Програмний модуль сегментації лісових територій на основі архітектури U-Net

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка програмного модуля семантичної сегментації лісових територій із використанням архітектури U-Net та дослідження його ефективності на реальних зображеннях супутникової зйомки. Методами дослідження є згорткові нейронні мережі, семантична сегментація зображень, метрики оцінки якості (Pixel Accuracy, IoU, Dice Coefficient), а також візуалізація результатів за допомогою Grad-CAM і класифікаційних звітів. Розроблено програмний модуль сегментації лісових територій, реалізований з використанням фреймворків TensorFlow та Keras. Проведено тестування моделі на реальних супутникових зображеннях, отримано точність сегментації за метриками Dice Coefficient = 0.69 та Mean IoU = 0.20. Результати можуть бути використані для автоматизованого екологічного моніторингу, виявлення вирубок, картографування лісових масивів і оцінки стану довкілля.