Методи і засоби розпізнавання наслідків повені для сільського господарства за супутниковими знімками
| dc.contributor.advisor | Караєва Наталія Веніамінівна | |
| dc.contributor.author | Барабаш Владислав Іванович | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-15T12:20:45Z | |
| dc.date.available | 2024-02-15T12:20:45Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Магістерська дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновку, переліку посилань з 29 найменувань, 2 додатків, і містить 39 рисунки, 24 таблиць. Повний обсяг магістерської дисертації складає 100 сторінок, з яких перелік посилань займає 3 сторінки, додатки – 15 сторінок. Актуальність теми. Україна відома своїм великим аграрним потенціалом, Є вразливою до впливу повеней на сільське господарство. Особливо в контексті збройної агресії з боку Російської федерації, коли штучно створені або зростаючі природні ризики зумовлюють ще більший тиск на цей стратегічно важливий сектор економіки. Триваюча військова агресія має потенціал призвести до серйозного погіршення виробничої здатності сільського господарства та загрози продовольчій безпеці країни. Впровадження методів розпізнавання наслідків повені через супутникові знімки набуває критичного значення для швидкого розпізнавання втрат в сільському господарстві. Це дозволяє не лише точно оцінити розмір шкоди, але й надати оперативну інформацію для вжиття ефективних заходів відновлення виробництва та мінімізації втрат. Розпізнавання наслідків цих природних подій за допомогою супутникових знімків може стати ключовим інструментом для швидкого виявлення та оцінки пошкоджень, а також розробки стратегій відновлення, необхідних для забезпечення стабільності економіки країни. Мета дослідження полягає в досліджені методів та засобів розпізнавання наслідків повеней за допомогою супутникових знімків для сільського господарства, а також програмна реалізація у вигляді системи. Для досягнення поставленої задачі були сформульовані наступні завдання дослідження, що визначили логіку дослідження та його структуру: – обґрунтувати актуальність дослідження проблеми розпізнавання наслідків повені для сільського господарства; – проаналізувати методи розпізнавання наслідків повеней для сільського господарства за супутниковими знімками; – визначити методи, які найкраще підходять для обробки зображень; – розглянути функціональні можливості та характеристики сучасних програмних засобів для розпізнавання наслідків повеней; – спроектувати архітектуру системи та розробити програмне забезпечення на основі запропонованих методів обробки зображень. Об’єктом дослідження є комп’ютерні інформаційні системи і технології. Предметом дослідження є комп’ютерні інформаційні технології розпізнавання повеней за допомогою супутникових знімків. Методи дослідження. Розв’язання поставлених задач виконувались з використанням методів, зокрема: – методу NDWI; – методу порогових значень; – методу к-змінних; – методу фільтрації Гауса. Практичне значення одержаних результатів роботи полягає в розробці системи розпізнавання наслідків повеней для сільського господарства за супутниковими знімками, яка надає змогу отримання необхідної інформації особам, які приймають управлінські рішення в галузі сільського господарства. Апробація результатів дисертації Основні положення роботи доповідались і обговорювались на: 1. XIX-й Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених і студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики». 2. XX-й Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених і студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики». 3. VIII Міжнародна науково-практична конференція «Modern technologies of human development» | |
| dc.description.abstractother | The master's dissertation consists of an introduction, five chapters, a conclusion, a list of references from 29 titles, 2 appendices, and contains 39 figures, 24 tables. The full volume of the master's dissertation is 100 pages, of which the list of references is 3 pages, appendices - 15 pages. Topicality. Ukraine is known for its great agricultural potential, being vulnerable to the effects of floods on agriculture. Especially in the context of the Russian Federation's armed aggression, when artificially created or growing natural risks cause even greater pressure on this strategically important sector of the economy. The ongoing military aggression has the potential to lead to a serious deterioration in the productive capacity of agriculture and a threat to the country's food security. The introduction of methods for recognizing the effects of flooding through satellite images is becoming critical for the rapid recognition of losses in agriculture. This allows not only to accurately assess the amount of damage but also to provide operational information to take effective measures to restore production and minimize losses. Recognizing the effects of these natural events using satellite images can be a key tool for quickly identifying and assessing damage, as well as developing recovery strategies necessary to ensure the stability of the country's economy. The aim of the research is to investigate methods and means of recognizing the effects of floods using satellite images for agriculture, as well as software implementation in the form of a system. To accomplish the task, the following research objectives were formulated, which determined the logic of the research and its structure: – substantiate the relevance of the study of the problem of recognizing the consequences of flooding for rural; – analyze methods for recognizing the effects of floods on agriculture from satellite images; – identify the methods that are best suited for image processing; – consider the functionality and characteristics of modern software for recognizing the effects of floods; – design the system architecture and develop software based on the proposed image processing methods; The object of research is computer information systems and technologies. The subject of research is computer information technology flood recognition using satellite images. Methods of research. The solutions of the tasks were performed using methods, in particular: – NDWI method; – the threshold method; – k-variable method; – Gauss filtering method. The practical value of research work results lies in the development of a web-based system for recognizing the consequences of floods for agriculture from satellite images, which allows obtaining the necessary information for decision-makers in the field of agriculture. Approbation the results of the thesis The main provisions of the work were reported and discussed at: 1. XIX International Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Modern Problems of Scientific Support of Energy." 2. XX International Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Modern Problems of Scientific Support of Energy." 3. VIII International Scientific and Practical Conference "Modern technologies of human development" | |
| dc.format.extent | 100 с. | |
| dc.identifier.citation | Барабаш, В. І. Методи і засоби розпізнавання наслідків повені для сільського господарства за супутниковими знімками : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Барабаш Владислав Іванович. – Київ, 2023. – 100 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64609 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.title | Методи і засоби розпізнавання наслідків повені для сільського господарства за супутниковими знімками | |
| dc.type | Master Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Barabash_magistr.pdf
- Розмір:
- 4.39 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: