title: Agricultural areas monitoring using satellite images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Епифанов Николай Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Epifanov Nikolaj Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Трушов Константин Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Trusov Konstantin Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:45:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:45:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 096653
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43181
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе был собран и предобработан набор оптических спутниковых снимков.
  Было получены результаты об обучении простой модели на нескольких наборах частот (в том числе и полном).
  Рассмотрено несколько архитектур моделей для сегментации, проведено их обучение на собранной выборке.
  К тому же было проведено сравнение двух индексов вегетации, из которых выбран наиболее подходящий.
  Метод сегментации и вычисление индекса вегетации были обёрнуты в программу, на вход которой подаётся оптический спутниковый снимок, приведена схема работы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work, a set of optical satellite images was collected and preprocessed.
  Results were obtained on training a simple model on several sets of frequencies (including the full one).
  Several architectures of models for segmentation are considered, they are trained on the collected sample.
  In addition, a comparison of two vegetation indices was carried out, from which the most suitable one was selected.
  The segmentation method and the calculation of the vegetation index were wrapped in a program, the input of which is an optical satellite image, and a scheme of work is given.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: спутниковые изображения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трансформеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: satellite images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transformers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Agricultural areas monitoring using satellite images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Мониторинг сельскохозяйственных площадей по спутниковым снимкам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43181/2/vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,24 MB
resources.filename: reviewSV_Trusev_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43181/3/reviewSV_Trusev_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 141,95 kB
resources.filename: reviewSV_st096653_Trusov_Konstantin_Andreevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43181/4/reviewSV_st096653_Trusov_Konstantin_Andreevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,38 kB