Геніцой, П. О.Яйлимов, Б. Я.Шелестов, А. Ю.2024-10-182024-10-182024Геніцой, П. О. Перенесення моделi машинного навчання для супутникового картографування концентрацiї хлорофiлу-а / П. О. Геніцой, Б. Я. Яйлимов, А. Ю. Шелестов // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 13−17 травня 2024 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2024. – С. 308-312.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69989Оцінка концентрації хлорофілу-а є важливою для моніторингу стану водних екосистем та біорізноманіття. Традиційні методи наземних вимірювань є трудомісткими та обмеженими в просторовому та часовому охопленні. У цьому дослідженні запропоновано підхід до супутникового моніторингу хлорофілу-а з використанням моделі багатошарового персептрона (MLP) з використанням даних спектральних каналів супутника Sentinel-2 та наземних вимірювань концентрації хлорофілу-а поблизу Гонконгу. Модель MLP була адаптована та перенесена для застосування до даних Середземного моря з використанням відкритих наборів супутникових та наземних даних. Результати продемонстрували високу кореляцію між концентрацією хлорофілу-а, отриманою за допомогою моделі MLP, та наземними вимірюваннями, а також супутниковими даними GCOMC/SGLI для регіонів Гонконгу та Кіпру. Отримана карта концентрації хлорофілу-а може бути корисною для моніторингу якості води та стану морських екосистем в районі Середземного моря. Запропонований підхід демонструє перспективи використання супутникових даних і машинного навчання для оперативного та економічно ефективного моніторингу хлорофілу-а на великих територіях.ukмашинне навчанняхлорофіл-асупутникові даніхмарні технологіїArticleС. 308-312528.8.04:004.021