Ученые рассказали, как будет развиваться использование информационных технологий в рыбохозяйственных исследованиях
В 2021 г. специалисты дальневосточных филиалов ВНИРО провели серию экспериментальных работ с использованием беспилотных летательных аппаратов на лососевых водоемах в различных регионах Дальнего Востока. Ученые собрали первичную информацию о распределении лососевых на водоемах Камчатки, Чукотки, Хабаровского края и Магаданской области и определили места для проведения систематических съемок производителей лососей.
Схема работы беспилотников в Магаданской области
В 2021 г. специалисты дальневосточных филиалов ВНИРО провели серию экспериментальных работ с использованием беспилотных летательных аппаратов на лососевых водоемах в различных регионах Дальнего Востока. Ученые определили полигоны для отработки методики применения беспилотных аппаратов и с их помощью, а также с применением традиционных методов учета собрали первичную информацию о распределении лососевых на водоемах Камчатки, Чукотки, Хабаровского края и Магаданской области.
В планах у ученых расширить полигоны применения беспилотных летальных аппаратов и внедрить алгоритмы автоматической обработки данных.
Интерес ученых очевиден – с помощью беспилотников собрать информацию, а именно: выявить масштаб подходов лососевых, заполняемость нерестилищ, количество нерестовых бугров и т.д. Использование средств фото-и видеосъемки с воздуха позволяет получить данные из труднодоступных районов, а кроме того проводить серии таких наблюдений, осуществляя адресный мониторинг захода производителей на нерест, и что, в свою очередь, будет учтено при оценке состояния запасов лососевых и в соответствующих элементах управления рыболовством.
При этом, в сравнении с традиционными авиаучетными работами, от которых пока не планируется отказываться, применение беспилотников обладает рядом преимуществ.
По словам заместителя директора ВНИРО-руководителя Тихоокеанского филиала Алексея Байталюка, одна из главных целей внедрения технологий искусственного интеллекта – получение объективной оперативной информации, на которую будут опираться при принятии решений региональные комиссии по анадромным рыбам. «В идеале после завершения «обучения» искусственного интеллекта весь процесс от фиксации до включения в расчеты будет занимать всего несколько часов, - отметил Алексей Байталюк. - В разгар путины трудно переоценить важность свежих актуальных сведений по учету лососей. В 2021 г. часть решений комиссии по анадромным видам Хабаровского края уже принималась на основе такого системного алгоритма».
Второй момент связан с упрощением методов авиасъемки. БПЛА с длительным автономным режимом может существенно снизить затраты на исследования и охватить больший регион. При этом качество получаемого материала не только не пострадает, но и наоборот улучшится. Опытные специалисты с большим опытом авиаучетов достаточно легко определяют количество и виды лососей при обследовании рек с воздуха, но работа искусственного интеллекта исключает субъективные факторы при расчетах.
В результате проведенных в 2021 г. работ отснят массив данных, включающий в себя информацию о нерестовой миграции и нересте приблизительно 60-70 млн особей в виде отдельных представителей разных видов тихоокеанских лососей, а также их скоплений различной степени плотности, нерестовых бугров и погибших отнерестовавших лососей (снёнки). Параллельно специалисты смогли оценить возможности работы дронов и определили наиболее перспективные полигоны для обследования в 2022 г.
Ученые подчеркивают, что информация о масштабе нереста наиболее важна для определения численности возврата горбуши, поскольку это короткоцикловый вид все поколение определенного года нереста родителей которого состоит из особей одного возраста, возвращающиеся в реки через два года после их нерестаДля других видов знание численности нерестовой части популяции также важно при подготовке прогноза, но для этих видов о величине поколения косвенно можно судить еще до возврата основных возрастных классов по численности младшевозрастных ососбей, возвращающимся через 2, 3 и 4 года после нереста родителей.
Сама обработка данных – автоматический расчет численности лососей по отснятым материалам, является технически сложным алгоритмом, требующим серьезной совместной работы инженеров и биологов на этапе ее создания. Важно понимать, что водоемы различаются своей геоморфологией, элементарно прозрачность воды и береговая растительность могут влиять на процесс получения первичного материала (образов) для последующей обработки программным обеспечением реализующим алгоритмы искусственного интеллекта. Это, разумеется, будет по максимуму учтено при формировании программного обеспечения, но универсального алгоритма, способного предугадать все условия, ожидать нельзя. Поэтому отказываться от других видов исследований на данном этапе нецелесообразно.
«Идеальных подходов к исследованиям лососевых или других промысловых ресурсов не существует, – отмечает главный научный сотрудник ТИНРО профессор Вячеслав Шунтов. – Осенние съемки откочевывающий молоди дают нам полноценную информацию об объемах ската и первичной смертности молоди в ранний морской период её жизни, на чем базируется прогноз последующих возвратов лососей. Весенние съемки позволяют нам определить, как перезимовал лосось, а рыбакам – принять оперативные решения, где и сколько установить неводов. Комплекс проводимых в море, в прибрежье и на нерестилищах научно-исследовательских работ дают нам картину о состоянии лососевых ресурсов, о глобальных процессах, происходящих в нектонном сообществе и экосистемах».
Использование беспилотников для рыбохозяйственных исследований не будет сведено только к лососям. Работы уже проводились по нерестовой сельди, апробированы воздушные съемки при исследовании макрофитов – для поиска естественных плантаций водорослей. Кроме того, есть и другие перспективные направления, касающиеся использования автономных аппаратов со специальным программным обеспечением – для экологического мониторинга аквакультуры и океанографических исследований. В 2022 и 2023 гг. отраслевая наука намерена приступить к реализации этих проектов на Дальнем Востоке.