Информационные системы

Искусственный интеллект

Машинное обучение

41 страница

12 месяцев назад

57 просмотров

Обработка космических и аэроснимков земной поверхности с использованием искусственного интеллекта

Содержание

Глава 1. Введение в обработку космических и аэроснимков
1.1 Определение космических и аэроснимков
1.2 Значение обработки снимков
Глава 2. Технологии обработки снимков
2.1 Методы обработки
2.2 Использование программного обеспечения
Глава 3. Искусственный интеллект в обработке снимков

3.1 Применение машинного обучения

3.2 Примеры использования ИИ

Введение

Современные технологии обработки космических и аэроснимков находят широкое применение в различных областях, включая сельское и лесное хозяйство, экологии, урбанистике, мониторинге стихийных бедствий и многих других. С помощью аэроснимков можно эффективно исследовать и анализировать различные аспекты земной поверхности, такие как изменения в ландшафте, использование земель, состояние растительности и водных ресурсов. Искусственный интеллект, в свою очередь, предоставляет новые возможности для автоматизированной обработки и анализа полученных данных, что позволяет значительно улучшить точность и скорость обработки. Методы машинного обучения и глубокого обучения могут быть использованы для классификации изображений, распознавания объектов и анализа изменений во времени. Однако, несмотря на значительные преимущества, возникают и определенные проблемы, такие как необходимость в больших объемах данных для обучения алгоритмов и сложности интерпретации результатов. Таким образом, актуальность данной темы связана с растущими потребностями в эффективных инструментах для анализа данных, полученных из космических и аэроснимков, а также с необходимостью решения возникающих проблем.

Актуальность темыВ условиях современного мира, где требуется быстрое и точное принятие решений по использованию ресурсов Земли, растет потребность в технологиях обработки данных. Аэроснимки и космические изображения предоставляют уникальные данные для анализа, однако их объемы становятся все более значительными. Внедрение искусственного интеллекта в этот процесс позволяет значительно улучшить качество и скорость обработки.
ПроблематикаОсновной проблемой в обработке аэроснимков является трудоемкость и время, необходимые для анализа больших объемов данных. Человеческий фактор может привести к ошибкам, и для автоматизации процесса необходимо применение новых технологий.
Цели исследованияЦелью данного исследования является анализ существующих методов обработки космических и аэроснимков с использованием искусственного интеллекта, а также разработка рекомендаций по их оптимизации.
Задачи исследованияЗадачи исследования включают в себя: изучение текущих методов обработки изображений, анализ применения технологий машинного обучения, оценка эффективности существующих алгоритмов и предложение новых подходов к обработке данных.

Список источников

1. Янакова Елена Сергеевна, Тюрин Александр Александрович. КОМПЛЕКСНЫЙ АЛГОРИТМ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kompleksnyy-algoritm-semanticheskoy-obrabotki-sputnikovyh-izobrazheniy (дата обращения: 24.12.2025).

2. Андрианов Д. Е., Еремеев С. В., Ковалев Ю. А., Титов Д. В.. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СТРУКТУР НА СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-obrabotki-prostranstvennyh-struktur-na-sputnikovyh-izobrazheniyah (дата обращения: 24.12.2025).

3. Михайлова Е. Ю.. ВЫЧИСЛЕНИЕ ФУНКЦИОНАЛОВ СПЕЦИАЛЬНОГО ВИДА ПО ПОВЕРНУТЫМ ОКНАМ АНАЛИЗА // Инновационная наука. 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vychislenie-funktsionalov-spetsialnogo-vida-po-povernutym-oknam-analiza (дата обращения: 24.12.2025).

4. Прокофьев Кирилл Владимирович, Иванов Сергей Владимирович. ГЕНЕРАЦИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СНИМКОВ МЕСТНОСТИ ИЗ ОПТИЧЕСКИХ // Информатика, телекоммуникации и управление. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/generatsiya-radiolokatsionnyh-snimkov-mestnosti-iz-opticheskih (дата обращения: 24.12.2025).

5. В. С. Тормозов. Автоматизированное детектирование и классификация объектов в транспортном потоке на спутниковых снимках города // Программные продукты и системы. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizirovannoe-detektirovanie-i-klassifikatsiya-obektov-v-transportnom-potoke-na-sputnikovyh-snimkah-goroda (дата обращения: 24.12.2025).

6. В. С. Тормозов, А. Л. Золкин, А. У. Менциев. Алгоритм определения направления движения локализованных объектов транспортных потоков на цифровых космических снимках // Программные продукты и системы. 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-opredeleniya-napravleniya-dvizheniya-lokalizovannyh-obektov-transportnyh-potokov-na-tsifrovyh-kosmicheskih-snimkah (дата обращения: 24.12.2025).

7. Панасенко Н. Д., Атаян А. М., Мотуз Н. С.. ОБРАБОТКА И УСВОЕНИЕ ДАННЫХ КОСМИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ МОНИТОРИНГА ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ РАЗНОРОДНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ПОВЕРХНОСТИ ВОДОЕМОВ // Инженерный вестник Дона. 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obrabotka-i-usvoenie-dannyh-kosmicheskogo-zondirovaniya-dlya-osuschestvleniya-monitoringa-tekuschego-sostoyaniya-raznorodnyh (дата обращения: 24.12.2025).

8. Солодовник А. А., Байбусинова А. К.. ОСОБЕННОСТИ СЕЗОННОГО РАЗВИТИЯ ПОЛЕЙ СЕРЕБРИСТЫХ ОБЛАКОВ СЕВЕРНОГО И ЮЖНОГО ПОЛУШАРИЙ ЗЕМЛИ // Евразийский Союз Ученых. 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-sezonnogo-razvitiya-poley-serebristyh-oblakov-severnogo-i-yuzhnogo-polushariy-zemli (дата обращения: 24.12.2025).

9. Маглинец Ю. А., Раевич К. В., Брежнев Р. В., Шатров Р. А., Михалев А. С., и др.. КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontseptualnoe-proektirovanie-sistemy-monitoringa-i-analiza-dinamiki-lesnyh-pozharov (дата обращения: 24.12.2025).

10. В. С. Тормозов, К. А. Василенко, А. Л. Золкин. Настройка и обучение многослойного персептрона для задачи выделения дорожного покрытия на космических снимках города // Программные продукты и системы. 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nastroyka-i-obuchenie-mnogosloynogo-perseptrona-dlya-zadachi-vydeleniya-dorozhnogo-pokrytiya-na-kosmicheskih-snimkah-goroda (дата обращения: 24.12.2025).

11. Ш.С. Аманова. Проблемы управления городскими ландшафтами (на примере города Ширвана) // Вестник ВГУ. Серия: География. Геоэкология. 2024. URL: https://journals.vsu.ru/geo/article/view/12497 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.17308/geo%2F1609-0683%2F2024%2F3%2F119-125

12. Шохбос Соибович Ботиров,Р.У. Номдоров. МОНИТОРИНГ ДЕФОРМАЦИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ, ВЫЗВАННЫХ ПОДЗЕМНЫМИ ГОРНЫМИ РАБОТАМИ НА МЕСТОРОЖДЕНИИ ХОНДИЗА, НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ INSAR И СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ SENTINEL-1 // Sanoatda raqamli texnologiyalar. 2025. URL: https://srt-journal.uz/ojs/index.php/SRT/uz/article/view/212 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.70769/3030-3214.srt.3.3.2025.30

13. Алексей Владимирович Платов,Юлия Игоревна Гаврилина. Искусственный интеллект в образовании: эволюция и барьеры // Research Result Pedagogy and Psychology Of…. 2024. URL: https://rrpedagogy.ru/journal/annotation/3356/ (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.18413/2313-8971-2024-10-1-0-3

14. Т.О. Шагинян. Искусственный интеллект в образовании // Միջազգային գիտաժողովի հոդվածների ժողովածու. 2024. URL: https://arar.sci.am/dlibra/publication/411275/edition/380156/content (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.54503/978-9939-9312-4-1-221

15. Гаврилов Б. Г.,Зецер Ю. И.. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ В АКТИВНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ РАКЕТНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАХ ФИЗИЧЕСКИХ ЭФФЕКТОВ, ВОЗНИКАЮЩИХ ПРИ ДВИЖЕНИИ ПЛАЗМЕННЫХ ПОТОКОВ В ИОНОСФЕРЕ И МАГНИТОСФЕРЕ ЗЕМЛИ // ДИНАМИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ В ГЕОСФЕРАХ. 2024. URL: https://www.dyngeo.ru/jour/article/view/502 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.26006/29490995_2024_16_3_146

16. Екатерина Александровна Богдан,Лариса Николаевна Белан,Ирэн Ольвертовна Туктарова,Ильдар Радикович Вильданов,Ирик Юлаевич Сайфуллин,Роза Сагитовна Бахтиярова. Оценка влияния температуры поверхности земли на NDVI на примере геопарка «Янган-Тау» // Вестник ВГУ. Серия: География. Геоэкология. 2024. URL: https://journals.vsu.ru/geo/article/view/12469 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.17308/geo%2F1609-0683%2F2024%2F3%2F14-21

17. K.A. Shertayev,L. Naizabayeva. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ В ИДЕНТИФИКАЦИИ СПИКЕРА: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ//МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. // International Journal of Information and…. 2024. URL: https://journal.iitu.edu.kz/index.php/ijict/article/view/399/543 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.54309/ijict.2024.17.1.008

18. Илья Игоревич Буханский. Искусственный интеллект — это твое. Рец. на кн.: Ховард Дж., Гуггер С. Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности. СПб.: Питер, 2022 // The monitoring of public opinion economic&…. 2024. URL: https://monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/2550 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.14515/monitoring.2024.5.2550

19. Д.В. Папилин,Юрий Владимирович Преображенский. Анализ территориальной структуры природопользования Тверской области на основе открытых геоданных OpenStreetMap // Вестник Тверского государственного университета. Серия: География и геоэкология. 2025. URL: https://eprints.tversu.ru/id/eprint/14880/ (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.26456/2226-7719-2025-3-11-21

20. Авдюшина А.Е.,Королёва Ю.А.,Маркина Т.А.,Бессмертный И.А.. Применение методов географического информационного поиска для анализа новостных данных // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2024. URL: https://www.imt-journal.ru/archive/public/article?id=363 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.25729/esi.2024.33.1.014

21. Ольга Олеговна Голоунина,Жанна Евгеньевна Белая,Иван Иванович Дедов. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ АКТГ-ЗАВИСИМОГО ЭНДОГЕННОГО ГИПЕРКОРТИЦИЗМА // The A-V. 2024. URL: https://rae-org.ru/sites/default/files/all/TEZIS/2024/ITE2024/198.pdf (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.14341/cong21-24.05.24-198

22. Игорь Николаевич Карцан,С. А. Нуриев. Машинное обучение в бизнес-аналитике // Информатика. Экономика. Управление - Informatics…. 2024. URL: https://oajiem.com/index.php/24/article/view/106 (дата обращения: 24.12.2025). DOI: 10.47813/2782-5280-2024-3-4-0313-0321

Еще 18 источников

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

реферат на тему

Обработка космических и аэроснимков земной поверхности с использованием искусственного интеллекта

Выполнил: ФИО

Руководитель: ФИО

2025

Глава 1. Введение в обработку космических и аэроснимков

1.1 Определение космических и аэроснимков

Космические и аэроснимки представляют собой изображения земной поверхности, полученные с помощью космических и воздушных аппаратов. Эти снимки используются для различных приложений, включая геодезию, землеведение и экологический мониторинг.

1.2 Значение обработки снимков

Обработка космических и аэроснимков позволяет извлекать полезную информацию, такую как изменение ландшафта, состояние растительности и мониторинг природных катастроф. Основные методы обработки включают радиометрическую и геометрическую корректировку.

Глава 2. Технологии обработки снимков

2.1 Методы обработки

Существует несколько методов обработки космических и аэроснимков, включая фильтрацию, сегментацию и классификацию. Эти методы позволяют улучшить качество изображений и выделить интересующие объекты.

2.2 Использование программного обеспечения

Существует множество программных продуктов для обработки аэроснимков, таких как ENVI, ERDAS Imagine и QGIS. Они предоставляют широкие возможности для анализа и визуализации данных.

Глава 3. Искусственный интеллект в обработке снимков

3.1 Применение машинного обучения

Машинное обучение позволяет более эффективно обрабатывать большие объемы данных, полученные с космических и аэроснимков. Алгоритмы могут автоматически классифицировать объекты и распознавать паттерны.

3.2 Примеры использования ИИ

Существуют примеры применения искусственного интеллекта для автоматического детектирования изменений на земной поверхности, анализа состояния сельскохозяйственных угодий и даже в мониторинге экосистем.

Заключение

Обработка космических и аэроснимков совместно с технологиями искусственного интеллекта открывает новые горизонты для научных исследований и практического применения в различных сферах, от экологии до городского планирования.

Продолжи писать реферат с нейросетью

Продолжить генерацию

Похожие рефераты

Информационные системы

Методы принятия управленческих решений

Судебная медицина

Использование систем поддержки принятия врачебных решений в отечественном здравоохранении

Содержание