Новую модель нейросети для классификации покрова Земли разработали ученые Южного федерального университета (ЮФУ, Ростов-на-Дону) совместно с коллегами из других российских вузов, сообщает 20 сентября пресс-служба университета.

Модель разработана на основе глубокой нейронной сети CNN. Молодой ученый, ведущий научный сотрудник кафедры океанологии Института наук о Земле ЮФУ Денис Кривогуз работал над моделью в сотрудничестве с учеными из Санкт-Петербургского государственного морского технического университета и Керченского государственного морского технологического университета.

«Они взяли за основу методы машинного обучения, включая четыре существующие глубокие нейронные сети, модифицировали архитектуру и подобрали нужные гиперпараметры для обучения их под заданные задачи: классификация воды, городских земель, открытых почв растительности и прочее», — поясняется в сообщении.

Модель уже испытали на анализе спутниковых снимков Керченского полуострова. Она продемонстрировала свою успешность при изучении изменений покрова полуострова за последние 30 лет.

Выяснилось, что на изменения свойства почв и характера природопользования на исследуемой территории преимущественно влияли антропогенные, а не климатические факторы. Также была отмечена стабильность в использовании земель в последние годы по сравнению с периодом нестабильности в 1990-е годы и в начале 2000-х годов.

«Эта работа, опирающаяся на передовые методы машинного обучения и искусственного интеллекта, вносит фундаментальный вклад в понимание процессов, происходящих в данном регионе», — сказано в сообщении.