Сибирский федеральный университет

Перевод названия: DEEP LEARNING FOR FOREST DEATH PREDICTION BASED ON GRAY HERON (ARDEA CINEREA) ACTIVITY USING UAV DATA

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2023); Бердск; Бердск

Год издания: 2023

Идентификатор DOI: 10.25743/sdm.2023.15.77.018

Ключевые слова: Area Cinerea, deep learning, forest death, gray henor, Ardea Cineria, prediction, uav, глубокое обучение, гибель лес, серая цапля, прогнозирование, бпла

Аннотация: Одним из широко используемых методов для решения различного рода задач в области дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) являются технологии глубокого обучения. В качестве сравнения, в работе представлено две модели нейронных сетей для прогнозирования гибели леса вследствие жизнедеятельности серой цапли по данным Беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Для эксперимента был подловлен уникальный набор изображений, разработан алгоритм предварительной обработки изображений, а также проведено сравнительное обучение и тестирование нейронных сетей U-Net и Deeplabv3+. One of the most widely used methods for solving various types of remote sensing tasks is deep learning technologies. As a comparison, the paper presents two neural network models for predicting the death of a forest by the life of the gray heron according to UAV data. For the experiment, a unique set of images was captured, an image preprocessing algorithm was developed, and comparative training and testing of the U-Net and Deeplabv3+ neural networks were performed.

Журнал: Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2023)

Номера страниц: 104-109

Место издания: Новосибирск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий"

• Матко Е.В. (Сибирский федеральный университет)
• Сафонова А.Н. (Санкт-Петербургский электротехнический университет «ЛЭТИ»)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)