DOI: 10.17587/prin.16.311-319

УДК: 004.93'1:528.854

Интеллектуальная обработка снимков дистанционного зондирования Азовского моря

И. Ф. Развеева, ст. преподаватель, razveevai@mail.ru, Ю. В. Белова, доц., yvbelova@yandex.ru, Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону

Технологии компьютерного зрения позволяют проводить анализ космических снимков для решения широкого круг задач, в том числе для осуществления мониторинга состояния водных объектов. На первый план выходят алгоритмы, основанные на сверточных нейронных сетях, результаты которых представлены в настоящей публикации. Они гарантируют результат, не уступающий по точности когнитивным способностям специалиста, при этом минимизируют влияние человеческого фактора и время обработки. В исследовании предложены к реализации три интеллектуальных алгоритма для анализа снимков дистанционного зондирования Азовского моря на основе сверточных нейронных сетей архитектур FCN с ResNet10, DeepLabV3+ и LRASPP для решения задачи сегментации областей фитопланктонных популяций с последующим созданием контура водного объекта. Лучшие метрики качества продемонстрировала модель FCN с ResNet10: mIoU = 0,95, mDice = 0,97, PA = 0,98, mPrecision = 0,97.

Ключевые слова: компьютерное зрение, сверточная нейронная сеть, сегментация, фито-планктонные популяции, дистанционное зондирование Земли, Азовское море

Стр. 311—319

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (грант РНФ № 22—71—10102 «Математические модели и параллельные алгоритмы для прогнозирования динамики фитопланктонных популяций в морских системах с учетом обмена кислородом и углекислым газом на суперкомпьютерных вычислительных системах»).

Ссылка для цитирования:
Развеева И. Ф., Белова Ю. В. Интеллектуальная обработка снимков дистанционного зондирования Азовского моря // Программная инженерия. 2025. Том 16, № 6. С. 311—319. DOI: 10.17587/prin.16.311-319.

Полный текст на eLIBRARY