Информационные технологии глубинного машинного обучения для анализа изменений земного покрова

Abstract

Предложен метод и информационная технология геопространственного анализа изменений земного покрова на основе многолетних спутниковых наблюдений. Так как решаемая проблема относится к классу задач с большим объемом данных (big data), для ее решения разработан метод глубинного машинного обучения, основанный на иерархической нейросетевой модели. Метод позволяет решать широкий класс прикладных задач анализа изменений земного покрова и землепользования.

Запропоновано метод та інформаційну технологію геопросторового аналізу змін земного покриву на основі багаторічних супутникових спостережень. Оскільки ця проблема належить до класу задач з великим об’ємом даних (big data), для її розв’язання розроблено метод глибинного машинного навчання, що грунтується на ієрархічній нейромережевій моделі. Метод дає змогу розв’язувати широкий клас прикладних задач аналізу змін земного покриву та землекористування.

The paper proposes a method and an information technique for the geospatial analysis of land cover changes from long-term satellite observations. Since it is a big data problem, we propose a deep machine learning method for its solution, which is based on a hierarchical neural network model. The method allows solving the wide range of applied problems of the analysis of land cover changes and land use.