АУЫЛШАРУАШЫЛЫҚ ЖЕРЛЕРІНІҢ ЕГІС АЛҚАПТАРЫН СЕГМЕНТТЕУДЕ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІНІҢ U-NET АРХИТЕКТУРАСЫНЫҢ ҚОЛДАНЫЛУЫ
Аннотация
Жұмыстың зерттеу нысаны ауылшаруашылық жерлерінің егіс алқаптарын анықтауда ғарыштық суреттерді сегменттеу болып табылады, қазіргі уақытта қарқынды дамуда. Бұл жұмыста қашықтықтан зондтау нәтижесінде алынған ғарыштық (спутниктік) суреттерді сегменттеу арқылы ауылшаруашылық жерлерінің егістік алқаптарын бақылау қарастырылған. Сегменттеудің негізгі әдісі ретінде нейрондық желі, қате функциясы ретінде Intersection Over Union функциясы енгізілген модификацияланған U-net архитектурасы алынған. RGB и NIR арналары үшін орталық блокта біріктірілген екі кодтау блогы пайдаланылды. Intersection Over Union функциясын пайдалану сегменттеу жағдайында нақтырақ мәліметтер алуға көмектеседі және анықтау коэффициенті жоғарылайды. Бастапқы U-net архитектурасына қосымша қабат ретінде Intersection Over Union функциясын қосу ғарыштық суреттердің көмегімен егістік алқаптары жайлы ақпарат және олардың негізгі шекараларын, яғни әр алқаптың белгіленген шекарасын сызып көрсетуге мүмкіндік береді. Бастапқы берілген белгіге сәйкес қиылысу-бұл белгілі бір мәліметтер жиынтығындағы тиісті нысандарды анықтау дәлдігінің өлшемі. Әдетте бұл әдісті HOG + Linear SVM және детекторлы конвуляцияланған нейрондық желілерде (R-CNN, Faster R-CNN, YOLO т.б.) қолданылады. Біздің жағдайымызда U-net архитектурасына қосымша қабат ретінде енгізіп егістік алқаптарын және олардың шекарасын анықтадық.
Автор
М.Ж. Калдарова
А.С. Аканова
Н.М. Кашкимбаева
DOI
doi.org/10.48081/KYSD9304
Ключевые слова
U-net архитектурасы
сегменттеу
қашықтықтан зондтау
нейрондық желі
машиналық оқыту
Год
2022
Номер
Выпуск 4