Электронно-библиотечная система
РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева

     

Детальная информация

Название: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ В ЗАДАЧЕ МОНИТОРИНГА ПАВОДКОВОЙ ОБСТАНОВКИ В БАССЕЙНЕ РЕКИ АМУР // Агрометеорология XXI века, часть 4: материалы Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 145-летию метеорологической обсерватории имени В.А.Михельсона РГАУ-МСХА, г. Москва, 20 марта 2024 г. – 2024. – сб.
Авторы: Кучма М.О.; Давиденко А.Н.; Малков А.К.; Бородицкая А.В.
Выходные сведения: Москва: РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева, 2024
Коллекция: Конференции РГАУ - МСХА им. К. А. Тимирязева
Тематика: Агрометеорология; наводнение; Амур; нейронные сети; дистанционное зондирование Земли; Sentinel; Landsat; Канопус-В; индексные изображения
УДК: 004.855
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка; Все документы
Ключ записи: RU/ЦНБ имени Н.И. Железнова/SITEW-20240530-01407

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (0,9 Мб)

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В работе представлено описание нейросетевого алгоритма для детектирования речных разливов в бассейне реки Амур по данным метеорологических космических аппаратов. Алгоритм основан на сверточной нейронной сети типа U-net, которая была адаптирована эмпирическим методом под решаемую задачу. Анализ проведенной оценки точности показал, что разработанные алгоритмы позволяют детектировать речные разливы с достаточной точностью.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть РГАУ-МСХА Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования

stat Количество обращений: 32
За последние 30 дней: 29
Подробная статистика