Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341190| Заглавие документа: | Простая подготовка датасета для сегментации спутниковых изображений |
| Другое заглавие: | Simple dataset preparation for satellite image segmentation / A. Nedzved, A. Belotserkovsky, Jiaqian Ge |
| Авторы: | Недзьведь, А. М. Белоцерковский, А. М. Гэ, Ц. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 389-398. |
| Аннотация: | В данной работе рассматривается методика подготовки обучающих данных для нейронных сетей на основе свободно доступных геоинформационных ресурсов, включая спутниковые снимки Google, Yandex, Bing и векторные данные OpenStreetMap. Описана автоматизированная процедура сбора изображений и их аннотации с использованием открытой ГИС-платформы QGIS. Предложен подход к отбору данных по содержимому и их радиометрической нормализации для повышения качества выборки. Простой метод позволяет формировать размеченные наборы данных. Решение особенно актуально для исследований в области дистанционного зондирования и городского планирования. Подход демонстрирует эффективность использования открытых данных в задачах машинного обучения |
| Аннотация (на другом языке): | In this paper the methodology for preparing training data for neural networks is proposed. It is based on openly available geoinformation resources, including satellite imagery from Google, Yandex, and Bing, and vector data from OpenStreetMap. An automated procedure for image collection and annotation using the open-source GIS platform QGIS is described. An approach to content-based data selection and radiometric normalization to improve sample quality is proposed. This simple method enables the creation of labeled datasets. This solution is particularly relevant for research in remote sensing and urban planning. The approach demonstrates the effectiveness of using open data in machine learning tasks |
| Доп. сведения: | Раздел IV. Геоинформатика и дистанционное зондирование земли |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341190 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 389-398.pdf | 385,1 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.