|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Дешифрирование кустовых площадок в различных природных зонах с помощью сверточных нейронных сетейстатья
- Авторы: Развенков П.А., Каргашин П.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: 83
- Последняя страница: 94
- Аннотация: В течение последних десяти лет наблюдается значительный рост публикаций на тему использования алгоритмов машинного обучения в дистанционном зондировании. Методы машинного обучения, решающие задачи компьютерного зрения, позволяют выделить множество абстрактных признаков и их комбинаций исходного набора данных, формирующих образ того или иного объекта, и на их основе осуществляют идентификацию нужных объектов на анализируемом изображении. Данные алгоритмы, несомненно, подходят для сегментации кустовых площадок – наиболее многочисленной группы объектов любого нефтегазового месторождения. В данной работе предпринята попытка создания сегментационных моделей на основе сверточных нейронных сетей с целью выделения кустовых площадок в различных природных зонах. При этом были проанализированы различные факторы, оказывающие влияние на качество обнаружения целевого класса объектов.
- Добавил в систему: Карпачевский Андрей Михайлович