Інші праці КІТС (ДМетІ)

Permanent URI for this collectionhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/14594

Browse

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Автоматична семантична сегментація зображень Sentinel-2: інтеграція методів кластеризації та великих мовних моделей для інтерпретації кластерів
    (Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Гончаров, Олександр Геннадійович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
    UKR: Семантична сегментація супутникових зображень, зокрема даних Sentinel-2, є важливим інструментом екологічного моніторингу та управління земними ресурсами. У роботі запропоновано метод автоматичної класифікації земного покриву без використання маркованих даних. Підхід ґрунтується на поєднанні кластеризації (K-Means, DBSCAN, автоенкодери) та мультимодального маркування за допомогою великих мовно-візуальних моделей (GPT-4, Claude, Gemini 2.0 тощо). Інтерпретація кластерів здійснюється на основі візуалізацій, що автоматично аналізуються моделями. Методологія дозволяє досягти точності сегментації на рівні 85–90%, порівнянної з супервізованими підходами, та забезпечує інтерпретованість і масштабованість. Система також підтримує нормалізацію термінів і голосування кількох моделей для підвищення надійності. Результати валідуються з використанням карт ESA WorldCover. Підхід є перспективним для швидкого картографування в умовах обмежених ресурсів.