|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Дешифрирование космических снимков с использованием машинного обучения по данным OpenStreetMapстатья
- Авторы: Мухаметшин А.Р., Самсонов Т.Е.
- Сборник: Научные исследования молодых ученых-картографов, выполненные под руководством сотрудников кафедры картографии и геоинформатики географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова
- Редакторы: Илюшина (Михайлюкова) Полина Геннадьевна, Карпачевский Андрей Михайлович, Прохорова Елена Андреевна, Энтин Андрей Львович
- Год издания: 2022
- Место издания: «КДУ», «Добросвет», Москва
- Первая страница: 64
- Последняя страница: 72
- Аннотация: В настоящей работе была произведена оценка применимости векторных данных OpenStreetMap в качестве эталонов для обучающей выборки дешифровочной модели. В качестве архитектуры модели для многоклассовой классификации использовалась сверточная нейронная сеть U-Net, доказавшая свою эффективность в интерпретации данных космической съемки на протяжении нескольких лет. Территорией исследования было решено выбрать участок Германии, расположившийся западнее Берлина. На первом этапе работы производилась подготовка данных к обучению. Снимок Sentinel-2 был маскирован с помощью векторных данных OpenStreetMap, а затем разделен на одинаковые патчи меньшей размерности. На втором этапе полученный набор растров и масок был загружен в модель, где они были проиндексированы, нормализованы и поданы на обучение. Далее, были интерпретированы результаты работы модели, произведена оценка точности классификации, а также сформированы выводы о надежности данных OpenStreetMap в качестве эталонов для обучающей выборки.
- Добавил в систему: Карпачевский Андрей Михайлович