Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками
У статті розглянуто вирішення прикладної задачі класифікації зображень на основі часових рядів супутникових даних з високою просторовою роздільною здатністю. Порівняно дві моделі нейронних мереж: перша класифікує послідовності зображень, враховуючи темпоральну складову, друга — окремі зображення. Но...
Saved in:
| Published in: | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Date: | 2024 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2024
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211215 |
| 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: | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками / А.Ю. Шелестов, Р.М. Буханевич // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 4. — С. 73–82. — Бібліогр.: 21 назва. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862644698654441472 |
|---|---|
| author | Шелестов, А.Ю. Буханевич, Р.М. |
| author_facet | Шелестов, А.Ю. Буханевич, Р.М. |
| citation_txt | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками / А.Ю. Шелестов, Р.М. Буханевич // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 4. — С. 73–82. — Бібліогр.: 21 назва. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми керування та інформатики |
| description | У статті розглянуто вирішення прикладної задачі класифікації зображень на основі часових рядів супутникових даних з високою просторовою роздільною здатністю. Порівняно дві моделі нейронних мереж: перша класифікує послідовності зображень, враховуючи темпоральну складову, друга — окремі зображення. Новизна підходу полягає у створенні моделі, яка враховує просторову та темпоральну складові для підвищення точності класифікації. Результати свідчать про доцільність врахування темпоральної складової для покращення класифікації супутникових даних.
The article addresses the applied problem of image classification based on time series of high spatial resolution satellite data. Two neural network models were compared: the first classifies image sequences considering the temporal component, while the second classifies individual images. The novelty of the approach lies in creating a model that incorporates spatial and temporal components to improve classification accuracy. The results indicate the importance of considering the temporal component to improve satellite data classification.
|
| first_indexed | 2026-03-15T09:45:22Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-211215 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-03-15T09:45:22Z |
| publishDate | 2024 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Шелестов, А.Ю. Буханевич, Р.М. 2025-12-25T21:08:38Z 2024 Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками / А.Ю. Шелестов, Р.М. Буханевич // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 4. — С. 73–82. — Бібліогр.: 21 назва. — укр. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211215 004.93 10.34229/1028-0979-2024-4-5 У статті розглянуто вирішення прикладної задачі класифікації зображень на основі часових рядів супутникових даних з високою просторовою роздільною здатністю. Порівняно дві моделі нейронних мереж: перша класифікує послідовності зображень, враховуючи темпоральну складову, друга — окремі зображення. Новизна підходу полягає у створенні моделі, яка враховує просторову та темпоральну складові для підвищення точності класифікації. Результати свідчать про доцільність врахування темпоральної складової для покращення класифікації супутникових даних. The article addresses the applied problem of image classification based on time series of high spatial resolution satellite data. Two neural network models were compared: the first classifies image sequences considering the temporal component, while the second classifies individual images. The novelty of the approach lies in creating a model that incorporates spatial and temporal components to improve classification accuracy. The results indicate the importance of considering the temporal component to improve satellite data classification. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблеми керування та інформатики Роботи та системи штучного інтелекту Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками Analysis of Satellite Data Time Series for Forest Monitoring Using Neural Networks Based on Three-Dimensional Convolutions Article published earlier |
| spellingShingle | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками Шелестов, А.Ю. Буханевич, Р.М. Роботи та системи штучного інтелекту |
| title | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками |
| title_alt | Analysis of Satellite Data Time Series for Forest Monitoring Using Neural Networks Based on Three-Dimensional Convolutions |
| title_full | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками |
| title_fullStr | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками |
| title_full_unstemmed | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками |
| title_short | Аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками |
| title_sort | аналіз часових рядів супутникових даних для моніторингу стану лісів за допомогою нейронних мереж з тривимірними згортками |
| topic | Роботи та системи штучного інтелекту |
| topic_facet | Роботи та системи штучного інтелекту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211215 |
| work_keys_str_mv | AT šelestovaû analízčasovihrâdívsuputnikovihdanihdlâmonítoringustanulísívzadopomogoûneironnihmerežztrivimírnimizgortkami AT buhanevičrm analízčasovihrâdívsuputnikovihdanihdlâmonítoringustanulísívzadopomogoûneironnihmerežztrivimírnimizgortkami AT šelestovaû analysisofsatellitedatatimeseriesforforestmonitoringusingneuralnetworksbasedonthreedimensionalconvolutions AT buhanevičrm analysisofsatellitedatatimeseriesforforestmonitoringusingneuralnetworksbasedonthreedimensionalconvolutions |