Монографія “Методи комп’ютерного зору і глибинних нейронних мереж для еколого-економічного аналізу”

Куссуль Н.М., Шелестов А.Ю., Лавренюк А.М., Яйлимов Б.Я., Яйлимова Г.О., Колотій А.В., Дрозд С.Ю., Савін В.В., Мікава П.В., Кириленко І.А., Яворський О.А., Охріменко А.О., Пархомчук О.М., Харь Д.Ф., Волкова Є.А.
К.: “Наукова думка” – 2024. – 474 с.
ISBN: 978-966-00-1940-9

Монографія містить результати досліджень кафедри математичного моделювання і аналізу даних Національного технічного університету України «КПІ імені Ігоря Сікорського» для вирішення задач еколого-економічного аналізу на основі сучасних методів комп’ютерного зору і глибинного навчання. В її основу покладено результати національних і міжнародних проєктів МОН України, НФДУ та Horizon Europe.
Запропонована методологія впроваджується у Мінагрополітики та продовольства України, Держстаті, Держгеокадастрі. На міжнародному рівні результати використовуються банком EBRD, центром JRC-EC, платформою UN-SPIDER та програмою NASA Harvest по використанню супутникових даних для сільськогосподарського моніторингу. Монографія є внеском України у програму EuroGEO по інтеграції європейських практик для підтримки прийняття рішень. Наведені результати є основою для розвитку інноваційних проєктів і стартапів по супутниковому моніторингу, екології, сільському господарству та управлінню природними ресурсами.
Монографія буде корисною для науковців, які займаються розробкою та впровадженням інтелектуальних моделей, фахівців із геопросторового аналізу, представників державних органів влади та міжнародних організацій, відповідальних за управління природними ресурсами та екологічний моніторинг. Вона стане цінним ресурсом для студентів, аспірантів та викладачів технічних і природничих спеціальностей.
Підготовлено до друку за підтримки Міністерства освіти і науки України в межах конкурсного проєкту “Інформаційні технології геопросторового аналізу розвитку сільських територій і громад” № РН/27-2023 від 25.2023 р. програми зовнішнього інструменту допомоги Євросоюзу.

Link>>> (Повне видання)

 

Перелік розділів:

Частина 1. Аналіз сучасного стану методів комп’ютерного зору і глибинних нейронних мереж для еколого-економічного аналізу
Розділ 1. Аналіз методів та моделей глибинного навчання для розв’язання прикладних задач
                  Наталія Куссуль, Володимир Кузін, Андрій Шелестов, с. 11-48
Розділ 2. Аналіз методів 3D реконструкції середовища для доповненої реальності
                   Володимир Савін, с. 49-81
Частина 2. Методи комп’ютерного зору і глибинних нейронних мереж для супутникового інтелекту
Розділ 3. 1+lambda GP encodings еволюційний алгоритм для безпечної роботи з даними різних модальностей
                  Олександр Яворський, Дмитро Харь, с. 172-191
Розділ 4. Задача розмiтки на деревах для поступового надходження даних
                  Іван Кириленко, с. 192-215
Частина 3. Прикладні задачі супутникового інтелекту на мультимодальних даних
Розділ 2. Моделювання розвитку iнфраструктури сiл на основi графових даних
                  Єлизавета Волкова, с. 269-331
Розділ 3. Аналіз індикаторів економічної діяльності на основі різнорідних даних
                  Наталія Куссуль, Андрій Шелестов, Богдан Яйлимов, Ганна Яйлимова, Андрій Колотій, Олександр Пархомчук, с. 332-379
Частина 4. Сучасні інформаційні технології для комп’ютерного зору і глибоких нейронних мереж
Розділ 2. Засоби публікації та представлення геопросторових даних в Інтернет
                  Андрій Колотій, с. 417-465