РАСПОЗНАВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ НА СПУТНИКОВЫХ СНИМКАХ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕВОГО АЛГОРИТМА

Авторы

  • Евгений Владимирович Попов Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, Нижний Новгород
  • Павел Вадимович Юрченко Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, Нижний Новгород

DOI:

https://doi.org/10.14529/build250209

Ключевые слова:

распознавание и классификация изображений, спутниковые снимки, нейросеть, природные ресурсы

Аннотация

В статье описан алгоритм распознавания и классификации изображений природных ресурсов на спутниковых снимках, использующий методы машинного обучения с учителем, при подготовке обучающего набора данных которого использовались четыре различных подхода: Gaussian Mixture Model, Random Forest, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors. Экспериментально установлены параметры архитектуры нейросети, позволяющие классифицировать природные ресурсы с наибольшей точностью

Биографии авторов

Евгений Владимирович Попов, Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, Нижний Новгород

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры инженерной графики и информационного моделирования

Павел Вадимович Юрченко, Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, Нижний Новгород

аспирант кафедры инженерной графики и информационного моделирования, ассистент кафедры геоинформатики, геодезии и кадастра

Загрузки

Опубликован

2025-07-29

Выпуск

Раздел

Инженерная геометрия и компьютерная графика. Цифровая поддержка жизненного цикла изделий