title: Spatial resolution increase of remote sensing data with the use of machine learning techniques
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Казаков Эдуард Эдуардович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kazakov Eduard Eduardovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Васильев Николай Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vasilev Nikolaj Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Паниди Евгений Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Panidi Evgenij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:00:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:00:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047306
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30011
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой работе представлен новый алгоритм для повышения пространственного разрешения космических снимков. Он использует вероятностное моделирование из области машинного обучения и облачные вычисления платформы Google Earth Engine для получения надежных предсказаний. Комплексная предварительная обработка, построение зависимостей между различными сенсорами и формирование гармонических моделей делает возможным применение алгоритма для использования широкого круга задач на любой территории.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper presents a new algorithm for downscaling of satellite images. It provides probabilistic modeling from machine learning and cloud computing from the Google Earth Engine to generate reliable predictions. Complex preprocessing, construction of dependencies between different sensors and the formation of harmonic models, which makes it possible to apply the algorithm to solve a wide range of tasks in any territory.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дистанционное зондирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: повышение пространственного разрешения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: космические снимки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: remote sensing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: downscaling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: satellite images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Spatial resolution increase of remote sensing data with the use of machine learning techniques
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Повышение пространственного разрешения данных дистанционного зондирования с применением методов машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Vasilev_2021.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30011/1/VKR_Vasilev_2021.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,22 MB
resources.filename: reviewSV_VasilevND.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30011/2/reviewSV_VasilevND.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 517,87 kB