ВИЯВЛЕННЯ ЗМІН У ЛІСАХ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ МІСЦЕВОСТІ - РОЗУМОВСЬКИЙ, МИКОЛА; КРОШНИЙ, ІГОР (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
Збереження лісових ресурсів є нагальним завданням у боротьбі з екологічними проблемами сучасності. Ліси відіграють ключову роль у регулюванні клімату, збереженні біорізноманіття та забезпеченні численних екосистемних послуг. Однак у зв'язку зі зростаючим антропогенним навантаженням, таким як вирубка лісів, урбанізація та зміна клімату, лісові ресурси по всьому світу опинилися під загрозою. Моніторинг стану лісів та своєчасне виявлення змін у їх структурі є критично важливими для запобігання деградації природних екосистем та розробки ефективних стратегій збереження. Традиційні методи, такі як наземні обстеження та аналіз супутникових знімків, часто є трудомісткими, вимагають значних ресурсів і можуть бути схильними до людської помилки. Застосування сучасних технологій, зокрема штучних нейронних мереж (ШНМ), для аналізу зображень місцевості відкриває нові перспективи у цій галузі. ШНМ здатні автоматично навчатися розпізнавати складні візуальні патерни та виявляти зміни на зображеннях, що робить їх потужним інструментом для моніторингу лісових ресурсів. У даній статті розглянуто методи застосування ШНМ для виявлення та класифікації змін у лісах, таких як вирубка, повалення дерев вітром, лісові пожежі тощо. Особливу увагу приділено аналізу супутникових знімків та аерофотозйомці, що дозволяють ефективно відстежувати зміни на великих територіях.
Keywords: згорткові нейронін мережі; глибоке навчання; аналіз зображень; сементична сегментація; супутникові знімки; збереження лісових ресурсів; моніторинг лісів