Разработка алгоритмов распознавания и сегментации объектов на данных дистанционного зондирования земной поверхности на основе методов искусственного интеллекта.

Целью проекта является разработка алгоритмов сегментации таких объектов как, леса, водные ресурсы, здания и сооружения, мусорные полигоны, на спутниковых изображениях. Достижение данной цели предполагает решение следующих основных задач: Разработка алгоритма аугментации (размножения) данных; Разработка алгоритма деления и сшивания спутниковых изображений для получения максимального качества сегментации; Разработка алгоритмов сегментации объектов на спутниковых изображениях на основе сверточных нейронных сетей; Разработка пилотной версии онлайн-сервиса по сегментации объектов на спутниковых изображениях. Проект направлен на разработку алгоритмов обработки данных дистанционного зондирования земли. Современные технологии позволяют получать спутниковые изображения сверхвысокого разрешения (с пространственным разрешением 3 м/пиксель и лучше), что делает возможным детектирование таких небольших объектов, как здания, мусорные свалки, автомобили и др. Спутниковые изображения так же позволяют изучать земную поверхность в диапазонах, выходящих за границы оптического. Ожидаемые результаты выполнения работы: Размеченная экспертами база спутниковых изображений; Алгоритмы сегментации лесов, водных ресурсов, сельскохозяйственных угодий, зданий и сооружений, свалок на спутниковых изображениях, основанный на применении технологии сверточных нейронных сетей; Результаты анализа работы алгоритма сегментации; Пилотная версия онлайн-сервиса для сегментации спутниковых изображений.