Environmental Monitoring Using Drone Images and Convolutional Neural Networks

U-Net Performance for Beach Wrack Segmentation: Effects of UAV Camera Bands, Height Measurements, and Spectral Indices

“…Exploring the U-Net model's synergy with other technologies or data sources could be beneficial. Thomazella et al [72] documented the efficacy of drone imagery merged with CNNs for environmental monitoring. Given the promising results of the "RGB" and "RGB and height" combinations, integrating them with resources like satellite images could create a more comprehensive system for coastal environment monitoring.…”

Digital tools for the formation of urban green infrastructure

“…Особую роль приобретает применение беспилотных летательных аппаратов, которые могут выполнять различные функции в зависимости от используемого дополнительного оборудования. Например, производить аэрофотосъемку разных масштабов (имеющую более высокое разрешение в сравнении со спутниковыми снимками и позволяющую получить изображение в нужный момент времени) для подготовки ортофотопланов территории [5,6], а также воздушное лазерное 3D-сканирование с целью получения высокоточных пространственных данных. Активно внедряется технология мобильного лазерного сканирования (например, в Краснодаре [7]).…”

“…Для сбора полевых данных также возможно применение датчиков, измеряющих эффективность зеленых насаждений в предоставлении экосистемных услуг в режиме реального времени (результаты измерений физиологических процессов деревьев 16 устройствами в Москве представлены в [8]). При подключении инструментов машинного обучения возможно ускорить и автоматизировать оценку состояния ГЗИ по заданным критериям, после чего результаты анализа визуализируются с помощью различных ГИС-программ [5,6]. Например, довольно популярным стал морфологический пространственный анализ (MSPA), позволяющий оценить связность ГЗИ, выявить ее структурные элементы, оценить их краевую зону (результаты применения в Москве представлены в [2], Грозном -в [9]).…”

Extração e aprendizado de características espectrais em imagens de sensoriamento remoto de baixa altitude

“…Utilizado para aquisição de informações sobre objetos e locais sem contato físico, possui uma ampla gama de modo de captura, utilizando desde dispositivos terrestres até aeronaves, Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT)s e satélites, capturando dados que variam desde imagens RGB até dados hiperespectrais. Com esta variedade de dados suas aplicações abrangem diversas áreas desde o monitoramento ambiental (THOMAZELLA et al, 2018), detecção de cultivos (FARIA et al, 2012). Neste trabalho daremos destaque às aplicações para AP e mapeamento de vegetação (XIE;SHA;YU, 2008).…”