Подробная инструкция по работе с архитектурой ANN для классификации LULC
No Thumbnail Available
Files
Date
2026
Authors
Alipbeki O.A.
Grossul P.P.
Rakhimov D.K.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Методическая инструкция посвящена применению архитектуры искусственной нейронной сети (Artificial Neural Network, ANN) для классификации землепользования и земельного покрова (Land Use/Land Cover, LULC) на основе спутниковых данных. Рассматриваются этапы подготовки многоканальных спутниковых изображений и обучающей выборки, подключение дополнительных данных цифровой модели рельефа и ночного освещения, установка и настройка программной среды Python, формирование и расширение обучающей выборки, проверка исходных данных, настройка гиперпараметров нейронной сети, обучение модели и классификация спутникового изображения. Особое внимание уделено использованию спектральных и контекстных признаков, индексов NDVI, EVI, NDWI, SAVI и MNDWI, а также оценке результатов с использованием матрицы ошибок, precision, recall и F1-score. Инструкция содержит пошаговые рекомендации по запуску программных скриптов, настройке конфигурации модели, визуализации результатов в QGIS и повышению точности классификации.
Description
Пошаговая методическая инструкция по подготовке данных, настройке, обучению и применению ANN для классификации LULC. Методика предусматривает использование многоканальных GeoTIFF-изображений, точечной обучающей выборки в формате CSV, контекстных и спектральных признаков, дополнительных данных DEM и DMSP-OLS, а также реализацию модели на Python/PyTorch. Рассматриваются расширение и проверка обучающей выборки, настройка гиперпараметров, обучение одиночной и ансамблевой ANN, получение классифицированного GeoTIFF и оценка качества результатов.
Keywords
Citation
Әліпбеки О.Ә., Гроссул П.П., Рахимов Д.К. Подробная инструкция по работе с архитектурой ANN для классификации LULC: методическая инструкция. Алматы: [организация], 2026. 20 с.