Библиографическое описание:КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ : научное издание / Ю. А. Маглинец [и др.]. - Текст : непосредственный // Международный научно-исследовательский журнал. - 2024. - № 10. - Исследование осуществлено при поддержке Красноярского краевого фонда поддержки научной и научно-технической деятельности в рамках проекта «Цифровая импортозамещающая технология обнаружения лесных пожаров на основе использования уникальной российской спутниковой группировки Арктика-М с последующей интеграцией с системой ИСДМ-Рослесхоз» (№ 2023031409613). Работы поддержаны из средств гранта в форме субсидии Научно-образовательного центра «Енисейская Сибирь» № 075-15-2023-620 от 29 августа 2023 г. - ISSN 2303-9868. - ISSN 2227-6017, DOI 10.60797/IRJ.2024.148.50.
Аннотация:В данной статье рассматривается разработка и внедрение комплексной системы обнаружения и анализа динамики лесных пожаров на основе нейронных сетей и алгоритмов сегментации. Основной целью работы является создание алгоритма для анализа изменений на спутниковых снимках с использованием свёрточных нейронных сетей, а также разработка интерфейса для визуализации и оценки результатов анализа. В работе представлены методы обработки изображений, включающие сравнение снимков и выделение областей возгорания. Экспериментальная проверка системы на реальных данных показала высокую точность в детектировании пожаров и корректное определение направлений распространения огня. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и его применимость в задачах мониторинга и предупреждения лесных пожаров.
This article examines the development and implementation of an integrated system for detecting and analysing forest fire dynamics based on neural networks and segmentation algorithms. The main objective of the work is to create an algorithm for analysing changes in satellite images using convolutional neural networks, and to develop an interface for visualizing and evaluating the analysis results. The paper presents image processing techniques including image comparison and fire region extraction. Experimental validation of the system on real data showed high accuracy in fire detection and correct determination of fire spreading directions. The obtained results confirm the effectiveness of the proposed approach and its applicability in the tasks of forest fire monitoring and prevention.
