SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA FAZOVIY MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH VA XARITAGA OLISHNI AVTOMATLASHTIRISH

В данной статье рассматриваются возможности автоматизации и упрощения процессов картографирования за счёт использования технологий искусственного интеллекта в области геоинформационных систем (ГИС) и дистанционного зондирования (ДЗЗ). В рамках исследования для определения земного покрова на основе спутниковых снимков Sentinel-2 были использованы методы неконтролируемого (unsupervised) машинного обучения. Анализ выполнялся на облачной платформе Google Earth Engine, где с помощью алгоритма кластеризации K-means были автоматически выделены основные классы земного покрова. Полученные результаты показывают, что подходы искусственного интеллекта по сравнению с классическими методами ГИС и ДЗЗ позволяют значительно сократить временные и трудовые затраты, а также обеспечивают возможность оперативного и согласованного картографирования больших территорий. Особенно в условиях недостатка полевых данных или необходимости быстрого анализа неконтролируемая классификация является эффективным инструментом для специалистов в области ГИС и ДЗЗ. Данный подход наглядно демонстрирует практическую значимость технологий искусственного интеллекта в процессах картографирования, экологического мониторинга и территориального планирования.