Двадцать третья международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
XXIII.A.101
Алгоритмы машинного обучения для сегментации речных плюмов
Якушева А.Н. (1), Князев Н.А. (1), Врублевский М.В. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Исследование посвящено сегментации речных плюмов — зон смешения речных и морских вод, критически важных для биохимических процессов в прибрежных акваториях. Их автоматическое детектирование затруднено из-за изменчивости характеристик и размытых контуров.
В работе анализируются современные алгоритмы машинного обучения, в частности, различные архитектуры нейронных сетей. Подробно разбираются методики обработки спутниковых данных для обучения моделей, стратегии аугментации и выбора оценочных метрик. Проведено сравнительное тестирование эффективности разных алгоритмов на реальных данных. По итогам анализа предложены практические применения разработанных методов для экологического мониторинга, а также намечены перспективные направления для дальнейших исследований в этой области.
Исследование проведено за счёт гранта Российского научного фонда № 24-17-00182 «Развитие методов дистанционной диагностики распространения речных вод в прибрежной зоне морей» (https://rscf.ru/project/24-17-00182/) в Институте космических исследований РАН.
Ключевые слова: речные плюмы; машинное обучение; автоматическая сегментация.
Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных