УДК 004.932
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБНАРУЖЕНИЯ НАВОДНЕНИЙ ПО ДАННЫМ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА «SENTINEL-2»
А. С. Вендин, студент РГРТУ, техник НИОКР НИИ «Фотон» РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0009-0005-1379-5580, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
С. А. Ларюков, аспирант РГРТУ, м.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0009-0009-9082-1454, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Рассматривается задача сегментации наводнений и водных объектов по данным спутниковых снимков космического аппарата «Sentinel-2». Целью работы является создание программных средств, позволяющих в автоматическом режиме обеспечивать точный контроль за водными объ- ектами путём использования данных дистанционного зондирования Земли и методов искусственного интеллекта. В работе выполнен анализ известных способов решения задачи и выявлены их недостатки, что объясняет актуальность новых исследований в этом направлении. В связи с ограниченной применимостью существующих подходов, а также низким качеством разметки в общедоступных наборах данных предложен нейросетевой алгоритм, основанный на архитектуре «Lanky U-Net» и использующий самостоятельно подготовленный набор данных для обучения. В результате иссле- дования были решены следующие задачи: подготовка и разметка мультиспектральных изображений, полученных со спутника «Sentinel-2», содержащих признаки наводнений в российских регионах; обучение модели для обнаружения водных объектов; оценка качества работы модели с использованием метрик accuracy, loss, precision, recall; обнаружение наводнений с использованием маски постоянной воды. Приводятся численные показатели качества сегментации и результаты проведённых экспериментов, демонстрирующие эффективность полученной технологии.
Ключевые слова: свёрточные нейронные сети, машинное обучение, сегментация водных объектов, автоматическое обнаружение наводнений, обработка данных дистанционного зондирования Земли.