Методы анализа спутниковых данных: применение нейронных сетей для кластеризации и оценки состояния окружающей среды

doi:10.17223/24135542/36/18

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Методы анализа спутниковых данных: применение нейронных сетей для кластеризации и оценки состояния окружающей среды	424 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/24135542/36/18

#спутниковые снимки

#нейронные сети

#экологический мониторинг

Title: Методы анализа спутниковых данных: применение нейронных сетей для кластеризации и оценки состояния окружающей среды
Creator: Перемитина, Татьяна Олеговна
|
Ященко, Ирина Германовна
Date: 2024
DOI: 10.17223/24135542/36/18
Description: Рассмотрены возможности применения спутниковых снимков и нейронных сетей для оценки воздействия производственных предприятий, в частности нефтегазового комплекса, на природную среду. Актуальность данной проблемы возросла в условиях глобальных экологических изменений, поскольку процессы разведки, добычи и переработки углеводородов оказывают значительное негативное влияние на экосистемы. В статье анализируются современные методики диагностики экологической ситуации в регионах нефтедобычи, включая использование данных дистанционного зондирования Земли, для выявления экологических проблем. Предложен алгоритм анализа спутниковых снимков Landsat-8 в формате GeoTIFF с использованием методов кластеризации на основе нейронных сетей, в частности самоорганизующихся карт Кохонена. Данный алгоритм позволяет классифицировать элементы почвенно-растительного покрова и проводить ретроспективный сравнительный анализ изменений состояния экосистемы. Одним из преимуществ предложенного алгоритма является возможность проведения сравнительного анализа данных, полученных с помощью кластеризации изображений одного региона в разных временных периодах, а также выявлять изменения экологической обстановки. Для исследуемой территории Среднего Приобья с применением разработанного алгоритма установлено, что в 2019 г. увеличены классы хвойных и лиственных лесов на 7%, что свидетельствует об удовлетворительном состоянии растительного покрова в исследуемом регионе. Разработанный алгоритм автоматизированной обработки спутниковых изображений может служить важным инструментом для оценки и мониторинга экологической ситуации на нефтедобывающих территориях.

Relationships: Show Relationship Browser for this Object
collection(s): Журналы ТГУ
Identifier: смотреть в электронном каталоге НБ ТГУ
Type: статьи в журналах
Source: Вестник Томского государственного университета. Химия. 2024. № 36. С. 218-223
Language: rus

Created: 31-01-2025

199 Visitors

115 Hits

90 Downloads

Журналы ТГУ Методы анализа спутниковых данных: применение нейронных сетей для кластеризации и оценки состояния окружающей среды