Інформаційні технології для візуалізації та обробки даних у сфері геопросторової розвідки
Loading...
Date
2024
Authors
Триснюк, Василь
Марущак, Василь
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Актуальні дослідження демонструють великий потенціал інтеграції технологій великих даних та штучного інтелекту для автоматизованого дешифрування супутникових знімків, моніторингу змін ландшафтів, виявлення порушень та прогнозування техногенних ризиків. Використання алгоритмів машинного навчання у візуалізації геоданих значно прискорює аналіз інформації великих масивів, що критично важливо для екологічного моніторингу під час воєнних дій та швидкого відновлення території. Виявлення стану наземних об'єктів значно покращується за рахунок використання багатоспектральних і гіперспектральних знімків, зокрема з безпілотних літальних апаратів, після їх розрізнення дозволяє створювати високоякісні інформаційні продукти. Однак гіперспектральні знімки з космічної висоти все ще не забезпечують необхідного рівня деталізації для оперативно-тактичної розвідки. Дослідження підкреслюють ефективність інтеграції великих даних і штучного інтелекту для автоматичного дешифрування супутникових знімків, моніторингу змін ландшафтів та оцінки техногенних ризиків. Використання алгоритмів машинного навчання прискорює обробку великих масивів даних, що є особливим місцем для екологічного моніторингу під час воєнних дій та відновлення території. Підвищення точності виявлення стану об’єктів досягається за допомогою багатоспектральних та гіперспектральних знімків, особливо отриманих з безпілотників, а останні знімки з космічної платформи не мають достатньої деталізації для оперативних завдань.
Description
Current research demonstrates the great potential of the integration of big data technologies and artificial intelligence for automated decoding of satellite images, monitoring of landscape changes, detection of violations and prediction of man-made risks. The use of machine learning algorithms in the visualization of geodata significantly accelerates the analysis of information of large arrays, which is critically important for environmental monitoring during military operations and rapid recovery of the territory. The detection of the state of ground objects is significantly improved by the use of multispectral and hyperspectral images, in particular from unmanned aerial vehicles, after their differentiation allows the creation of high-quality information products. However, hyperspectral images from space height still do not provide the necessary level of detail for operational-tactical intelligence. Research highlights the effectiveness of integrating big data and artificial intelligence for automatically deciphering satellite images, monitoring landscape changes, and assessing man-made risks. The use of machine learning algorithms accelerates the processing of large sets of data, which is a special place for environmental monitoring during military operations and territory recovery. Increasing the accuracy of detecting the state of objects is achieved with the help of multispectral and hyperspectral images, especially obtained from drones, and the latest images from the space platform still lack sufficient detail for operational tasks.
Keywords
інформаційні технології, штучний інтелект, спектральні канали, дистанційні методи, алгоритм машинного навчання, візуалізації геоданих, дешифрування супутникових знімків, стаття, information technologies, artificial intelligence, spectral channels, remote methods, machine learning algorithm, visualization of geodata, decoding of satellite images
Citation
Триснюк В. М. Інформаційні технології для візуалізації та обробки даних у сфері геопросторової розвідки / Триснюк Василь Миколайович, Марущак Василь Миколайович // Телекомунікаційні та інформаційні технології. - 2024. - № 4 (85).- С. 113-118. - DOI: 10.31673/2412-4338.2024.044726