Журнал «Современная Наука»

НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИИ ЛЕСНОГО МАССИВА ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВЫХ СНИМКОВ

Евдокимова Инга Сергеевна (Доцент, к.т.н., ФГБОУ ВО «Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления»)

Тулохонова Инна Степановна (Доцент, к.п.н., ФГБОУ ВО «Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления»)

Галданов Гэсэр Жамбалович (ФГБОУ ВО «Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления»)

В статье исследованы нейросетевые модели для классификации лесных массивов на основе спутниковых снимков. Рассмотрены различные архитектуры нейросетей, включая, сверточные, сегментирующие и остаточные сети, и выбрана наиболее подходящая архитектура ResNet-34. Разработаны алгоритмы нарезки и сборки спутниковых снимков. Нейросетевая модель классификации лесных массивов разработана с использованием фреймворка TensorFlow и метода обратного распространения ошибки. Обучение модели проводилось на обучающей выборке с использованием графических процессоров NVIDIA RTX 2060 Super.

Ключевые слова:классификация, лесной массив, спутниковые снимки, функция потерь, нейронная сеть, модель, коэффициент Жаккара, разметка, алгоритм нарезки изображения, оценка результата

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Евдокимова И. С., Тулохонова И. С., Галданов Г. Ж. НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИИ ЛЕСНОГО МАССИВА ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВЫХ СНИМКОВ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№01. -С. 46-53 DOI 10.37882/2223-2966.2024.01.13

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"