title: The application of machine learning techniques in natural resources assessment and mapping
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кикин Павел Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kikin Pavel Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сныткина Дарья Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Snytkina Dara Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Лазебник Ольга Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Lazebnik Olga Anatolevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:53:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:53:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070353
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26676
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются возможности и эффективность применения данных дистанционного зондирования и алгоритмов машинного обучения в интересах изучения и оценки состояния природных ресурсов. Исследование обращено к лесам –  одного из важнейших  и экономически значимых ресурсов России. Применение алгоритмов машинного обучения, как инструмента «умной» обработки и дешифрирования больших данных, апробировано на распознавании и оценке повреждения бореальных лесов Республики Карелия. Эталонная выборка сформирована на основе данных лесопатологических обследований лесов ООПТ. В ПО QGIS и с помощью написанной на языке Python модели была проведена классификация снимков Sentinel-2 алгоритмами SAM и Random Forest. Расчет точности работы моделей, адаптированный под специфику эталонной выборки,  и созданные картографические изображения позволили сделать вывод о применимости метода для целей лесопатологического мониторинга.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper considers the possibility and efficiency of using machine learning algorithms applied to remotely sensed data for studying and assessing the state of natural resources. The study is focused on forests - one of the most important and economically significant resources of Russia. The use of ML algorithms as a tool of “smart” processing of big data has been tested for the detection and assessment of damage to boreal forests of the Republic of Karelia. The training data was formed based on materials of forest pathological surveys in protected areas. Two algorithms, SAM and Random Forest, were applied to Sentinel-2 imagery to perform classification. QGIS and custom-made model were used, respectively. Accuracy figures, computed via Python script adapted to the specifics of the training data, and created maps allowed us to draw a conclusion on the ML applicability for forest health monitoring.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: бореальные леса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: лесопатологический мониторинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дистанционное зондирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Semi-Automated Classification
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SAM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Random Forest
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: boreal forests
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forest health monitoring
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: remote sensing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Semi-Automated Classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SAM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Random Forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The application of machine learning techniques in natural resources assessment and mapping
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов машинного обучения при оценке и картографировании природных ресурсов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Snytkina_Dara.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26676/1/VKR_Snytkina_Dara.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 6,87 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Snytkina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26676/2/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Snytkina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 232,77 kB