Страница публикации

Классификация спутниковых снимков с помощью нейронных сетей

Авторы: Фёдоров Р.К., Попова А.К., Авраменко Ю.В.

Журнал: Материалы IX Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования земли" (Красноярск, 13–16 сентября 2022 г.)

Том:

Номер:

Год: 2022

Отчётный год: 2022

Издательство: Сибирский федеральный университет

Местоположение издательства: Красноярск

URL:

Проекты:

Методы и технологии облачной сервис-ориентированной цифровой платформы сбора, хранения и обработки больших объёмов разноформатных междисциплинарных данных и знаний, основанные на применении искусственного интеллекта, модельно-управляемого подхода и машинн

DOI:

Аннотация: В работе рассматривается задача классификации мультиспектральных спутниковых изображений на примере территории Иркутской области. Обучающая выборка была размечена с помощью созданного web-интерфейса на основе космоснимков Sentinel-2 и полевых исследований. На территории определены 12 классов с учетом особенностей ландшафта территории. Классификация спутниковых снимков проводилась с использованием сверточной нейронной сети ResNet-50. Точность полученных результатов показала, что такая классификация может применяться для решения актуальных задач экологического мониторинга территории - для анализа изменений лесного фонда, оценки влияния изменений климата на ландшафт, анализа динамики застройки, инвентаризации сельхозугодий и т. д.

Индексируется WOS: Нет

Индексируется Scopus: Нет

Индексируется УБС: Нет

Индексируется РИНЦ: Да

Индексируется ВАК: Нет

Индексируется CORE: Нет

Публикация в печати: 0