Identification of logged and windthrow areas from Sentinel-2 satellite images using the U-net convolutional neural network and factors affecting its accuracy

Abstract

Представлены результаты распознавания (сегментации) вырубок и ветровалов по спутниковым снимкам Sentinel-2 с применением свёрточных нейронных сетей архитектуры U-net в разных районах европейской территории России и Урала.Объём обучающей выборки составил свыше 17 тыс.объектов.Как для вырубок, так и для ветровалов получены в целом удовлетворительные оценки точности (среднее значение F-меры свыше 0,5).При этом выявлены существенные различия точности распознавания в зависимости от характеристик нарушений лесного покрова и самих насаждений.Так, максимальная точность достигнута для ветровалов, вызванных смерчами, что обусловлено их геометрическими особенностями

Topics & Concepts