Научный журнал

ISSN 1814-2400

ИНФОРМАТИКА И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Блощинский В. Д., Воронин В. В., Кучма М. О.

НАСТРОЙКА, ОБУЧЕНИЕ И ТЕСТИРОВАНИЕ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧЕ ТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Рассматривается алгоритм, основанный на сверточной нейронной сети, которая обнаруживает облачные образования и снежный покров на спутниковых снимках с помощью текстур. При этом в качестве входных данных используются мультиспектральные спутниковые изображения, полученные с многозонного сканирующего прибора, используемого для гидрометеорологического обеспечения и установленного на российском спутнике «Электро-Л No 2». Разработанный алгоритм позволяет создавать маски облачности и снежного покрова для области, ограниченной значениями зенитного угла Солнца в диапазоне от 0 до 80 градусов для дневного времени. Точность алгоритма оценивалась с помощью показа- телей машинного обучения. Предлагаемый алгоритм полностью автоматический и работает в любое время года в дневное время.

Ключевые слова: нейронные сети, обучение, тестирование, текстура, дистанционное зондирование, «Электро-Л», «МСУ-ГС»