XXIV.F.345
Нейросетевая модель сегментации границ сельскохозяйственных полей России по данным Sentinel-2
Епифанова А.С. (1), Мещеряков А.В. (1), Кашницкий А.В. (1), Трошко К.А. (1), Денисов П.В. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Точное выделение границ сельскохозяйственных полей является фундаментальной задачей для мониторинга землепользования, прогнозирования урожайности и управления агроресурсами. Данная работа посвящена разработке метода автоматического детектирования границ сельскохозяйственных полей России по данным спутниковой съёмки Sentinel-2.
В работе используются современные нейросетевые технологии на основе визуальных трансформеров, механизмов внимания и многозадачного обучения (Zhao et al. 2025) и безоблачные композитные изображения России по данным спутников серии Sentinel-2 (Кашницкий и др. 2022). Рассматривается возможность использования разновременных карт спектральных индексов, что позволяет повысить точность выделения сельскохозяйственных полей.
В работе предлагается многорегиональная тренировочная выборка, на основе которой была обучена модель, показавшая высокую обобщающую способность, в том числе на регионах, географически отличных от обучающих данных.
В работе оценивается качество полученного алгоритма на различных зонах агропояса, выявляются наиболее перспективные для применения зоны. Производится сравнение с существующими картами границ с/х полей (Corley I. et al. 2026). Рассматриваются возможные пути дальнейшего улучшения карт полей для получения более точных результатов.
Работа выполнена в рамках темы ИКИ РАН «Космос -Д» (госрегистрация № 122042500019-6) с использованием инфраструктуры Центра коллективного пользования «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2019).
Ключевые слова: спутниковые снимки, Sentinel-2, нейронные сети, границы полей
Литература:
- Кашницкий А.В., Бурцев М. А., Прошин А.А., Технология создания безоблачных композитных изображений по данным спутников серии Sentinel-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2022. Т. 19. № 5. С. 76-85.
- Zhao H. et al. A large-scale VHR parcel dataset and a novel hierarchical semantic boundary-guided network for agricultural parcel delineation //ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. – 2025. – Т. 221. – С. 1-19.
- Corley I. et al. Fields of The World: A Field Guide for Extracting Agricultural Field Boundaries //arXiv preprint arXiv:2602.08131. – 2026.
- Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151-170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов