Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2025
Ключевые слова: earth remote sensing, search and rescue operations, machine learning, neural networks, image processing, forest ecosystems, дистанционное зондирование Земли, поисково-спасательные операции, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, лесные экосистемы
Аннотация: В статье производится обзор современных методов обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), применяемые для поисково-спасательных операций в лесных экосистемах. В связи с ростом числа потерявшихся в лесах и увеличением частоты природных катастроф традиционные методы поиска становятся менее эффективными. Показано, что Показать полностьютехнологии ДЗЗ в сочетании с методами искусственного интеллекта позволяют значительно ускорить обнаружение пропавших, оптимизировать зоны поиска и повысить безопасность спасателей за счет дистанционного мониторинга. Оценивается эффетивность применения нейросетевых алгоритмов компьютерного зрения (YOLO, Faster R-CNN), мультиспектрального и теплового анализа, а также интеграции спутниковых данных, аэрофотосъемки и геоинформационных систем. Рассмотрены перспективные направления применения в поисково-спасательных операциях методов обработки данных в реальном времени и применение IoT-устройств. Дальнейшее развитие технологий требует решения таких задач, как обработка данных в условиях плохой видимости и создание полностью автономных систем поиска. Применение современных алгоритмов ДЗЗ открывает новые возможности для повышения эффективности и скорости поисково-спасательных операций в сложных природных условиях. The article provides an overview of modern methods of processing Earth remote sensing (ERS) data used for search and rescue operations in forest ecosystems. Due to the growing number of people lost in forests and the increasing frequency of natural disasters, traditional search methods are becoming less effective. It is shown that ERS technologies in combination with artificial intelligence methods can significantly speed up the detection of missing persons, optimize search areas and increase the safety of rescuers through remote monitoring. The effectiveness of using neural network algorithms of computer vision (YOLO, Faster R-CNN), multispectral and thermal analysis, as well as the integration of satellite data, aerial photography and geographic information systems is assessed. Promising areas of application of real-time data processing methods and the use of IoT devices in search and rescue operations 191 are considered. Further development of technologies requires solving such problems as data processing in poor visibility conditions and the creation of fully autonomous search systems. The use of modern ERS algorithms opens up new opportunities for increasing the efficiency and speed of search and rescue operations in difficult natural conditions.
Журнал: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Номера страниц: 187-192
Место издания: Красноярск