Информационные технологии глубинного машинного обучения для анализа изменений земного покрова

Предложен метод и информационная технология геопространственного анализа изменений земного покрова на основе многолетних спутниковых наблюдений. Так как решаемая проблема относится к классу задач с большим объемом данных (big data), для ее решения разработан метод глубинного машинного обучения, осно...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Доповіді НАН України
Datum:2016
Hauptverfasser: Куссуль, Н.Н., Шелестов, А.Ю., Лавренюк, Н.С., Бутко, И.Н.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2016
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125822
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Информационные технологии глубинного машинного обучения для анализа изменений земного покрова / Н.Н. Куссуль, А.Ю. Шелестов, Н.С. Лавренюк, И.Н. Бутко // Доповіді Національної академії наук України. — 2016. — № 8. — С. 26-32. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Предложен метод и информационная технология геопространственного анализа изменений земного покрова на основе многолетних спутниковых наблюдений. Так как решаемая проблема относится к классу задач с большим объемом данных (big data), для ее решения разработан метод глубинного машинного обучения, основанный на иерархической нейросетевой модели. Метод позволяет решать широкий класс прикладных задач анализа изменений земного покрова и землепользования. Запропоновано метод та інформаційну технологію геопросторового аналізу змін земного покриву на основі багаторічних супутникових спостережень. Оскільки ця проблема належить до класу задач з великим об’ємом даних (big data), для її розв’язання розроблено метод глибинного машинного навчання, що грунтується на ієрархічній нейромережевій моделі. Метод дає змогу розв’язувати широкий клас прикладних задач аналізу змін земного покриву та землекористування. The paper proposes a method and an information technique for the geospatial analysis of land cover changes from long-term satellite observations. Since it is a big data problem, we propose a deep machine learning method for its solution, which is based on a hierarchical neural network model. The method allows solving the wide range of applied problems of the analysis of land cover changes and land use.
ISSN:1025-6415