Виявлення та оцінка рівня загрози лісових пожеж засобами супутникового моніторингу і машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЯйлимова, Ганна Олексіївна
dc.contributor.authorПетренко, Олександр Євгенович
dc.date.accessioned2025-06-17T08:32:14Z
dc.date.available2025-06-17T08:32:14Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота містить: 61 сторінку з додатками, 5 таблиць, 18 літературних джерел, 5 додатків, 22 зображення. Основною метою дослідження є застосування методів машинного навчання і регресійного аналізу для побудови системи виявлення осередків лісових пожеж на супутникових знімках видимого спектру, а також моделі оцінки ступеня загрози пожежі. Об’єктом дослідження є знімки різних ділянок Землі, зібрані за допомогою засобів супутникового моніторингу (супутники типу Landsat, Sentinel, MODIS) і статистичні дані про пожежі у точках їх виявлення. В результаті дослідження побудована модель на базі архітектури YOLOv8 з донавчанням на спеціалізованому датасеті для її адаптації під конкретну задачу. Для оцінки ступеня загрози пожежі було застосовано три методи: лінійну і поліноміальну регресію, а також регресор Random Forest.
dc.description.abstractotherThe thesis contains: 61 pages with appendices, 5 tables, 18 literature sources, 5 appendices, 22 images. The main objective of the research is the application of machine learning methods and regression analysis to build a system for detecting forest fire hotspots on satellite images in the visible spectrum, as well as a model for assessing the level of fire risk. The object of study consists of images of various areas of the Earth collected using satellite monitoring tools (satellites such as Landsat, Sentinel, MODIS) and statistical data on fires at the points of their detection. As a result of the study, a model based on the YOLOv8 architecture was built with fine-tuning on a specialized dataset to adapt it for the specific task. To assess the level of fire risk, three methods were applied: linear and polynomial regression and the Random Forest regressor.
dc.format.extent61 с.
dc.identifier.citationПетренко, О. Є. Виявлення та оцінка рівня загрози лісових пожеж засобами супутникового моніторингу і машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Петренко Олександр Євгенович. – Київ, 2025. – 61 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74275
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectметоди машинного навчання
dc.subjectсупутниковий моніторинг
dc.subjectвиявлення пожеж на супутникових знімках
dc.subjectрегресійний аналіз
dc.subjectдані google earth engine
dc.subjectmachine learning methods
dc.subjectsatellite monitoring
dc.subjectforest fire detection on satellite images
dc.subjectregression analysis
dc.subjectgoogle earth engine data
dc.titleВиявлення та оцінка рівня загрози лісових пожеж засобами супутникового моніторингу і машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Petrenko_bakalavr.pdf
Розмір:
1.85 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 (ММАД)
Бакалаврські роботи