Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Идентификатор DOI: 10.60797/IRJ.2024.148.50
Ключевые слова: forest fires, satellite images, image processing, fire detection, neural networks, Fire segmentation, fire spread dynamics, visualization, лесные пожары, спутниковые снимки, обработка изображений, детектирование пожаров, нейронные сети, сегментация пожаров, динамика распространения пожаров, визуализация
Аннотация: В данной статье рассматривается разработка и внедрение комплексной системы обнаружения и анализа динамики лесных пожаров на основе нейронных сетей и алгоритмов сегментации. Основной целью работы является создание алгоритма для анализа изменений на спутниковых снимках с использованием свёрточных нейронных сетей, а также разработка иПоказать полностьюнтерфейса для визуализации и оценки результатов анализа. В работе представлены методы обработки изображений, включающие сравнение снимков и выделение областей возгорания. Экспериментальная проверка системы на реальных данных показала высокую точность в детектировании пожаров и корректное определение направлений распространения огня. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и его применимость в задачах мониторинга и предупреждения лесных пожаров. This article examines the development and implementation of an integrated system for detecting and analysing forest fire dynamics based on neural networks and segmentation algorithms. The main objective of the work is to create an algorithm for analysing changes in satellite images using convolutional neural networks, and to develop an interface for visualizing and evaluating the analysis results. The paper presents image processing techniques including image comparison and fire region extraction. Experimental validation of the system on real data showed high accuracy in fire detection and correct determination of fire spreading directions. The obtained results confirm the effectiveness of the proposed approach and its applicability in the tasks of forest fire monitoring and prevention.
Журнал: Международный научно-исследовательский журнал
Выпуск журнала: № 10
ISSN журнала: 23039868
Место издания: Екатеринбург
Издатель: Индивидуальный предприниматель Соколова Марина Владимировна