ТРАНСФОРМАЦІЯ ПАРАДИГМИ МОНІТОРИНГУ ЗЕМЕЛЬ, СПРИЧИНЕНА РОЗВИТКОМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Ключові слова:
штучний інтелект, моніторинг земель, парадигма, моделі, автоматизація, дистанційне зондування ЗемліАнотація
Методологія моніторингу земель постійно вдосконалюється у зв’язку впровадженням сучасних технологій. На сучасному етапі результатом глобального технічного прогресу є штучний інтелект, який виступає рушійною силою інновацій. Наявність численних наукових публікацій про окремі впровадження штучного інтелекту в існуючі методи досліджень підтверджує та аргументує необхідність перегляду чинної парадигми моніторингової діяльності, зокрема моніторингу земель. Моніторинг земель це комплексна система спостережень, об’єктом якої є всі категорії земель, система має методичний інструментарій для вирішення поставлених завдань. Парадигма моніторингу земель визначається методологічним апаратом та останні сто років трансформувалась декілька разів, від етапу застосування традиційних інструментальних методів моніторингу до впровадження моделей штучного інтелекту. Для сучасної моніторингової діяльності важливими є такі технологічні напрями штучного інтелекту: машинне навчання та глибоке навчання, експертні системи та інтелектуальні системи прийняття рішень. Штучний інтелект не просто вдосконалює окремі методи аналізу та обробки даних, а змінює парадигму моніторингу у зв’язку з широким спектром застосування сучасних технологій в процесі спостережень за об’єктами моніторингу. Сьогодні трансформація парадигми моніторингу земель полягає у переході від процесу візуального аналізу даних до оперативного високотехнологічного оброблення результатів спостереження за станом земель.
Посилання
Jonuzi, Edmond, Durduran, S. & Alkan, Tansu. (2022). Kadastro 2034’e Doğru Kuzey Makedonya Kadastrosu(North Macedonian Cadastre Towards Cadastre 2034). Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 4. 26-44. https://www.doi.org/10.47112/neufmbd.2022.3.
Zhukovskyi, V., Shatnyi, S., & Zhukovska, N. (2020). Neironna merezha dlia rozpiznavannia ta klasyfikatsii kartohrafichnykh zobrazhen hruntovykh masyviv [Neural network for recognition and classification of cartographic images of soil arrays]. Scientific Bulletin of NLTU, 30 (5), 100-104. https://doi.org/10.36930/40300517 {in Ukrainian}.
Hnatushenko, V., Hnennyi, I., Udovyk, I., & Shevtsova, O. (2021). Segmentation of aerospace images using convolutional neural networks [Seghmentatsiia aerokosmichnykh zobrazhen z vykorystanniam zhghortkovykh neironnykh merezh]. Systemni tekhnolohii. Rehionalnyi mizhvuzivskyi zbirnyk naukovykh prats, 6 (137), 23-30. https://doi.org/10.34185/1562-9945-6-137-2021-03 {in Ukrainian}.
Kashtan, V., Hnatushenko, V., Udovyk, I., & Shevtsova, O. (2023). Neiromerezheve rozpiznavannia ob'iektiv zabudovy na aerofotoznimkakh [Neural network recognition of built-up objects in aerial photographs]. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, 1, 30-39. https://doi.org/10.32782/IT/2023-1-5 {in Ukrainian}.
Smilka, V. (2017). Klasyfikatsiia obiektiv, shcho buduiutsia zasobamy neironnykh merezh [Classification of objects under construction by means of neural networks]. Upravlinnia rozvytkom skladnykh system, (30), 193-199. {in Ukrainian}.
Malanchuk, M., Muzyka, N., Kravchuk, M., & Lukianchenko, Yu. (2024). Perspektyvy vykorystannia shtuchnoho intelektu v kadastrovykh ta zemlevporiadnykh protsesakh [Prospects for the use of artificial intelligence in cadastral and land management processes]. Ukrainskyi zhurnal prykladnoi ekonomiky ta tekhniky, 9(4), 282-287. https://doi.org/10.36887/2415-8453-2024-4-42. {in Ukrainian}.
Shelestov, A. & Bukhanevych, R. (2024). Analysis of Satellite Data Time Series for Forest Condition Monitoring using Neural Networks with Three-Dimensional Convolutions. International Scientific Technical Journal Problems of Control and Informatics. 69. 73-82. https://doi.org/10.34229/1028-0979-2024-4-5.
Intellectual capital is the foundation of innovative development: Engineering, Computer Science, Agriculture. Monographic series «European Science». Book 18. Part 3. 2023. https://doi.org/10.30890/2709-2313.2023-18-03.
Burton, L. Dave, N. Fernandez, R. Jayachandran K. & Bhansali S. (2018) Smart Gardening IoT Soil Sheets for Real-Time Nutrient Analysis. Journal of The Electrochemical Society, Vol. 165, № 8. https://doi.org/10.1149/2.0201808jes.
Kamilaria А. & Prenafeta-Boldu F. (2018) Deep learning in agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture. №147. 70-90. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016.
Yurchenko, I., Khodakivska, O. & Martyniuk, M. (2025). Forecasting Agricultural Land Prices in Ukraine using Deep LSTM Neural Networks. Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal. 11, 1, 183-212. https://doi.org/10.51599/are.2025.11.01.07.
Resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine «Pro zatverdzhennia Poriadku provedennia monitorynhu zemel i hruntiv» 23.07.2024 №848 WEB URL https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/848-2024-%D0%BF#Text {in Ukrainian}.
Smilka, V. (2024). Teoretyko-metodychni zasady provedennia monitorynhu zemel riznykh katehorii [Theoretical and methodological principles of land monitoring for different categories]. Prostorovyj rozvytok, (10), 531-543. https://doi.org/10.32347/2786-7269.2024.10.531-543. {in Ukrainian}.
Lyashchenko, A. (2004). Metodolohichni osnovy ta informatsiino-tekhnolohichni modeli infrastruktury heoprostorovykh danykh miskykh kadastrovykh system [Methodological foundations and information-technological models of geospatial data infrastructure of urban cadastral systems]. Doctor of Technical Sciences Dissertation (05.24.04) Kyiv, 315 p. {in Ukrainian}.
Smilka, V. (2019). Ontolohichna model mistobudivnoho monitorynhu zemel naselenykh punktiv [Ontological model of urban planning land monitoring of settlements]. Tekhnichni nauky ta tekhnolohii, (4 (18)), 223-228.
Zvenigorodskyi, O., Zinchenko, O., Chychkariov, Ye. & Kisil, T. (2022). Shtuchnyi intelekt [Artificial Intelligence]. Kyiv: DUT, 193 p. {in Ukrainian}.
Solodovnyk, H. (2021). Metody ta systemy shtuchnoho intelektu [Methods and Systems of Artificial Intelligence]. Kharkiv: TOV «DISA PLIUS», 177 p. {in Ukrainian}.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.