КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ДИСТАНЦИОННОЙ СЪЕМКИ И ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА : доклад, тезисы доклада

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2024

Ключевые слова: лесные массивы, мониторинг лесных массивов, беспилотные летательные аппараты, радары, лидарные технологии, искусственный интеллект, нейросетевые технологии, forest areas, forest monitoring, unmanned aerial vehicles, radars, LiDAR technologies, artificial intelligence, neural network technologies

Аннотация: В работе представлена концепция автоматизированного программного решения для оценки состояния лесов с применением современных методов дистанционной съемки, таких как беспилотные летательные аппараты, радары и лидарные технологии и технологий искусственного интеллекта. Объединение данных, полученных с использованием различных технолПоказать полностьюогий ДЗЗ, и их обработка с применением искусственного интеллекта позволяют создать комплексное представление о состоянии лесов, улучшить качество анализа, а также прогнозировать возможные риски и разрабатывать стратегии по устойчивому управлению лесными ресурсами. The paper presents the concept of an automated software solution for forest condition assessment using modern remote sensing methods such as unmanned aerial vehicles, radar and lidar technologies and artificial intelligence technologies. Combining data from different remote sensing technologies and processing them using artificial intelligence allows to create a comprehensive view of the state of forests, improve the quality of analysis, as well as to predict possible risks and develop strategies for sustainable forest management.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли

Номера страниц: 365-368

Место издания: Красноярск

Персоны

Вхождение в базы данных