Agricultural areas monitoring using satellite images

Abstract

В данной работе был собран и предобработан набор оптических спутниковых снимков. Было получены результаты об обучении простой модели на нескольких наборах частот (в том числе и полном). Рассмотрено несколько архитектур моделей для сегментации, проведено их обучение на собранной выборке. К тому же было проведено сравнение двух индексов вегетации, из которых выбран наиболее подходящий. Метод сегментации и вычисление индекса вегетации были обёрнуты в программу, на вход которой подаётся оптический спутниковый снимок, приведена схема работы.

In this work, a set of optical satellite images was collected and preprocessed. Results were obtained on training a simple model on several sets of frequencies (including the full one). Several architectures of models for segmentation are considered, they are trained on the collected sample. In addition, a comparison of two vegetation indices was carried out, from which the most suitable one was selected. The segmentation method and the calculation of the vegetation index were wrapped in a program, the input of which is an optical satellite image, and a scheme of work is given.