Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'24»
Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/19758
ENG: Scientific and Technical International Conference «Information Technology in Metallurgy and Machine Engineering. ITMM'24», April 10-11, 2024
Browse
Item Аналіз методів супутникового моніторингу змін водних об’єктів(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Рой, Дмитро М.UKR: Поверхневі води є частиною екосистемних послуг різних країн світу, переважно призначених для побутового, промислового та сільськогосподарського використання, виробництва продуктів харчування, електроенергії (гідроенергетики), отримання лікарських речовин та інших матеріалів з біоти, організації місць відпочинку та рекреації. Сезонний моніторинг рівня поверхневих вод дозволяє отримати якісну характеристику та кількісну оцінку змін гідрологічної екосистемної служби внаслідок змін клімату, антропогенних впливів. У цьому зв'язку важливу роль грають технології оперативного моніторингу динаміки змін водних об’єктів.Item Супутниковий моніторинг оцінки стану забруднення водних об’єктів на основі машинного навчання(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Дібрій, Данило АндрійовичUKR: Супутниковий моніторинг є надійним інструментом отримання оперативної інформації про стан водних об'єктів та зміни в ньому із певною періодичністю, завдяки застосуванню широкого набору різнорідних даних. А наявність архівних даних стає вагомою перевагою та відкриває можливість порівнювати отримані результати і аналізувати чинники впливу на стан водних об’єктів та навколишнє середовище. В роботі описано основні методи та набори даних, які можна використовувати для застосування методів дистанційного моніторингу на основі машинного навчання. В якості основного набору даних пропонується використання багатоспектральних датчиків Landsat, у тому числі TM (Thematic Mapper), MSS (Multispectral Scanner), ETM (Enhanced Thematic Mapper) і OLI (Operational Land Imager). Проаналізовано приклади застосування дистанційного підходу щодо оцінки ступеню забрудненості водойм на великих площах. Вказано перспективні методи машинного навчання для вирішення прикладної задачі.Item Супутниковий моніторинг оцінки стану розвитку сільськогосподарських рослин(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Кібукевич, Юлія ОлегівнаUKR: Зміни клімату все більше впливають на агропромисловість європейських країн, сучасні методи супутникових даних пропонують практичні рішення для моніторингу стану розвитку сільськогосподарських рослин із можливістю подальшого прогнозування врожайності. Сільське господарство, яке значною мірою залежить від природних ресурсів і погодних умов, стикається з такими ризиками, як спека, повені та пожежі, що знижує врожайність. Супутникові дані є важливим інструментом для підвищення продуктивності та безпеки сільського господарства. Це дослідження спрямоване на розробку інформаційних технологій на основі системи супутникового моніторингу для відстеження росту рослин для підтримки кращих методів ведення сільського господарства. Метою цього дослідження є аналіз інформаційної технології супутникового моніторингу розвитку сільськогосподарських рослин за допомогою інтелектуальної нечіткої системи.