ПОКРАЩЕННЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ОБРОБКИ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ ДАНИХ ТЕХНОЛОГІЄЮ НЕЙРОМЕРЕЖІ

Анотація

Метою статті є представлення нового підходу до обробки географічних даних за допомогою глибинних нейронних мереж, який забезпечує більш ефективний, точний і автоматизований аналіз.

Методика включає використання глибинних нейронних мереж для автоматичної ідентифікації характеристик географічних об'єктів без попередньої ручної обробки.

Результати включають числові дані у вигляді таблиці, що демонструє покращення продуктивності GeoDNN порівняно з традиційними методами.

У цій статті представлено вдосконалений підхід до обробки географічних даних, заснований на використанні глибинних нейронних мереж (GeoDNN). Запропонована методика забезпечує більш ефективний та автоматизований аналіз геоданих.

GeoDNN використовує глибинні нейронні мережі для автоматичної ідентифікації характеристик географічних об'єктів без попередньої ручної обробки. Це дозволяє уникнути людських помилок і підвищує точність аналізу, а механізми самонавчання забезпечують постійне поліпшення з використанням нових даних. GeoDNN відзначається високою продуктивністю при обробці великих обсягів геоданих завдяки оптимізованій структурі та паралельним обчисленням.

Докладно описано архітектуру GeoDNN, включаючи блок-схеми, математичні формули та алгоритми. Розглянуто процеси підготовки даних, їх нормалізації та аугментації, а також навчання моделі з зазначенням параметрів, методів оптимізації та функцій втрат.

Наукова новизна полягає у застосуванні глибинних нейронних мереж для автоматизації обробки географічних даних, що дозволяє уникнути людських помилок, підвищує точність аналізу та забезпечує постійне поліпшення з використанням нових даних.

Практична значимість GeoDNN полягає у його здатності автоматизувати аналіз геоданих, що значно скорочує час обробки та знижує потребу у ручній праці. Це робить систему ефективною для використання в реальних застосуваннях, таких як автоматизація аналізу земельних ділянок.