Главная | Публикации | Обзор методов семантической сегментации спутниковых снимков Земли с применением нейросетевых технологий

Обзор методов семантической сегментации спутниковых снимков Земли с применением нейросетевых технологий

Авторы

Махонько Я.В., Петряева А.А., Подмарькова В.А., Галактионов И.Д., Дмитриева Л.А.
Системный анализ в проектировании и управлении. В 3 ч. Ч. 2: сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, 13–14 октября 2022 г. СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. С. 258-266.

Краткое описание

В данной работе рассмотрена проблема экологического мониторинга с помощью космических снимков разной точности на примере использования машинного обучения — нейронных сетей для распознавания разных классов объектов и мониторинга состояния окружающей среды. Многие локальные и глобальные экологические проблемы могут быть выявлены с использованием спутниковых снимков разной детальности: высокого и низкого разрешения. Снимки высокого разрешения используют для мониторинга локальных проблем, например зоны вырубки вблизи городов, а низкого разрешения — для большего охвата территории, например зоны пожаров. В рамках исследования были проанализированы статьи базы научных публикаций Scopus. Результаты данного исследования могут быть использованы руководителями подразделений при подборе инструмента моделирования для решения задач сегментирования и классификации отдельных участков, учитывая разные классы, задачи и отрасли.

Ключевые слова

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, РАЗМЕТКА, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ, КОСМИЧЕСКИЕ СНИМКИ, ДАТАСЕТ

Махонько Я.В., Петряева А.А., Подмарькова В.А., Галактионов И.Д., Дмитриева Л.А. Обзор методов семантической сегментации спутниковых снимков Земли с применением нейросетевых технологий // Системный анализ в проектировании и управлении. В 3 ч. Ч. 2: сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, 13–14 октября 2022 г. СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. С. 258-266.