Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ

• Veröffentlicht in: Проблемы управления и информатики
• Datum: 2022
• Hauptverfasser: Яйлимова, Г.О., Яйлимов, Б.Я., Шелестов, А.Ю., Красільнікова, Т.М.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2022
• Schlagworte: Космічні інформаційні технології та системи
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210880
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ / Г.О. Яйлимова, Б.Я. Яйлимов, А.Ю. Шелестов, Т.М. Красільнікова // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 2. — С. 128-140. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.

Статтю присвячено розв’язанню важливої прикладної задачі пошуку сміттєзвалищ на основі методів машинного навчання з використанням супутникових даних високого просторового розрізнення. Проблема накопичення і зберігання відходів на легальних та несанкціонованих сміттєзвалищах актуальна і на сьогоднішній день. В Україні щороку утворюються мільйони тонн побутових відходів. Найбільші площі під полігони зайняті в Донецькій, Дніпропетровській, Одеській, Запорізькій областях. Так, в Донецькій області площі під сміттєзвалища займають 330 гектарів. Для моніторингу сміттєзвалищ використовуються різні технології, що базуються на супутникових даних і методах штучного інтелекту. Нині існують сервіси, за допомогою яких відстежується розташування сміттєзвалищ, але не надається інформація про територію сміттєзвалища та зміни її площі в часі. У процесі виконання досліджень розв’язано важливу задачу відокремлення полігонів від кар’єрів та штучних об’єктів шляхом поєднання попіксельної та об’єктної класифікації. Основна мета роботи полягала в розробці інтелектуальної інформаційної технології на основі нейромережевого підходу і побудові на її основі геопросторового продукту розміщення звалищ для Донецької області, а саме карти класифікації звалищ відходів. Запропонований алгоритм машинного навчання на основі історичних та сучасних супутникових даних дозволяє відстежувати площу полігону відходів та її зміни в часі. Розроблена інформаційна технологія апробована на території чотирьох територіальних громад у Донецькій області, а саме: Ольгинської, Мирноградської, Курахівської та Покровської. У результаті проведених досліджень також розроблено інформаційну панель, яка надає оперативні дані і дозволяє оцінювати динаміку змін сміттєзвалищ у регіоні в часі і просторі. Розроблена технологія має практичне значення для розробки програм керування та поводження з відходами в місцевих громадах. The article is dedicated to solving an important applied task of finding landfills based on machine learning methods using high-resolution satellite data. The problem of waste accumulation and storage at legal and illegal landfills remains relevant today. In Ukraine, millions of tons of household waste are generated annually.