Samara University Repository
Welcome!
| Title: | Development of a methodology for calculating carbon units of heterogeneous territories based on machine learning |
| Keywords: | segmentation machine learning carbon units image processing deep neural networks heterogeneous territories гетерогенные территории глубокие нейронные сети машинное обучение сегментация углеродные единицы обработка изображений |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Development of a methodology for calculating carbon units of heterogeneous territories based on machine learning / I. Vasendina, K. Shoshina, V. Berezovsky [и др.] // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 040852. |
| Abstract: | The paper describes a methodology for calculating carbon units of heterogeneous territories based on machine learning. The hierarchical structure of areal territories and the structure of the interconnection of of various scales images are described. The approach for identifying and classifying terrain objects for more accurately calculation of the carbon stock of the territory is presented. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12910 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| 978-5-7883-1920-9_2023-040852.pdf | 288.03 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.