eng
Выпуск #4/2025
А. Залищук, В. Ненашев, А. Сенцов, М. Беликов
ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ
ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ
Просмотры: 26
DOI: 10.22184/1992-4178.2025.245.4.84.88
В работе были обучены и протестированы пять различных моделей сверточных нейронных сетей. В качестве входных данных использован набор спутниковых снимков земной поверхности RSI-CB256. Результаты исследования применимы в таких сферах деятельности, как картографирование, городское планирование, защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций.
Теги: automated onboard control convolutional neural networks deep learning land cover classification автоматизированный бортовой контроль глубокое обучение классификация зон земной поверхности сверточные нейронные сети
Подпишитесь на журнал, чтобы прочитать полную версию статьи.
В работе были обучены и протестированы пять различных моделей сверточных нейронных сетей. В качестве входных данных использован набор спутниковых снимков земной поверхности RSI-CB256. Результаты исследования применимы в таких сферах деятельности, как картографирование, городское планирование, защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций.
Теги: automated onboard control convolutional neural networks deep learning land cover classification автоматизированный бортовой контроль глубокое обучение классификация зон земной поверхности сверточные нейронные сети
Подпишитесь на журнал, чтобы прочитать полную версию статьи.
Отзывы читателей
