Методы анализа спутниковых данных: применение нейронных сетей для кластеризации и оценки состояния окружающей среды
Рассмотрены возможности применения спутниковых снимков и нейронных сетей для оценки воздействия производственных предприятий, в частности нефтегазового комплекса, на природную среду. Актуальность данной проблемы возросла в условиях глобальных экологических изменений, поскольку процессы разведк...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета. Химия № 36. С. 218-223 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001151111 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 04786nab a2200337 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | koha001151111 | ||
| 005 | 20250205173539.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 250131|2024 ru s c rus d | ||
| 024 | 7 | |a 10.17223/24135542/36/18 |2 doi | |
| 035 | |a koha001151111 | ||
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Перемитина, Татьяна Олеговна |9 180608 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Методы анализа спутниковых данных: применение нейронных сетей для кластеризации и оценки состояния окружающей среды |c Т. О. Перемитина, И. Г. Ященко |
| 246 | 1 | 1 | |a Satellite data analysis methods: Application of neural networks for clustering and environmental state assessment |
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 504 | |a Библиогр.: 2 назв. | ||
| 520 | 3 | |a Рассмотрены возможности применения спутниковых снимков и нейронных сетей для оценки воздействия производственных предприятий, в частности нефтегазового комплекса, на природную среду. Актуальность данной проблемы возросла в условиях глобальных экологических изменений, поскольку процессы разведки, добычи и переработки углеводородов оказывают значительное негативное влияние на экосистемы. В статье анализируются современные методики диагностики экологической ситуации в регионах нефтедобычи, включая использование данных дистанционного зондирования Земли, для выявления экологических проблем. Предложен алгоритм анализа спутниковых снимков Landsat-8 в формате GeoTIFF с использованием методов кластеризации на основе нейронных сетей, в частности самоорганизующихся карт Кохонена. Данный алгоритм позволяет классифицировать элементы почвенно-растительного покрова и проводить ретроспективный сравнительный анализ изменений состояния экосистемы. Одним из преимуществ предложенного алгоритма является возможность проведения сравнительного анализа данных, полученных с помощью кластеризации изображений одного региона в разных временных периодах, а также выявлять изменения экологической обстановки. Для исследуемой территории Среднего Приобья с применением разработанного алгоритма установлено, что в 2019 г. увеличены классы хвойных и лиственных лесов на 7%, что свидетельствует об удовлетворительном состоянии растительного покрова в исследуемом регионе. Разработанный алгоритм автоматизированной обработки спутниковых изображений может служить важным инструментом для оценки и мониторинга экологической ситуации на нефтедобывающих территориях. | |
| 653 | |a спутниковые снимки | ||
| 653 | |a нейронные сети | ||
| 653 | |a экологический мониторинг | ||
| 655 | 4 | |a статьи в журналах | |
| 700 | 1 | |a Ященко, Ирина Германовна |9 180609 | |
| 773 | 0 | |t Вестник Томского государственного университета. Химия |d 2024 |g № 36. С. 218-223 |x 2413-5542 |w to000518048 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001151111 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=1151111 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 039 | |b 100 | ||
| 999 | |c 1151111 |d 1151111 | ||