Статья: СЕГМЕНТАЦИЯ ЛЕСНЫХ РУБОК ПО ПАРЕ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ SENTINEL-2В ЗИМНИЙ ПЕРИОД (2024)

Читать онлайн

Приводится сравнение моделей сегментации для решения задачи выявления лесных рубок в зимний период по паре космических снимков Sentinel-2. В сравнение попали модели, основанные на свёрточных нейронных сетях из библиотеки segmentation models, разработанной для языка программирования Python. В качестве данных для обучения моделей использовались снимки с 2018 по 2022 г. из открытых источников Европейского космического агентства, которые были сделаны над территорией Ханты-Мансийского автономного округа Югры. Данные снимки были предобработаны для решения задач: проведения атмосферной коррекции снимков, приведения пар снимков к единой проекции, нарезки снимков на кадры. Маски лесных рубок формировались вручную с 2015 г. в центре космических услуг Югорского научноисследовательского института информационных технологий. Для оценки качества моделей использовалась F1-мера, так как требуется оценить, находит ли модель все рубки, насколько точно модель находит рубки, а также F1-мера позволяет учесть ложные срабатывания модели. Лучший результат показала модель UNet++ с оценкой 0.847. Остальные рассмотренные модели показали близкий результат, что говорит о схожести данных моделей применительно к задачам сегментации лесных рубок.

Ключевые фразы: сегментация изображений, лесные рубки, космоснимки, sentinel-2, машинное обучение, архитектура unet
Автор (ы): АББАЗОВ В. Р.
Соавтор (ы): Мельников Андрей Витальевич, Русанов Михаил Александрович, СОКОЛКОВ О. И.
Журнал: ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.93. Распознавание и преобразование образов
Для цитирования:
АББАЗОВ В. Р., МЕЛЬНИКОВ А. В., РУСАНОВ М. А., СОКОЛКОВ О. И. СЕГМЕНТАЦИЯ ЛЕСНЫХ РУБОК ПО ПАРЕ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ SENTINEL-2В ЗИМНИЙ ПЕРИОД // ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ. 2024. Т. 9 № 3
Текстовый фрагмент статьи