Профессиональная конференция для IT-специалистов реального сектора

Россия — лесной гигант: В России находится четверть всех мировых запасов древесины. Это не просто природное богатство — это огромный потенциал для получения прибыли. Для эффективного управления этими ресурсами необходимо иметь точную и актуальную информацию о состоянии лесов.
Проблема устаревших данных: В настоящее время официальные данные о лесах часто устарели и не всегда точны. Традиционные методы обновления данных требуют длительных и трудоемких полевых исследований, которые к тому же подвержены человеческому фактору. Это приводит к значительным убыткам и низкой эффективности ведения лесозаготовки.
Наше решение: Мы предлагаем новый подход к инвентаризации лесов: использование беспилотников, оснащенных лидаром и мультиспектральной камерой. Эти технологии позволяют нам быстро и точно собирать информацию о лесах с воздуха, что значительно сокращает время и затраты по сравнению с традиционными методами.
Технология на практике: По отснятым данным мы создаем детализированные 3D-модели лесов. С их помощью мы не только видим рельеф местности, но и можем измерять высоту каждого дерева. Мы можем определить, где растут деревья, какого они размера и в каком состоянии.
Мощь машинного обучения: Наши алгоритмы машинного обучения анализируют более 140 различных характеристик, полученных с беспилотников, и классифицируют деревья по породам с точностью 86%. Это открывает новые возможности для точного и быстрого мониторинга лесов. Преимущества:
Снижение операционных затрат: Наша технология позволяет сократить расходы на полевые работы и ускорить процесс получения информации.
Повышение точности и эффективности: Точные данные о лесных ресурсах помогают лучше планировать и управлять лесозаготовкой, что приводит к увеличению прибыли.
Конкурентное преимущество: Использование передовых технологий, таких как беспилотники и ИИ, обеспечивает компаниям лидирующие позиции на рынке.
Прозрачность и контроль: Благодаря использованию аэрофотосъемки и машинного обучения мы минимизируем влияние человеческого фактора. Теперь руководство может проверять и верифицировать данные о лесных участках удаленно, без необходимости выезда на место.