Інформаційні технології для візуалізації та обробки даних у сфері геопросторової розвідки

Simple item page
dc.contributor.authorТриснюк, Васильuk_UA
dc.contributor.authorМарущак, Васильuk_UA
dc.date.accessioned2025-02-07T11:12:16Z
dc.date.available2025-02-07T11:12:16Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionCurrent 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.en_US
dc.description.abstractАктуальні 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.uk_UA
dc.identifier.citationТриснюк 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: 10.31673/2412-4338.2024.044726uk_UA
dc.identifier.issn2412-4338
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31673/2412-4338.2024.044726
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/33507
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceТелекомунікаційні та інформаційні технології. - 2024. - № 4 (85).uk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectінформаційні технологіїuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectспектральні каналиuk_UA
dc.subjectдистанційні методиuk_UA
dc.subjectалгоритм машинного навчанняuk_UA
dc.subjectвізуалізації геоданихuk_UA
dc.subjectдешифрування супутникових знімківuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectinformation technologiesen_US
dc.subjectartificial intelligenceen_US
dc.subjectspectral channelsen_US
dc.subjectremote methodsen_US
dc.subjectmachine learning algorithmen_US
dc.subjectvisualization of geodataen_US
dc.subjectdecoding of satellite imagesen_US
dc.titleІнформаційні технології для візуалізації та обробки даних у сфері геопросторової розвідкиuk_UA
dc.title.alternativeInformation technologies for visualization and data processing in the sphere of geospatial intelligenceen_US
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Trysniuk_Informatsiini_tekhnolohii_dlia_vizualizatsii_ta_obrobky_danykh_u_sferi_heoprostorovoi_rozvidky.pdf
Size:
314.7 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
Науково-дослідна лабораторія "Науки про Землю"