На сайте конференции выложен сборник материалов 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» с реальной нумерацией страниц.
27 ноября 2024 г. в Доме Правительства состоялась торжественная церемония вручения премий Правительства России. Лауреатами стали зав. отделом Лупян Е.А. и проф. Барталев С.А. в составе коллектива авторов за работу "Разработка и применение интеллектуальных мультиспектральных систем дистанционного мониторинга природной и техногенной среды для отраслей цифровой экономики". Поздравляем!
В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" (Т.21, № 5) вышла статья Е.С. Ёлкина, Д.Е. Плотников, Е.А. Дунаева "Обнаружение возможности дистанционного распознавания орошаемых земель Республики Крым на основе спектрально-временных и температурных признаков".
В сообщении описаны выявленные информативные признаки распознавания орошаемых земель Республики Крым по данным оптических и тепловых каналов спутника Landsat-8 и результаты классификации на основе модели Random Forest.
В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" (Т.21, № 5) вышла статья Д.Е. Плотников, Ю.Ш. Бойматов, Е.С. Ёлкина, Е.В. Щербенко, А.С. Плотникова "Оценка эффективности мультисезонных моделей машинного обучения для оперативного распознавания озимых культур на больших территориях".
В работе оценивались возможности ансамблевых методов машинного обучения Random Forest и XGBoost для распознавания озимых культур на больших территориях. Были проведены эксперименты по сравнению эффективности мультисезонных и односезонных моделей указанных архитектур, оценка результатов экспериментов проводилась для более 94% посевных площадей озимых Российской Федерации. В этой задаче мультисезонная модель Random Forest показала себя эффективнее и стабильнее, чем XGBoost, улучшение RMSE по сравнению с опорными картами достигало 35%. В сравнении с односезонными моделями мультисезонная модель Random Forest продемонстрировала ошибку распознавания озимых F-score в 1.32 – 2.02 раз меньше, а среднее значение F-score для любой разносезонной модели находилось в диапазоне 0.75-0.79, в то время как для мультисезонной модели достигало значения 0.84
В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" (Т.21, № 5) вышла статья М.В. Врублевский, О.Ю. Лаврова, М.И. Митягина, А.Н. Якушева "Использование данных спутниковой альтиметрии для оценки условий наблюдения на радиолокационных изображениях выносов из Калининградского и Куршского заливов".
Целью данной работы стала разработка метода оценки условий наблюдения выносов на радиолокационных изображениях на основе данных спутниковой радиолокационной альтиметрии исследуемых заливов и Балтийского моря. В работе приводятся результаты сопоставления наблюдений зарегистрированных выносов с соотношением уровня заливов и моря, а также даётся оценка применимости предложенной методики и анализ возможности её расширения с помощью использования данных о расходе рек, впадающих в исследуемые заливы.
В новом номере журнала "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" (Т.21, № 5) вышла статья С.С. Шинкаренко, С.А. Барталев, Н.В. Литвинова "Исследование возможностей определения структурных характеристик растительных сообществ с доминированием тростника по данным спутниковой съёмки высокого разрешения, наземных измерений и БПЛА".
В статье рассмотрен опыт определения фитомассы и высоты тростниковой растительности в дельте Волги на основе их аллометрических соотношений, фотограмметрической обработки данных аэросъемки БПЛА, спутниковых данных Sentinel-2 и метода непараметрической регрессии Random Forest.
Институт космических исследований РАН
Профсоюзная ул. 84/32
Москва, Россия, 117997
Отдел "Технологии спутникового мониторинга"
Телефон: +7(495) 333-53-13, 334-41-01, 333-41-10
E-mail: info@smis.iki.rssi.ru
Сайт: http://smiswww.iki.rssi.ru/