СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА ВОДНЫХ РЕСУРСОВ И ЭКОСИСТЕМ ПРИАРАЛЬЯ
PDF
DOI

Keywords

дистанционное зондирование Земли; глубокое обучение; сверточные нейронные сети; водные ресурсы; Приаралье; спутниковые данные; экология Центральной Азии

How to Cite

СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА ВОДНЫХ РЕСУРСОВ И ЭКОСИСТЕМ ПРИАРАЛЬЯ. (2025). MEDICINE, PEDAGOGY AND TECHNOLOGY: THEORY AND PRACTICE, 3(5), 131-144. https://universalpublishings.com/~niverta1/index.php/mpttp/article/view/11730

Abstract

Истощение водных ресурсов Приаралья вследствие усыхания Аральского моря представляет собой одну из наиболее острых экологических проблем Центральной Азии. В условиях климатических изменений и сокращения водного стока эффективный мониторинг водных объектов становится жизненно важным для устойчивого развития региона. 

PDF
DOI

References

1. Drusch, M. et al. (2012). Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission for GMES Operational Services. Remote Sensing of Environment, 120, 25–36. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.11.026

2. McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425–1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714

3. Hersbach, H. et al. (2020). The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730), 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803

4. Louis, J. et al. (2016). Sentinel-2 Sen2Cor: L2A Processor for Users. Proceedings of the Living Planet Symposium 2016.

5. Xu, H. (2006). Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3025–3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179

6. Zhou, Z. et al. (2018). UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation. Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support. https://arxiv.org/abs/1807.10165

7. Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28

8. Beiranvand Pour, A., Hashim, M. (2015). Detection of Water Bodies Using Remote Sensing Satellite Data. Geocarto International, 30(3), 300–312. https://doi.org/10.1080/10106049.2014.905040

9. McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425–1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714

10. Foga, S. et al. (2017). Cloud detection algorithm comparison and validation for operational Landsat data products. Remote Sensing of Environment, 194, 379–390. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.026

11. Paloscia, S. et al. (2013). Soil moisture retrieval from Sentinel-1 data. Remote Sensing of Environment, 134, 115–124. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.001

12. Pekel, J.-F. et al. (2016). High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature, 540, 418–422. https://doi.org/10.1038/nature20584