НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ ПІДХІД ВИЯВЛЕННЯ ВОДНИХ ОБ’ЄКТІВ НА МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИХ ЗОБРАЖЕННЯХ
Authors: КУНДЕНКО Павло , СОКОЛ Олександр , КАЛІНІНА Наталія , ГНАТУШЕНКО Вікторія 
Published: February 2025

Мета роботи. Метою данного дослідження є створення та впровадження ефективного нейромережевого підходу на основі моделі U-Net для детектування структурних елементів водного середовища України шляхом аналізу мультиспектральних зображень із супутника Sentinel-2. Це передбачає підвищення точності та швидкості виявлення змін у водних масах та елементах екомережі, що сприятиме оперативному реагуванню на екологічні виклики. Методологія. Для підготовки даних застосовується автоматичний підхід до формування навчального набору з використанням нормалізованого різницевого водного індексу (NDWI). На супутникових знімках Sentinel-2 (зелений та ближній інфрачервоний канали) генеруються бінарні маски води на основі порогового значення, що дає змогу створювати великий набір даних для навчання без ручної анотації. Модель базується на глибинній нейронній мережі U-Net: енкодер виокремлює високорівневі ознаки, а декодер відновлює просторову роздільну здатність і формує сегментаційну карту. Під час навчання застосовується комбінована функція втрат, яка поєднує бінарну крос-ентропію та коефіцієнт Дайса. Оцінка моделі здійснюється за метриками F1-міри, точності, повноти й індексу Жаккара (IoU). Модель тестується на повнорозмірних знімках різних ділянок, демонструючи високий рівень узагальнення. Наукова новизна. Запропоновано підхід, що полягає в об’єднанні автоматичного формування масок водних об’єктів (за допомогою NDWI) та нейромережі U-Net, адаптованої до задач бінарної сегментації великих супутникових зображень. Така інтеграція уникає ручної розмітки та забезпечує точні результати виявлення води. Використання комбінованої функції втрат покращує чутливість моделі до тонких водних структур, а стійкість до варіативності спектральних характеристик і атмосферних перешкод підтверджується експериментами в різних умовах зйомки. Висновки. Розроблено ефективну модель для сегментації водних об’єктів на супутникових знімках Sentinel-2 з використанням глибокої нейронної мережі архітектури U-Net. Процес включав підготовку даних, де автоматично генерувалися маски водних об’єктів на основі індексу NDWI, та детальне навчання моделі з комбінованою функцією втрат, що поєднує бінарну крос-ентропію та коефіцієнт Дайса. Модель досягла високих показників точності, підтверджених метриками F1-міри (0.8897), точності (0.8721), повноти (0.9080) таIoU (0.8013), що свідчить про її здатність до точного виявлення водних об’єктів різних розмірів і форм. Перевагами використаних підходів є поєднання глибинного навчання з попереднью підготовкою даних, що дозволило автоматизувати процес виявлення водних об’єктів та забезпечити високу точність сегментації. Модель демонструє гнучкість, масштабованість та обчислювальну ефективність, що робить її придатною для практичного застосування в моніторингу водних ресурсів і екологічних дослідженнях. Майбутні напрямки дослідження направлені на експерименти з іншими архітектурами нейронних мереж, використання альтернативних методів створення масок та врахування просторово-часової інформації, що дасть змогу підвищити ефективність і універсальність моделі.