Том 4 № 165 (СТ ДМетІ)

Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/22169

Volume 4 No. 165 (ST DMetI)

Browse

Now showing 1 - 2 of 2

Конструювання запитів для класифікації земного покриву без навчальних прикладів за допомогою мультимодальних мовних моделей на знимках Sentinel-2
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2026) Гончаров, Олександр Геннадійович; Удовик, Ірина Михайлівна; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Класифікація земного покриву за супутниковими знімками є важливим завданням екологічного моніторингу, містобудівного планування та агрономії. Мультимодальні мовні моделі (VLM) дозволяють виконувати цю задачу без розмічених тренувальних даних, проте під час їх застосування виявлено системну проблему - хибну класифікацію за кольором сегментаційної маски (color leakage), коли модель ухвалює рішення не за вмістом зображення, а за довільним кольором маски. Метою роботи є розробка протоколу конструювання запитів для усунення цього явища та порівняння двох стратегій обробки супутникових знімків (багатокластерної та однокластерної). Запропоновано протокол із чотирьох інваріантів (TCI першим, сіра маска, заборона кольорових описів, фіксований JSON-формат) та зіставлено Варіант A (багатокластерний) і Варіант Б (однокластерний) на зображеннях Sentinel-2, що дозволило усунути хибну класифікацію за кольором маски та призвело до підвищення частки відповідей у коректному JSON-форматі (FCR) з ≈ 60 % до 97 %. Варіант Б досягає mIoU ≈ 13,2 %, що на 6,1 відсоткового пункту перевищує Варіант A; найкраща комбінація (UNet-encoder + GPT-4.1, Варіант Б) досягає 46,2 % mIoU.
Методологічні підходи та інформаційні технології супутникового моніторингу екологічних ризиків у гірничодобувній промисловості
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2026) Кавац, Олена Олександрівна
UKR: У статті розглянуто можливості застосування сучасних методів дистанційного зондування Землі для моніторингу гірничодобувних територій та оцінки екологічних ризиків в умовах обмеженого доступу. Особливу увагу приділено комплексному використанню оптичних і радарних супутникових даних та аналізу часових рядів спостережень. На прикладі Щербаківського хвостосховища проаналізовано особливості його структурної організації та виявлено ознаки фільтраційних процесів і можливих витоків на прилеглі території. Показано, що застосування індексу вологості SMI на основі температурних даних Landsat-8 дозволяє ідентифікувати зони підвищеного зволоження. Обґрунтовано, що використання супутникових підходів забезпечує підвищення оперативності та достовірності екологічного моніторингу.