Моделирование изменений лесного покрова по данным дистанционного зондирования земной поверхности

DOI: 10.25728/avtprom.2024.02.09

Представлен алгоритм детектирования произошедших за определенный период времени изменений лесного покрова с использованием спутниковых изображений. В качестве изменений рассматриваются лесные вырубки как наиболее часто встречающееся изменение лесного покрова в средней полосе России. Предлагаемое решение основано на использовании парных изображений, состоящих из двух спутниковых снимков одной и той же территории в разные моменты времени, которые обрабатываются нейросетевыми моделями с целью получения бинарной маски сегментации, соответствующей произошедшим вырубкам. Для проведения эксперимента был собран набор из 109 парных изображений. В качестве нейросетевых моделей рассматриваются три модели с архитектурами ResNet-34+U-Net, SegFormer_b5 и SegNeXt_l. Для оценки работы моделей использовались коэффициент Серенсена, F-мера, точность и полнота. Сеть SegNeXt_l показала лучшие результаты по коэффициенту Серенсена и полноте со значениями 0,84 и 0,80, а сеть ResNet-34+U-Net – лучшие результаты по точности и F-мере – 0,71 и 0,74.