НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИИ ЛЕСНОГО МАССИВА ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВЫХ СНИМКОВ

Евдокимова Инга Сергеевна, Тулохонова Инна Степановна, Галданов Гэсэр Жамбалович

В статье исследованы нейросетевые модели для классификации лесных массивов на основе спутниковых снимков. Рассмотрены различные архитектуры нейросетей, включая, сверточные, сегментирующие и остаточные сети, и выбрана наиболее подходящая архитектура ResNet-34. Разработаны алгоритмы нарезки и сборки спутниковых снимков. Нейросетевая модель классификации лесных массивов разработана с использованием фреймворка TensorFlow и метода обратного распространения ошибки. Обучение модели проводилось на обучающей выборке с использованием графических процессоров NVIDIA RTX 2060 Super.

Ключевые слова:классификация, лесной массив, спутниковые снимки, функция потерь, нейронная сеть, модель, коэффициент Жаккара, разметка, алгоритм нарезки изображения, оценка результата