X Всероссийская конференция с международным участием «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов» (SDM-2025), посвященная памяти академика Ю.И. Шокина

Предыдущие конференции

Григорьева О.В.   Спесивцева К.А.   Терентьева В.В.  

Применение методов глубокого обучения для классификации ландшафтов на примере мультиспектральных данных космической съемки

Докладчик: Григорьева О.В.

В работе анализируется возможность использования сверточных нейронных сетей типа 1D-CNN для классификации природных территорий по спектральным характеристикам, зарегистрированным мультиспектральными съемочными системами в видимом, ближнем и коротковолновом инфракрасных диапазонах спектра. В работе проводится исследование влияния числа классов на точность обучения и предсказания нейронной сети. Предложен оригинальный подход к определению максимального числа классов природных элементов ландшафта, при котором сеть будет работать наиболее качественно. Подход заключается в итерационном процессе добавления классов с помощью традиционных методов спектральной разделимости и позволяет существенно сократить время на разметку изображений и обучение нейронной сети. Показаны примеры реализации сети для сегментации мультиспектральных изображений, полученных с космического аппарата Sentinel-2, на территорию заповедника «Утриш» в Краснодарском крае.