(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Лавренюк, М. С.; Новіков, О. М.
З появою у вільному доступі великих обсягів супутникових даних дедалі більшої актуальності набуває розвиток методів машинного навчання на підставі геопросторових даних, зокрема, супутникових. Розглянуто основні методи машинного навчання і проаналізовано особливості та результати їх застосування до класифікації земного покриву за супутниковими даними високого розрізнення. Особливу увагу приділено глибинним архітектурам, зокрема згортковим нейронним мережам, що натепер є найбільш потужним і точним методом для розпізнавання візуальних образів. Визначено основні переваги методів глибинного навчання над традиційними підходами до задач класифікації, що використовувались протягом останніх десятиліть і ґрунтувались на експертних знаннях для виокремлення ознак із вхідних даних.