1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Информационные технологии и нанотехнологии
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.coverage.spatialsegmentation
dc.coverage.spatialmachine learning
dc.coverage.spatialcarbon units
dc.coverage.spatialimage processing
dc.coverage.spatialdeep neural networks
dc.coverage.spatialheterogeneous territories
dc.coverage.spatialгетерогенные территории
dc.coverage.spatialглубокие нейронные сети
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialсегментация
dc.coverage.spatialуглеродные единицы
dc.coverage.spatialобработка изображений
dc.creatorVasendina I., Shoshina K., Berezovsky V., Aleshko R., Vorontsov R., Desyatova T.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-08-22T12:19:56Z-
dc.date.available2025-08-22T12:19:56Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\541652
dc.identifier.citationDevelopment 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.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12910-
dc.description.abstractThe 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.
dc.languageeng
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект
dc.subjectsegmentation
dc.subjectmachine learning
dc.subjectcarbon units
dc.subjectimage processing
dc.subjectdeep neural networks
dc.subjectheterogeneous territories
dc.subjectгетерогенные территории
dc.subjectглубокие нейронные сети
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectсегментация
dc.subjectуглеродные единицы
dc.subjectобработка изображений
dc.titleDevelopment of a methodology for calculating carbon units of heterogeneous territories based on machine learning
dc.typeText
dc.citation.spage040852
dc.citation.volume4
local.contributor.authorVasendina I.
local.contributor.authorShoshina K.
local.contributor.authorBerezovsky V.
local.contributor.authorAleshko R.
local.contributor.authorVorontsov R.
local.contributor.authorDesyatova T.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Development-of-a-methodology-for-calculating-carbon-units-of-heterogeneous-territories-based-on-machine-learning-105751
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Development-of-a-methodology-for-calculating-carbon-units-of-heterogeneous-territories-based-on-machine-learning-105751
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1920-9_2023-040852.pdf288.03 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.