Анализ изменений земного покрова на основе технологии глубинного машинного обучения

Abstract

Запропоновано методологію для вирішення проблеми обробки великих обсягів супутникових і геопросторових даних. Ієрархічна структура моделі глибинного навчання ґрунтується на нейромережевому підході і на методах геопросторового аналізу. Використовуючи розроблену методологію, побудовано карти змін земного покриву території України високого розрізнення за період 1990–2010 рр. Показано ефективність цього підходу для аналізу зміни площі необроблюваних сільськогосподарських земель, зокрема, у східних областях під час окупації

The methodology for solving the big data problem in the remote sensing is proposed. The hierarchical structure of the deep learning method is based on neural network approach and geospatial analysis methods. This methodology was applied for high resolution land cover change mapping for Ukraine territory from 1990 to 2010. Efficiency of this approach was shown for non-arable agricultural area and changes analysis, particularly, in the eastern regions during the occupation period.