Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2024
Ключевые слова: спутниковые данные, искусственные нейронные сети, геоинформационные системы, искусственный интеллект
Аннотация: В статье представлены результаты разработки сверточной нейронной сети для бинарной классификации пожаров, а также алгоритма Йенга для сегментации очагов возгорания. Используемые данные включают снимки спутникового мониторинга, которые обрабатываются и анализируются с целью улучшения точности определения и анализа пожаров. В рамках Показать полностьюработы была реализована пользовательская система интерфейса, позволяющая визуализировать динамику развития пожаров. The article presents the results of developing a convolutional neural network for binary fire classification, as well as the Yang algorithm for fire hotspot segmentation. The data used include satellite monitoring images, which are processed and analyzed to enhance the accuracy of fire detection and analysis. The study also implemented a user interface system that allows for visualizing the dynamics of fire development.
Журнал: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Номера страниц: 361-364
Место издания: Красноярск