КЛАСИФІКАЦІЯ ЕКООБ’ЄКТІВ НА СУПУТНИКОВИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ЗА ДОПОМОГОЮ PYTORCH

Анотація

У статті наведена практична реалізація алгоритму класифікації екооб’єктів на супутникових зображеннях з використанням бібліотеки глибинного навчання PyTorch. Метою дослідження є підвищення якості класифікації об’єктів на цифрових зображеннях завдяки розробці та використанню моделі нейронної мережі. Запропонований підхід дозволяє класифікувати воду, піски, хмари та зелену місцевість на супутникових знімках, полегшуючи аналіз великих обсягів даних та отримано серед-ню точність 95%. Його було протестовано на супутникових знімках Sentinel-2, отри-маних з березня по серпень 2023 року для деяких частин Херсонської та Миколаївської областей, Україна. Для навчання моделі використовується попередньо натренована архітектура ResNet. Представлене дослідження демонструє практичне використання сучасних методів глибинного навчання, зокрема бібліотеки PyTorch, для вирішення актуальних завдань аналізу та класифікації об’єктів на супутникових знімках.