Распознавание и классификации изображений природных ресурсов на спутниковых снимках с помощью нейросетевого алгоритма

В статье описан алгоритм распознавания и классификации изображений природных ресурсов на спутниковых снимках, использующий методы машинного обучения с учителем, при подготовке обучающего набора данных которого использовались четыре различных подхода: Gaussian Mixture Model, Random Forest, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors. Экспериментально установлены параметры архитектуры нейросети, позволяющие классифицировать природные ресурсы с наибольшей точностью