• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Построение информационно-аналитических инструментов для организации оперативного геомониторинга опасных явленийDesign of information and analytical tools for organizing operational geomonitoring of hazardous phenomena

Члены комитета:
Тумковский Сергей Ротиславович («Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», д.т.н., председатель комитета), Афанасьев Валерий Николаевич («Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», д.т.н., член комитета), Бахтадзе Наталья Николаевна (Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук , д.т.н, член комитета), Леохин Юрий Львович (Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский технический университет связи и информатики», д.т.н., член комитета), Неусыпин Константин Авенирович (Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», д.т.н., член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:
6/26/2025
Диссертация принята к защите:
8/27/2025
Дисс. совет:
Совет по инженерным наукам и прикладной математике
Дата защиты:
10/16/2025
Диссертационное исследование посвящено разработке методов и алгоритмов обработки информации для мониторинга лесных массивов с целью предупреждения опасных природных явлений. Теоретической основой исследования служат методы анализа изображений, машинного обучения и модульного программного проектирования.   Предложена методика сбора и обработки данных с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), включающая алгоритмы оценки объема охвата исследуемой зоны лесных массивов, распознавания объектов мониторинга и анализа их пространственно-временных характеристик с учетом метеорологических факторов. Разработана методика детектирования и классификации объектов лесных массивов, обеспечивающая определение древесных пород, возраста, санитарного состояния и плотности насаждений. На основе сверточных и трансформерных нейросетевых архитектур выполнены вычислительные эксперименты с целью распознавания объектов лесного хозяйства на изображениях. Разработана архитектура информационно-аналитической системы (ИАС) мониторинга лесных массивов. В состав ИАС входят программные средства сбора и обработки изображений лесных массивов, получаемых с помощью БПЛА, что позволяет проводить оценку лесных ресурсов, в частности, для выявления зон лесных массивов с повышенной пожароопасностью. Предложенный подход может быть адаптирован для задач геомониторинга и анализа лесных природных ресурсов.
Диссертация [*.pdf, 6.79 Мб] (дата размещения 6/27/2025)
Резюме [*.pdf, 660.61 Кб] (дата размещения 6/27/2025)
Summary [*.pdf, 445.94 Кб] (дата размещения 6/27/2025)

Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации



Отзывы
Отзыв научного руководителя
Отзыв члена Комитета
Сведения о результатах защиты:
Комитет по диссертации рекомедовал присудить ученую степень кандидата наук (Протокол №2 от 16.10.2025).Диссертационный совет принял решение присудить искомую степень кандидата наук (Протокол №7 от 30.10.2025г.
См. на ту же тему

Методы глубинного обучения для предсказания Z-ДНК на основе омиксных данныхКандидатская диссертация

Соискатель: Бекназаров Назар Сохибжонович
Руководитель: Попцова Мария Сергеевна

Приложение машинного обучения к теоретико-игровым задачам: аукционы и марковские игрыКандидатская диссертация

Соискатель: Иванов Дмитрий Игоревич
Руководитель: Нестеров Александр Сергеевич
Дата защиты: 12/27/2024

Исследование универсальности моделей статистической механики методами машинного обученияКандидатская диссертация

Соискатель: Чертенков Владислав Игоревич
Руководитель: Щур Лев Николаевич
Дата защиты: 11/5/2024