6533b872fe1ef96bd12d3cbe

RESEARCH PRODUCT

Konvolūcijas neironu tīkla izmantošana zemes seguma klasifikācijai ortofoto materiālos

subject

description

Zemes attālā novērošana un iegūto datu analīze ļauj gūt priekšstatu par tās lietošanu un lietošanas izmaiņām laikā, kas ir tiešs dabas un sabiedrības procesu spogulis. Mūsdienās ir svarīgi ātri un kvalitatīvi iegūt nepieciešamos datus, un, pateicoties straujai tehnoloģiju attīstībai, tam parādās aizvien vairāk iespēju. Konvolūcijas neironu tīkli (CNN) ir sevi ļoti labi pierādījuši attēlu atpazīšanas uzdevumos, un tādēļ maģistra darba mērķis ir izpētīt CNN lietošanas iespējas zemes seguma klasificēšanā. Darbā tiek aprakstīta mākslīgo neironu tīkla izmantošana ģeogrāfiskajos pētījumos, kā arī dažādās attēla klasifikācijas pieejas. Mērķa īstenošanai tika izmantotas dažādas neironu tīkla arhitektūras un tās konfigurācijas, lai identificētu labāku apmācības rezultātu. Pētījumā izmantotajā CNN klasificēšanas pieejas realizācijā CNN sasniedza 81% pareizību, kas ir augstāka par klasisko maksimālās paticamības klasifikatora sasniegtās 66% pareizības, taču CNN iemācījās tikai mazāko daļu no kopējā klašu skaita. Darba noslēgumā ir sniegtas rekomendācijas, kas varētu CNN sniegumu būtiski uzlabot.