Моніторинг земного покриву за допомогою методів глибокого навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 93 с., 40 рис., 11 табл., 26 посилань, 1 додаток.
Об’єкт дослідження – супутникові знімки.
Предмет дослідження – методи класифікації супутникових знімків.
Мета роботи – дослідження та застосування методів глибокого навчання,
які дозволять моніторинг земного покриву із застосуванням супутникових
знімків.
Актуальність роботи полягає в тому, що в сучасному світі існує потреба в
актуальній та детальній інформації про стан нашої планети. Моніторинг за
земним покровом потрібен у багатьох сферах, наприклад: забезпечення збору
статистики за зростанням міст, контроль вирубки лісів та спостереження за
стихійними лихами.
За результатами роботи отримані натреновані для класифікації земної
поверхні нейронні мережі, які застосовані у розробленому прототипі
програмного рішення, яке може допомогти у моніторингу земної поверхні.
В цілому результати дослідження можуть бути застосовані для
спрощення спостереження за змінами поверхні планети і як наслідок –
навколишнього середовища. Отримані результати впроваджено в роботу ННЦ
«Світовий центр даних з геоінформатики та сталого розвитку» (акт No 0524/01д
від 28 травня 2024 року). Частину результатів роботи отримано в межах НДР
(реєстраційний номер 0122U001437).
Також за темою дослідження була зроблена публікація у збірнику
матеріалів III Міжнародної науково-технічної конференції «Системи і
технології зв’язку, інформатизації та кібербезпеки: актуальні питання і
тенденції розвитку».
Опис
Ключові слова
земний покрив, моніторинг, нейронна мережа, згорткова нейронна мережа, класифікація, сегментація, супутникові знімки, земна поверхня, land cover, monitoring, neural network, convolutional neural network, classification, segmentation, satellite images, earth surface
Бібліографічний опис
Швець, В. О. Моніторинг земного покриву за допомогою методів глибокого навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Швець Віталій Олександрович. – Київ, 2024. – 93 с.