Моніторинг земного покриву за допомогою методів глибокого навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШаповал, Наталія Віталіївна
dc.contributor.authorШвець, Віталій Олександрович
dc.date.accessioned2024-10-07T08:22:37Z
dc.date.available2024-10-07T08:22:37Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна 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».
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 93 p., 40 figures, 11 tables, 26 references, 1 appendix. The object of the study is satellite images. The subject of research is methods of satellite images classification. The purpose of the work is to research and apply deep learning methods, which will allow monitoring the land cover using satellite images. The work is relevant because in the modern world there is a need for up-to-date and detailed information about the state of our planet. Monitoring of the land cover is needed in many areas, for example, to collect statistics on urban growth, controlling deforestation and monitoring natural disasters. In general, the results of the study can be used to simplify the observation of changes in the planet's surface and, as a result, the environment. The obtained results have been implemented in the work of the World Data Center for Geoinformatics and Sustainable Development (Act No. 0524/01d of May 28, 2024). Part of the results of the work was obtained within the scope of research (registration number 0122U001437). Also, the research was published in the proceedings of the III International Scientific and Technical Conference “Systems and Technologies of Communication, Informatization and Cybersecurity: Current Issues and Development Trends”.
dc.format.extent93 с.
dc.identifier.citationШвець, В. О. Моніторинг земного покриву за допомогою методів глибокого навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Швець Віталій Олександрович. – Київ, 2024. – 93 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69579
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectземний покрив
dc.subjectмоніторинг
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectзгорткова нейронна мережа
dc.subjectкласифікація
dc.subjectсегментація
dc.subjectсупутникові знімки
dc.subjectземна поверхня
dc.subjectland cover
dc.subjectmonitoring
dc.subjectneural network
dc.subjectconvolutional neural network
dc.subjectclassification
dc.subjectsegmentation
dc.subjectsatellite images
dc.subjectearth surface
dc.titleМоніторинг земного покриву за допомогою методів глибокого навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shvets_bakalavr.pdf
Розмір:
2.63 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи