ВИЯВЛЕННЯ НЕЛЕГАЛЬНИХ СМІТТЄЗВАЛИЩ НА СУПУТНИКОВИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОДХОДУ

Анотація

У статті представлено розширену модель масиву ознак (feature array), призначену для автоматизованого виявлення нелегальних сміттєзвалищ на мультиспектральних аерокосмічних знімках. Запропонований метод ґрунтується на мультиагентній архітектурі, у якій кожен агент-детектор виділяє окремий спектральний, текстурний або контекстуальний індикатор, формуючи структуроване подання «екосистеми» сміттєзвалища. Масив ознак включає десять ключових компонентів, що відображають інфраструктурні, екологічні та фізико-хімічні характеристики полігонів, забезпечуючи повністю інтерпретоване та прозоре прийняття рішень без необхідності застосування складних стохастичних граматик чи ручних правил.

Незалежні YOLO-агенти виконують виявлення сміттєвих куп, дорожніх сегментів та промислових об’єктів. Їх результати об’єднуються за допомогою ймовірнісного механізму агрегації, який враховує просторову узгодженість, контекстуальні докази та ваги достовірності, отримані з даних дистанційного зондування. Така інтеграція істотно підвищує стійкість до шуму, забезпечує стабільну роботу зі знімками середньої роздільної здатності та робить увесь ланцюг логічних міркувань відтворюваним завдяки явному відображенню внеску кожної ознаки.

Запропонований підхід було оцінено на незалежній тестовій сцені поблизу Таромського (Україна) та підтверджено польовою перевіркою, що підтвердило практичну надійність мультиагентного конвеєра. Спільна агрегація гетерогенних детекцій підвищила впевненість у основному сміттєвому кластері та зменшила кількість хибних спрацьовувань, а структурований масив ознак дозволив детально відтворити логіку системи для експертного аналізу. Запропонований метод може бути розширений для масштабного екологічного моніторингу, раннього виявлення нових осередків накопичення відходів та ідентифікації інших видів антропогенних порушень на основі додаткових спектральних або теплових показників.