Реєстраційний номер
0221U106751,
0121U111242
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Геопросторові моделі та інформаційні технології супутникового моніторингу проблем розумного міста
Назва етапу роботи
Керівник роботи
Шелестов Андрій Юрійович, д.т.н.
Дата реєстрації
19-12-2021
Організація виконавець
Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"
Опис етапу
Звіт про НДР: 62 с., містить 2 розділи, 12 рис., 3 табл., 94 джерела.
Об’єкт досліджень — методи класифікації геопросторових даних
Предмет дослідження – інтелектуальні моделі та інформаційні технології класифікації на основі супутникових даних високого просторового розрізнення
Мета роботи: розробити та реалізувати алгоритм класифікації земного покриву на основі супутникових даних високого просторового розрізнення, удосконалення конволюційних нейронних мереж з подальшою фільтрацією отриманої карти та вилученням з неї щільності забудови по кварталам міста.
Методи досліджень: нейромережеві моделі класифікації земного покриву на основі супутникових даних, програмні засоби роботи з геопросторовими даними
Одержані результати:
Виділено та досліджено інформаційні ознаки на основі супутникових даних високого просторового розрізнення для різних типів земного покриву для класифікації земного покриву міста Києва. Досліджено архітектури нейронних мереж, які використовуються у світі для подібних задач класифікації, розроблена архітектура нейронної мережі для сегментації та класифікації супутникових даних високого просторового розрізнення для міста Києва. З використанням додаткової імовірнісної інформації щодо розпізнавання класів земного покриву розроблено метод фільтрації отриманої карти класифікації земного покриву. Розроблено метод оцінки щільності забудови в межах міських кварталів на основі отриманої карти класифікації земного покриву. Визначено метрики оцінки точності отриманих результатів. Всі перераховані методи та метрики реалізовані на мові програмування Python. В межах проєкту опубліковано статтю на тему “Air Quality Estimation in Ukraine Using SDG 11.6.2 Indicator Assessment” у міжнародному журналі Remote Sensing, який індексується в SCOPUS та належить до квартиля Q1.
Ключові слова: КОНВОЛЮЦІЙНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, ІМОВІРНІСНА КЛАСИФІКАЦІЯ, КАРТА ЗЕМНОГО ПОКРИВУ, URBAN ATLAS, SMART CITY, РОЗУМНЕ МІСТО
Опис продукції
Автори роботи
Дрозд Софія Юріївна
Карпенко Олександр Сергійович
Колотій Андрій Всеволодович
Лавренюк Алла Миколаївна
Мікава Поліна Віталіївна
Яйлимова Ганна Олексіївна
Додано/оновлено в НРАТ
2021-12-19
