Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ
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 сьогоднішн...
Saved in:
| Published in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Date: | 2022 |
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210880 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862700271536177152 |
|---|---|
| author | Яйлимова, Г.О. Яйлимов, Б.Я. Шелестов, А.Ю. Красільнікова, Т.М. |
| author_facet | Яйлимова, Г.О. Яйлимов, Б.Я. Шелестов, А.Ю. Красільнікова, Т.М. |
| citation_txt | 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2026-03-18T12:56:27Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-210880 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-03-18T12:56:27Z |
| publishDate | 2022 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Яйлимова, Г.О. Яйлимов, Б.Я. Шелестов, А.Ю. Красільнікова, Т.М. 2025-12-19T17:41:38Z 2022 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. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210880 004.67 10.34229/2786-6505-2022-2-9 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. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Космічні інформаційні технології та системи Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ Intelligent methods and models for processing satellite data in the task of landfill monitoring Article published earlier |
| spellingShingle | Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ Яйлимова, Г.О. Яйлимов, Б.Я. Шелестов, А.Ю. Красільнікова, Т.М. Космічні інформаційні технології та системи |
| title | Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ |
| title_alt | Intelligent methods and models for processing satellite data in the task of landfill monitoring |
| title_full | Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ |
| title_fullStr | Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ |
| title_full_unstemmed | Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ |
| title_short | Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ |
| title_sort | інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ |
| topic | Космічні інформаційні технології та системи |
| topic_facet | Космічні інформаційні технології та системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210880 |
| work_keys_str_mv | AT âilimovago íntelektualʹnímetoditamodelíobrobkisuputnikovihdanihuzadačímonítoringuzvaliŝ AT âilimovbâ íntelektualʹnímetoditamodelíobrobkisuputnikovihdanihuzadačímonítoringuzvaliŝ AT šelestovaû íntelektualʹnímetoditamodelíobrobkisuputnikovihdanihuzadačímonítoringuzvaliŝ AT krasílʹníkovatm íntelektualʹnímetoditamodelíobrobkisuputnikovihdanihuzadačímonítoringuzvaliŝ AT âilimovago intelligentmethodsandmodelsforprocessingsatellitedatainthetaskoflandfillmonitoring AT âilimovbâ intelligentmethodsandmodelsforprocessingsatellitedatainthetaskoflandfillmonitoring AT šelestovaû intelligentmethodsandmodelsforprocessingsatellitedatainthetaskoflandfillmonitoring AT krasílʹníkovatm intelligentmethodsandmodelsforprocessingsatellitedatainthetaskoflandfillmonitoring |