https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43890| Title: | Нейросетевая идентификация неиспользуемых сельскохозяйственных земель на снимках дистанционного зондирования земли в системе QGIS |
| Other Titles: | Neural network identification of abandoned lands on earth’s remote sensing images in QGIS |
| Authors: | Леванков, А. Н. Дудкин, А. А. |
| Keywords: | публикации ученых;материалы конференций;зондирование Земли;многоспектральные изображения;вегетационный индекс;нейронные сети;sensing Earth’s;multispectral images;vegetation index;neural networks |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | Бестпринт |
| Citation: | Леванков, А. Н. Нейросетевая идентификация неиспользуемых сельскохозяйственных земель на снимках дистанционного зондирования земли в системе QGIS / А. Н. Леванков, А. А. Дудкин // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 102–109. |
| Abstract: | В данной работе решается задача идентификации неиспользуемых сельскохозяйственных и залежных (заброшенных) земель на снимках дистанционного зондирования Земли. Исходными данными являются многоспектральные снимки поверхности Земли, полученные при помощи космических спутников Sentinel-2, и набор вегетационных индексов, на основе которых оценивается состояние растительности. Создаётся обучающая выборка, на основе которой строится нейросетевой алгоритм идентификации, результатом работы которого является карта неиспользуемых земель. Обработка данных выполняется на базе открытой геоинформационной системы QGIS. |
| Alternative abstract: | This work solves the problem of identifying unused and fallow (abandoned) lands on Earth’s remote sensing images. The initial data are multispectral images obtained using the Sentinel-2 space satellites, and a set of vegetation indices, based on which the state of vegetation is assessed. A training data set is created, based on which a neural network identification algorithm is built. The result of identification is a map of unused lands. Data processing is carried out based on the open geographical information system QGIS. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43890 |
| ISBN: | 978-985-7267-09-5 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Levankov_Neyrosetevaya.pdf | 1.57 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.