Postgraduate Student, Department of Ecology and Environmental Protection
аспирант, кафедра экологии и природоохранной деятельности
This research discusses an innovative approach to creating an automated system for monitoring water bodies based on modern remote sensing and computer vision technologies. The presented solution is aimed at overcoming the key limitations of traditional environmental monitoring methods, such as high labor intensity, subjectivity of assessments and insufficient efficiency of data acquisition. The developed software package implements a three-stage analysis algorithm: automatic recognition of water bodies on satellite images, calculation of their morphometric characteristics and optimized design of a network of monitoring stations. Particular attention is paid to the adaptability of the system to various types of initial data and shooting conditions, which ensures high accuracy of results even when working with lowquality images. The mathematical foundations of the algorithms, the results of experimental studies and practical recommendations for implementation are described. The results demonstrate the promise of using automated analysis systems to solve environmental monitoring problems in the face of increasing anthropogenic load on aquatic ecosystems.
Рассмотрен инновационный подход к созданию автоматизированной системы мониторинга водных объектов, основанный на современных технологиях дистанционного зондирования и компьютерного зрения. Представленное решение направлено на преодоление ключевых ограничений традиционных методов экологического мониторинга, таких как высокая трудоемкость, субъективность оценок и недостаточная оперативность получения данных. Разработанный программный комплекс реализует трехэтапный алгоритм анализа: автоматическое распознавание водных объектов на спутниковых снимках, расчет их морфометрических характеристик и оптимизированное проектирование сети мониторинговых станций. Особое внимание уделено адаптивности системы к различным типам исходных данных и условиям съемки, что обеспечивает высокую точность результатов даже при работе с низкокачественными изображениями. Описаны математические основы алгоритмов, результаты экспериментальных исследований и практические рекомендации по внедрению. Результаты демонстрируют перспективность применения автоматизированных систем анализа для решения задач экологического мониторинга в условиях возрастающей антропогенной нагрузки на водные экосистемы.