RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2022, том 46, выпуск 1, страницы 90–96 (Mi co996)

Эта публикация цитируется в 5 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Классификация космоснимков Sentinel-2 Байкальской природной территории

И. В. Бычков, Г. М. Ружников, Р. К. Федоров, А. К. Попова, Ю. В. Авраменко

Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения Российской академии наук, г. Иркутск

Аннотация: В работе рассматривается задача классификации мультиспектральных космоснимков Sentinel-2 при организации экологического мониторинга Байкальской природной территории. Специфика территории потребовала создания нового набора из 12 классов, который учитывает актуальные проблемы и сформирован таким образом, что площади, соответствующие этим классам, полностью покрывают исследуемую территорию. Обучающая выборка сформирована с помощью Web-интерфейса на основе космоснимков Sentinel-2 и полевых исследований. Классификация космоснимков проводилась с использованием алгоритмов RandomForest и нейронной сети ResNet50. Точность расчетов показала, что результаты классификации могут применяться для решения актуальных задач Байкальской природной территории, в частности, для анализа изменений лесного фонда, оценки влияния изменений климата на ландшафт, анализа динамики застройки, инвентаризации сельхозугодий и т.д.

Ключевые слова: нейронные сети, классификация, Sentinel-2, ДЗЗ, обработка изображений

Поступила в редакцию: 09.08.2021
Принята в печать: 24.09.2021

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1022



© МИАН, 2024