Search academic texts

Information × Registration Number 2122U006617, Article popup.category Бакалаврська робота Title Хмарнi технологiї для класифiкацiї земного покриву та оцiнки iндикаторiв сталого розвитку в Українi (AI translated) popup.author Пилип Лiдiя МиколаївнаPylyp Lidiya Mykolaivna popup.publication 01-06-2022 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52135 popup.publisher Київ Description Квалiфiкацiйна робота мiстить: 55 стор., 16 рисункiв, 4 таблицi, 43 джерела. Сiльськогосподарська галузь України є одним з основних секторiв зростання української економiки. Тому дуже важливо проводити якiсний аналiз земного покриву, а також здiйснювати оцiнювання iндикаторiв цілей сталого розвитку (Sastainable Development Goal — SDG), на основi чого можна буде приймати зважені стратегiчнi рiшення. На цьому тлi нацiональнi експерти зiткнулися з проблемою великих даних у сферi спостереження Землi. На щастя, хмарнi рiшення, такi як Amazon Web Services, Google Earth Engine та iншi платформи, забезпечують доступ до даних Sentinel-1, Sentinel-2 i Landsat з просторовою роздiльною здатнiстю вiд 10 до 30 м, можливiстю швидкого та зручного способу обробки геопросторових даних та їх ефективне використання для побудови рiзноманiтних iнформацiйних продуктiв, таких як карти класифiкацiї ґрунтового покриву, монiторинг стану посiвiв тощо. За останнi декiлька рокiв українськi експерти мали досвiд використання хмарних технологiй у наукових та iнновацiйних проектах, якi пiдтримуються Європейською Комiсiєю, Свiтовим Банком, Програмою розвитку ООН, Комiтетом GEO, а також досвiд розробки програмного забезпечення з вiдкритим кодом, зокрема на основі програмного забезпечення Open Data Cube, та використання методів машинного навчання у хмарному середовищi. Розробленi технологiї реалізовуються на рiзноманiтних хмарних платформах i дозволяють розв’язати рiзного роду прикладнi задачі, зокрема пов’язані з монiторингом сiльськогосподарських угiдь, оцiнкою індикаторів цілей сталого розвитку на нацiональному рiвнi. Усi цi питання будуть бiльш детально описанi в цiй роботi. Qualification work contains: 55 pages, 16 figures, 4 tables, 43 sources. Ukraine's agricultural sector is one of the main sectors of growth of the Ukrainian economy. Therefore, it is very important to conduct a qualitative analysis of the land cover, as well as to evaluate the indicators of sustainable development goals (SDG), on the basis of which it will be possible to make informed strategic decisions. Against this background, national experts faced the problem of big data in the field of Earth observation. Fortunately, cloud solutions such as Amazon Web Services, Google Earth Engine, and other platforms provide access to Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat data with a spatial resolution of 10 to 30 m, and a fast and convenient way to process geospatial data. and their effective use for the construction of various information products, such as soil classification maps, crop condition monitoring, etc. Over the past few years, Ukrainian experts have experienced the use of cloud technologies in research and innovation projects supported by the European Commission, the World Bank, the United Nations Development Program, the GEO Committee, as well as experience in developing open source software, including Open Source Data. , and the use of machine learning methods in a cloud environment. The developed technologies are implemented on various cloud platforms and tasks to solve various applications, special kinds, related to the monitoring of farmland, evaluation of indicators of sustainable development goals at the national level. All these issues will be described in more detail in this paper. popup.nrat_date 2025-11-05 Close