RECOGNITION OF DEFORESTATION AREAS USING CONVOLVED NEURAL NETWORKS
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.2.070Keywords:
convolutional neural networks, recognition, classification, deforestationAbstract
One way to combat illegal deforestation is to constantly monitor satellite images of some areas and identify potential deforestation. The purpose of the article is to develop a system for recognizing areas of deforestation on a satellite image using convolutional neural networks in order to timely inform about illegal similar actions in a given region. Research results. The satellites from which all the necessary images were obtained are Landsat-8 and Sentinel-2, which take pictures daily with 16-day and 10-day repeat cycles, respectively. Recognition was performed using a convolutional neural network, which was trained on a large data set. Conclusions. The developed software product can perform the following functions: selection of coordinates; storage of coordinates for further use; choice of time interval; download satellite images for the selected period of time; image recognition. The developed system is a desktop application. The modularity of the main functions of the system will allow in the future in a short time to modify them for use in fully automated systems that do not require operator controlDownloads
References
Svyrydov, A., Kuchuk, H., Tsiapa, O. (2018), “Improving efficienty of image recognition process: Approach and case study”, Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 593-597, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DESSERT.2018.8409201
Худов В.Г. Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптикоелектронного спостереження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, О.М. Маковейчук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації, 2016. – Вип. 9 (146). – С. 77-80.
Кучук Г.А. Метод мінімізації середньої затримки пакетів у віртуальних з’єднаннях мережі підтримки хмарного сервісу / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, Н.В. Лукова-Чуйко // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава . ПНТУ, 2017. – Вип. 2(42). – С. 117-120.
Кучук Г. А. Метод синтезу інформаційної структури зв’язного фрагменту корпоративної мультисервісної мережі / Г. А. Кучук // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних сил. – 2013. – No 2(35). – С. 97-102.
Тереник Д., Кучук Г.А. Порівняння SQL і NOSQL баз даних на прикладі проектування аффілейт репорт систем. Радіоелектронні і комп'ютерні системи. 2020. No 1(93). С. 83–89.
Бульба С.С., Кучук Г.А., Давидов В.В. Метод розподілу ресурсів між композитними за стосунками. Системи управління, навігації та зв’язку. Полтава, 2018. Вип. 4(50). С. 99-104. DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.4.099
Кучук Г.А. Метод дослідження фрактального мережного трафіка / ГА Кучук // Системи обробки інформації. – Х.: ХУ ПС, 2005. – Вип. 5 (45). – С. 74-84.
Nechausov A., Mamusuĉ I., Kuchuk N. Synthesis of the air pollution level control system on the basis of hyperconvergent infrastructures. Сучасні інформаційні системи. 2017. Т. 1, No 2. С. 21 – 26. DOI: https://doi.org/10.20998/25229052.2017.2.04
Простими словами про складні: що таке нейронні мережі? Режим доступу: https://phoneinfo8.info/prostimi-slovami-pro-skladni-sho-take-neironni-mereji/
Згорткові нейронні мережі (англ.). Режим доступу: https://towardsdatascience.com/applied-deep-learning-part-4-convolutional-neural-networks-584bc134c1e2
Yaloveha, V., Hlavcheva, D., Podorozhniak, A. and Kuchuk, H. (2019), “Fire hazard research of forest areas based on the use of convolutional and capsule neural networks”, 2019 IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON), IEEE, pp. 828-832, DOI: https://doi.org/10.1109/UKRCON.2019.8879867
Kuchuk, H., Podorozhniak, A., Hlavcheva, D. and Yaloveha, V. (2020), “Application of Deep Learning in the Processing of the Aerospace System's Multispectral Images”, Handbook of Research on Artificial Intelligence Applications in the Aviation and Aerospace Industries, IGI Global, pp. 134-147, DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-7998-1415-3.ch005
Кучук Г.А., Саатсазов Б.Г. Распознавание человеческих эмоций с использованием нейросетевых технологий. Системи управління, навігації та зв’язку. Полтава : ПНТУ, 2017. Вип. 4(44). С. 64-69.
Yaloveha V., Hlavcheva D., Podorozhniak A. Usage of convolutional neural network for multispectral image processing applied to the problem of detecting fire hazardous forest areas. Сучасні інформаційні системи. 2019. Т. 3, No 1. С. 116– 120. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.1.19.
