Pravděpodobnostní model pro rozpoznání druhu využití krajiny v časových sekvencích satelitních snímků

Abstract

Vyvinuli jsme metodu na rozpoznávání změn povrchu krajiny v posloupnostech satelitních snímků s vysokým časovým rozlišením. Představujeme dva postupy strojového učení: Jeden založený na skry-tých Markovových modelech, druhý zalo-žený na obousměrné rekurentní neuronové síti. Obě metody byly otestovány na sku-tečných datech ze satelitů Landsat.We developed a method to recognize changes of the land cover in sequences of satellite images with high temporal resolution. Two machine learning approaches are proposed: one based on a combination of several hidden Markov models, the other based on a single bidirectional recurrent neural network. Both methods were tested on real data from the Landsat satellites.