ИНТЕГРАЦИЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ В МОДЕЛИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ УГОДИЙ
Abstract
Развитие точного земледелия требует автоматизированного мониторинга посевов на основе мультиспектральных данных. Исследование систематически оценивает влияние спектральных конфигураций RGB и RGB+NIR на точность семантической сегментации сельхозугодий при использовании архитектур U-Net и DeepLabV3+ с энкодерами MobileNet_v2, ResNet18, ResNet34, ResNet50 на датасете Agriculture-Vision-2021. Модели сопоставлялись по Intersection over Union и F1-score для девяти классов на аннотированных снимках полей кукурузы, пшеницы, подсолнечника. Полученные результаты формируют стратифицированные рекомендации по выбору сенсорных конфигураций для хозяйств, оптимизируя компромисс между точностью мониторинга и затратами на оборудование.
Fields of Study & Subjects
Smart Agriculture and AI
Remote Sensing in Agriculture
Remote-Sensing Image Classification
Publication details
- Journal / source
- ВЕСТНИК КАРАГАНДИНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ИНДУСТРИАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА
- Volume
- 169
- Issue
- 52
- Pages
- 61–68
- Publication date
- 12 March 2026
- Language
- RU