Визначення температури поверхні лісу за супутниковими зображеннями хмарності і карти опадів
Автор: Григорак Ілона Анатоліївна
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Метою цієї магістерської кваліфікаційної роботи є проведення дослідження існуючих методів та алгоритмів для навчання штучних нейронних мереж з ціллю подальшого використання для класифікації фрагментів супутникових знімків, а також створення програмного рішення для прогнозування температури лісу за даними про хмарність та опади. Програмна система використовує штучні нейронні мережі створені із використанням фреймворку TensorFlow та його розширення – бібліотеки Keras. Для кодування основної логіки програми було обрано мову програмування Python. Графічний інтерфейс користувача реалізований вбудованими засобами Python та методами відображення графіки із бібліотеки OpenCV. Для роботи із великими наборами даних було використано структури із пакету NumPy. У ході проектування програмного рішення було розроблено діаграму прецедентів для відображення основних сценаріїв використання. Було проаналізовано предметну область для формулювання вимог до програмного забезпечення, виконання яких забезпечує відповідність бізнес-потребам. Виконана робота включає детальний порівняльний аналіз конкурентних методів вирішення подібних задач та аналіз отриманих результатів роботи розробленого програмного забезпечення, фрагменти коду та пояснювальну записку. Результатом роботи є програмна реалізація застосунку на основі проаналізованих наукових літературних джерел, що надає змогу переглядати інформацію про виявлення пожеж в інтерактивному форматі. Обсяг роботи складає 79 сторінок.