Эффективность государственного управления водными ресурсами в значительной степени определяют полнота и актуальность информации о водных объектах бассейнов рек. В статье представлена методология сегментации водоемов в бассейнах рек по данным дистанционного зондирования Земли из космоса с применением нейронных сетей и определения с помощью полученных результатов площадей водоемов и объемов потерь на дополнительное испарение с их поверхности в бассейне р. Урал. Методы. Сегментация водоемов на космоснимках с применением сверточных и трансформерных нейросетевых моделей. Результаты. Приведены основные результаты обучения и сравнения эффективности сверточной и трансформерной нейронных сетей, сегментирующих водные объекты. С помощью наиболее эффективной нейронной сети осуществлена сегментация данных дистанционного зондирования Земли для российской части трансграничного бассейна р. Урал. Проведен анализ количества водоемов и их суммарной площади, идентифицированных с помощью трансформерной нейронной сети, а также объемов потерь на дополнительное испарение с их поверхности. Сформирована база данных сведений о водоемах в разрезе бассейновых округов, бассейнов рек, водохозяйственных участков, административно-территориальных единиц, а также сведений о местоположении водоемов и их площадях, слоях осадков и испарения с водной поверхности.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Науки о Земле
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.