Методи машинного навчання для моніторингу навколишнього середовища

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМікава, Поліна Віталіївна
dc.contributor.authorЯйлимов, Богдан Ялкапович
dc.date.accessioned2024-12-29T18:47:57Z
dc.date.available2024-12-29T18:47:57Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ роботі запропоновано комплексний підхід до виявлення звалищ, який має дві основні складові. Перша базується на класифікації часових рядів мультиспектральних супутникових даних з використанням ансамблю ней-ронних мереж. Друга використовує модифіковану архітектуру U-Net для семантичної сегментації космічних знімків з метою безпосереднього виді-лення звалищ. Новизна представленого рішення полягає у використанні комбінованої функції втрат при навчанні моделі U-Net, що поєднує бінарну крос-ентропію та коефіцієнт Dice. Бінарна крос-ентропія забезпечує надій-ну попіксельну класифікацію, тоді як коефіцієнт Dice оптимізує сегмента-цію шляхом максимізації перетину між прогнозованими та істинними мас-ками звалищ. Ця комбінація дозволяє досягти балансу між точністю кла-сифікації та чутливістю до малих об’єктів, що важливо для виявлення звалищ за супутниковими даними. Запропоновано інтегрувати результати двох підходів на рівні прийняття рішень за допомогою ймовірнісного злит-тя з використанням ймовірностей кожної моделі. Такий гібридний метод дозволяє компенсувати недоліки кожного методу та підвищити загальну точність ідентифікації звалищ. Експериментальна перевірка на тестових да-них продемонструвала ефективність розглянутого підходу. Загальна точність класифікації земного покриву склала 97,4%, а точність визначення зва-лищ—86,4%. Розроблений метод застосовано для картографування звалищ на території Донецької області. Результати верифіковано експерта-ми на місцевості. Отримані дані можуть бути використані місцевою вла-дою для оперативного реагування та прийняття управлінських рішень.
dc.format.pagerangeС. 108-122
dc.identifier.citationМікава, П. В. Методи машинного навчання для моніторингу навколишнього середовища / Поліна Віталіївна Мікава, Богдан Ялкапович Яйлимов // Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики". - 2024. - 69(2). - С. 108-122.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34229/1028-0979-2024-2-9
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71462
dc.language.isouk
dc.publisher.placeInternational Scientific Technical Journal “Problems of Control and Informatics”
dc.titleМетоди машинного навчання для моніторингу навколишнього середовища
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Mikava_Yailymov.pdf
Розмір:
1.05 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

Статті (ММАД)