Модель перенесення навчання для оцінки хлорофілу-а за допомогою супутникового зображення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШелестов, Андрій Юрійович
dc.contributor.authorГеніцой, Павло Олексійович
dc.date.accessioned2024-08-22T08:12:15Z
dc.date.available2024-08-22T08:12:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація містить 118 сторінок, 16 ілюстрацій, 3 таблиці та 40 літературних джерел. Актуальність: оцінка концентрації хлорофілу-а є дуже важливою для моніторингу водних екосистем та біорізноманіття. Хлорофіл-а відображає фотосинтетичну активність фітопланктону, який є ключовими компонентами водних екологічних систем та базовим джерелом органіки. Традиційні методи вимірювання хлорофілу-а є трудомісткими, дорогими і обмеженими по простору та часу. Використання супутникових даних для моніторингу великих територій з високою частотою є ефективним. Представлений підхід із використанням моделі перенесення навчання дозволяє здійснювати моніторинг хлорофілу-а на великих територіях. Мета даної роботи: розробка та апробація інтелектуальної моделі трансфертного навчання оцінки хлорофілу-a на основі супутникових зображень. Для досягнення мети було використано: модель багатошарового персептрона; супутникові зображення Sentinel-2/Sentinel-3, продукт GCOM-C/SGLI L3, дані Coriolis для перевірки; платформа Google Earth Engine (GEE); Google Colab, PyCharm та бібліотеки Python/ML для реалізації алгоритмів. Завдання: налаштування програмного середовища для обробки та аналізу даних; підготовка даних супутникових систем Sentinel-2, Sentinel-3 та GCOM-C/SGLI L3 V2, а також від наземних вимірювань Coriolis; стандартизація даних для подальшого аналізу; проведення кореляційного аналізу між концентрацією хлорофілу-a (Chla) з різних джерел даних; застосування технології перенесення навчання в пілотній зоні для Середземного моря – Лімасол, Кіпр для прогнозування значень концентрацію хлорофілу за супутниковими даними; побудова карти просторового розподілу концентрації хлорофілу-а в акваторії Лімассолу (Кіпр); моделювання хлорофілу-а за даними вищого просторового розрізнення; тестування моделі при використанні хлорофілу-а з різних джерел даних. Об’єкт дослідження: концентрація хлорофілу-а в морських екосистемах, зокрема в Середземноморському регіоні, і можливості його оцінки за допомогою супутникових зображень. Предмет дослідження: методи оцінки концентрації хлорофілу-а у водних екосистемах на основі супутникових зображень. Методи дослідження: системний аналіз, кореляційний аналіз, алгоритми машинного навчання, методи обробки цифрових зображень, оптимізація гіперпараметрів моделей, методи аналізу даних та математичної статистики. Наукова новизна даної праці полягає в розробці та використанні моделі трансфертного навчання для оцінки концентрації хлорофілу-а за допомогою супутникових зображень для Середземного моря. Основні пункти включають: адаптація моделі MLP для нових географічних зон з використанням різних супутникових даних; визначення спектральних та інформативних показників, які корелюють з концентрацією хлорофілів-а; розробка методів підвищення просторового розрізнення концентрації хлорофілу-а на основі супутникових даних. Практична новизна дослідження полягає у розробці методології, яка дозволяє здійснювати оперативний моніторинг якості води на великих територіях. Практична новизна включає: використання супутникових зображень Sentinel-2 та GCOM-C/SGLI для оцінки концентрації хлорофілу-а, що дозволяє значно знизити витрати порівняно з традиційними методами моніторингу; розробка карт концентрації хлорофілу-а з високим просторовим розрізненням для різних регіонів, що може бути використано для управління природними ресурсами та охорони навколишнього середовища. Апробація результатів дисертації. Матеріали різних розділів дисертації доповідалися та обговорювались на XXII Всеукраїнській науково-практичній конференцiї студентiв, аспірантів та молодих вчених теоретичнi i прикладні проблеми фізики, математики та iнформатики. 13−17 травня 2024 р., м. Київ, Україна.», міжнародному симпозіумі 4th International Symposium on Applied Geoinformatics (ISAG2024). 9-10 May 2024. Wroclaw, Poland.
dc.description.abstractotherThe master's thesis contains 118 pages, 16 illustrations, 3 tables and 40 literary sources. Relevance: Evaluation of chlorophyll concentration is very important for monitoring of aquatic ecosystems and biodiversity. Chlorophyll-a reflects the photosynthetic activity of phytoplankton, which is a key component of aquatic environmental systems and a basic source of organics. Traditional methods of measuring chlorophyll are time-consuming, expensive and limited in space and time. Using satellite data to monitor large high-frequency areas is effective. The presented approach using the transfer training model allows monitoring of chlorophyll-a in large areas. Aim of this work: development and testing of an intelligent model of transfer training evaluation of chlorophyll-a based on satellite images. The aim was achieved by using: multilayer perceptron model; Sentinel-2/Sentinel-3 satellite images, product GCOM-C/SGLI L3, coriolis data for verification; Google Earth Engine (GEE); Google Colab, PyCharm and Python/ML libraries for implementing algorithms. Task: configuration of the software environment for data processing and analysis; preparation of data from the Sentinel-2 satellite systems, sentinel-3 and GCOM-C/SGLI L3 V2, as well as from Coriolis ground measurements; standardization of data for further analysis; conducting correlation analysis between the concentration of chlorophyll-a (Chla) from different data sources; application of transfer training technology in the pilot zone for the Mediterranean Sea – Limassol, Cyprus to predict the values of the concentration of chlorophyll by satellite data; construction of a map of the spatial distribution of the concentration of chlorophyll-a in the waters of Limassol (Cyprus); modeling of chlorophyll-a by data of higher spatial resolution; testing model using chlorophyll-a from different data sources. Object of study: concentration of chlorophyll-a in marine ecosystems, in particular in the Mediterranean region, and the possibility of its evaluation with the help of satellite images. Subject: Methods for assessing the concentration of chlorophyll-a in aquatic ecosystems based on satellite images. Research methods: system analysis, correlation analysis, machine learning algorithms, digital image processing methods, model hyperparameter optimization, data analysis methods and mathematical statistics. The scientific novelty of this work is the development and use of a transfer training model to assess the concentration of chlorophyll using satellite images for the Mediterranean Sea. The main items include: adaptation of the MLP model for new geographical zones using different satellite data; determination of spectral and informative indicators that correlate with the concentration of chlorophyll-a; development of methods to increase spatial differentiation of chlorophyll concentration based on satellite data. The practical novelty of the research is the development of a methodology that allows for operational monitoring of water quality in large areas. Practical novelty includes: using Sentinel-2 and GCOM-C/SGLI satellite images to estimate chlorophyll concentration, which significantly reduces costs compared to traditional monitoring methods; development of high spatial resolution chlorophyll concentration maps for different regions that can be used for natural resource management and environmental protection. Approbation of the results of the dissertation. The materials of various sections of the dissertation were presented and discussed at the XXII All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of students, postgraduate students and young scientists on theoretical and applied problems of physics, mathematics and informatics. May 13-17, 2024, Kyiv, Ukraine.4th International Symposium on Applied Geoinformatics (ISAG2024). 9-10 May 2024. Wroclaw, Poland.
dc.format.extent118 с.
dc.identifier.citationГеніцой, П. О. Модель перенесення навчання для оцінки хлорофілу-а за допомогою супутникового зображення : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Геніцой Павло Олексійович. – Київ, 2024. – 118 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/68463
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectхлорофіл-а
dc.subjectсупутникові дані
dc.subjectхмарні технології
dc.subjectGoogle Earth Engine
dc.subjectmultilayer perceptron
dc.subjectmachine learning
dc.subjectchlorophyll-a
dc.subjectsatellite data
dc.subjectcloud technologies
dc.subject.udc004.94; 517.9:519.6
dc.titleМодель перенесення навчання для оцінки хлорофілу-а за допомогою супутникового зображення
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Henitcoi_magistr.pdf
Розмір:
7.19 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

Магістерські роботи (ММАД)
Магістерські роботи