ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. ГЕОДЕЗИЯ И АЭРОФОТОСЪЕМКА

Статья посвящена оценке текущего состояния лесного фонда в провинции Донг Най, Вьетнам, с использованием данных, собранных с помощью технологий дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).

Исследование направлено на применение методов дистанционного зондирования для получения данных о площади лесов, видовом разнообразии и изменениях в лесной среде.

Методы обработки снимков и классификации наземного покрова на основе данных ДЗЗ объединены на платформе Google Earth Engine для эффективной оценки изменений в лесном фонде под воздействием различных факторов, таких как урбанизация, лесозаготовка, изменение климата, лесовосстановительные и прочие работы, политика местных органов власти.

Путем интеграции данных ДЗЗ и методов классификации объектов с использованием алгоритмов машинного обучения проведена оценка текущего состояния наземного покрова через определение вегетационного индекса NDVI.

Статья представляет собой всеобъемлющий обзор состояния лесного фонда в провинции Донг Най. Результаты анализа данных показывают, что с 2010 по 2020 год площадь смешанных лесов увеличилась на 20 632 га (12,17 %), а широколиственных лесов — на 23 263 га (29,15 %), в то время как площадь других категорий наземного покрова имеет тенденцию к снижению, что свидетельствует о положительных результатах в сфере сохранения, защиты и развития лесов.

Результаты исследования не только предоставляют информацию о площади и распределении лесов, но и являются базой данных для планирования мероприятий по управлению и сохранению лесного фонда провинции Донг Най в условиях антропогенного воздействия и изменения климатических условий.

Задача выделения зданий в контексте семантической сегментации геополей представляет собой задачу перехода от множества геополей собственного и отраженного элементами суши, океана и атмосферы Земли электромагнитного излучения ко множеству геополей пространственного распределения собственного и отраженного объектами класса «Здания» электромагнитного излучения.

Проблематика выделения зданий включает в себя следующие основные проблемы: ложноположительные и ложноотрицательные срабатывания при выделении зданий, выделение отдельных зданий как одного объекта и распознавание объектов класса «Здания» на снимках, имеющих разные яркостные характеристики.

Данные проблемы, в рамках семантической сегментации геополей, рассматриваются с точки зрения снижения точности перехода от исходного множества геополей к результирующему множеству и относятся главным образом к исходному множеству.

Посредством анализа указанных проблем определены основные концептуальные решения в архитектурах нейронных сетей, позволяющие уменьшить их влияние: механизмы внимания и обработка глобальных признаков.

В результате эксперимента с архитектурами нейронных сетей STT, STEB-UNet, U-Net, MF-CNN и MSCFF, реализующими данные концептуальные решения, определены зависимости между временными затратами и конкретной реализацией концептуальных решений и наиболее эффективное с точки зрения обеспечиваемой точности решение — обработка глобальных признаков посредством мультимасштабного слияния признаков, реализуемое MSCFF.