Мониторинг Экосистемы Леса

---

О команде

Участник	Фокус работы
Большова Елизавета	Обучение ResNet50 на EuroSat Dataset (Kaggle), генерация рекоммендаций
Родина Екатерина	Обучение ResNet 50 на Wildfire Dataset (Kaggle), оценка качества модели
Токаревский Святослав	Разработка модуля аугментации данных, интеграция аугментации в Dataloader,
Халитова Яна	Тимлид, Обучение ResNet50 на Smoke&Fire Dataset (Huggingface), YOLO11 на Fire&Smoke Dataset (Roboflow)
Храмков Николай	Исследование использования спутниковых данных через Google Earth Engine, применение SAM фреймворка
Шайдуров Даниил	Дизайн и имплементация телеграм бота для развертывания модели, обучение ResNet50

---

О проекте

Мониторинг экосистемы леса — это комплексное решение на основе моделей компьютерного зрения (Computer Vision), позволяющее осуществлять мониторинг состояний лесных покровов на предмет деградации состояния, в частности, распозновать и оповещать об убывании лесного покрова, вырубки леса, пожары и пр.

Функциональность решения

Доступно в настоящий момент:

• Детекция возгорания и задымления на предоставленных изображениях
• Детекция поражения лесных покровов на предоставленных спутниковых снимках (вырубка, заболевания)

Также доступно чтение изображений с помощью веб камеры локального устройства, на котором запущено приложение.

В дальнейшем:

• Мониторинг состояний экосистемы леса через видеопоток определенных участков леса.
• И при возникновении признаков деградации - оповещение соответсвующих слуб и организаций через бот.

---

Поддерживаемые алгоритмы распознования

• ResNet50

В дальнейшем:

• YOLO11
• SAM

Оценки качества дообученных моделей

Модель	Precision	Recall	F1 score
ResNet50 (EuroSat)	98%	97.9%	98.7%
ResNet50 (Wildfire)	98%	98%	98%
YOLO11 (Fire&Smoke)	99.4%	99.6%	99.5%

---

Установка и запуск приложения мониторинга

Шаг 1: Клонирование репозитория

git clone https://github.com/azat-khatyn/tsu-cv-msc-ecosystem-monitoring
cd tsu-cv-msc-ecosystem-monitoring

Шаг 2: Установка зависимостей

Создайте и активируйте виртуальное окружение:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate  # Windows

Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

Шаг 3: Запуск приложения

cd app
python main.py

---

Структура проекта

tsu-cv-msc-ecosystem-monitoring
│
└── app                             # Бот для инференса
│    ├──  model
│    │      ├── new_model.py
│    │      ├── resnet50_wildfire.pth
│    ├──  user_photos
│    ├──  main.py
│    ├──  repository_models.py                
│    ├── utils.py
├── augmentation                    # Модули для аугментации данных
├── notebooks                       # Ноутбуки с обучением и исследованием моделей
└── README.md                       # Документация