Виявлення вирубок лiсу з використанням фундацiйних моделiв

Simple item page
dc.contributor.advisorКрюкова, Галинаuk_UA
dc.contributor.authorДехтяр, Богдан-Яремаuk_UA
dc.date.accessioned2025-09-10T12:29:26Z
dc.date.available2025-09-10T12:29:26Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ роботi дослiджується завдання автоматизованого виявлення вирубок лiсу на супутникових знiмках, яке формалiзовано як завдання бiнарної сеґментацiї. Актуальнiсть дослiдження зумовлена значним екологiчним впливом дефорестацiї в Українi та потребою в оперативному монiторинґу лiсового покриву. Основна увага придiляється використанню сучасних пiдходiв на основi фундацiйних моделiв комп’ютерного зору й порiвнянню їх iз традицiйними архiтектурами. У межах дослiдження запропоновано тонке налаштування фундацiйного моделю Segment Anything Model (SAM) наступними методами: Generalized SAM (GSAM), що дозволяє працювати зi змiнними розмiрами вхiдних зображень, та SAM AdaptFormer, який застосовує адаптивнi блоки для покращення пристосування до завдання. Експерименти проведено на наборi супутникових знiмкiв Sentinel-2, що охоплюють територiю Харкiвської областi. Результати демонструють, що обидва модифiкованi пiдходи на основi SAM перевершують базовий модель за ключовими метриками точности (коефiцiєнти Дайса й Жаккара, влучнiсть i повнота), при чому найкращий результат показано конфiґурацiєю SAM AdaptFormer. Робота пiдтверджує ефективнiсть використання фундацiйних моделiв у завданнях виявлення дефорестацiї та вiдкриває перспективи для подальшого дослiдження адаптацiї великих моделiв до завдань дистанцiйного зондування Землi.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36593
dc.language.isoukuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectвирубка лiсуuk_UA
dc.subjectмонiторинґ лiсового покривуuk_UA
dc.subjectбiнарна сеґментацiяuk_UA
dc.subjectкомп’ютерний зірuk_UA
dc.subjectмагістерська роботаuk_UA
dc.titleВиявлення вирубок лiсу з використанням фундацiйних моделiвuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
Dekhtiar_Mahisterska_robota.pdf
Size:
448.93 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
Dekhtiar_Mahisterska_robota_1.pdf
Size:
146.69 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
F3 Комп'ютерні науки