенной безопасности ИДСТУ СО РАН доктор технических наук, доцент Ольга Анатольевна Николайчук.

 

 

 

Актуальность исследования определяется серьезными последствиями лесных пожаров, которые наносят ущерб экосистемам, качеству воздуха и инфраструктуре. Экономический урон от них в России достигает около 0,06 % ВВП в год. Согласно данным Рослесхоза, в 2025 году в стране зафиксировано свыше 6,8 тысячи возгораний на площади более 4,6 миллиона гектаров. Часть из них приходилась на территорию Иркутской области —регион отличается высокой лесистостью, большая часть которой состоит из тайги.

 

В прогнозировании рисков особую ценность представляют данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) — они дают оперативную и достоверную информацию даже по труднодоступным регионам. В ходе работы была разработана модель оценки площадей возгораний, базирующаяся на космоснимках и методе машинного обучения «Random Forest». Ее отличительная черта — использование оригинального набора вегетационных индексов и особой методики подготовки выборки, что обеспечивает высокую точность при идентификации границ гарей. Кроме того, автором создана гибридная модель прогнозирования риска лесных пожаров, интегрирующая методы «Random Forest», «Case Based Reasoning» и «AutoML». Благодаря учету отличительных географических факторов Иркутской области от других регионов, модель существенно повышает точность прогнозов.

 

Представленные в диссертации разработки открывают новые возможности для защиты лесов в пожароопасных регионах, таких как Восточная Сибирь, Бурятия и Якутия. Важным практическим результатом диссертации стала разработка автоматизированной информационной системы. Она включает этапы сбора, верификации, предобработки и визуализации данных, позволяет формировать карты и диаграммы рисков, тем самым поддерживая принятие решений в природоохранной и лесохозяйственной деятельности. Практическая значимость исследования подтверждена ИДСТУ СО РАН и ООО «ПОЛЮС НТ». Кроме того, зарегистрировано программное обеспечение для ЭВМ под названием «ЛЕС.ПОЖАР-РИСК». Разработанная система может эффективно применяться для оперативного планирования противопожарных мероприятий.

 

Юлия Викторовна отметила перспективные направления дальнейшего развития исследования. В их числе — сбор данных о грозовых явлениях и состоянии пирогенных материалов, совершенствование гибридной модели машинного обучения для еще большего повышения точности прогнозов, а также адаптация метода к другим регионам.

 

Диссертационная работа выполнялась в рамках крупных научных проектов Минобрнауки России по цифровому мониторингу экологической обстановки Байкальской природной территории.