(untitled) (Computer systems and information technologies, 2025)
Розглядається задача розрахунку зміни рівня лісистості на обраному лісництві. Наведено, що авторами було раніше розроблено програмне забезпечення для розрахунку лісистості та оброблення інформації про лісові насадження на прикладі селища Харківської області. Також описано розрахунки щодо порівняння лісистості за декілька років з використанням ресурсу Global Forest Watch, який різними кольорами відзначає місця, де здійснюється висадження нових насаджень або вирубування наявних. Виявлено низку особливостей та недоліків цього ресурсу. Для покращення розрахунків запропоновано використання супутникових знімків проєкту «Landsat» / «TimeSync». З цього ресурсу були взяті зображення окремого лісництва за період з 1984 по 2024 роки. Отримані зображення завантажувалися до оновленого додатка, потім виконувався розподіл на частини (ділянці). За основу моделі прогнозування обрано раніше створена авторами модель з переліком вхідних факторів, що містять показники відсотка зеленого кольору на обраній ділянці та на сусідніх з нею за три роки (визначний та два попередні). Прогнозований фактор – значення відсотка зеленого кольору на досліджуваній ділянці. Сформульовану задачу запропоновано розв’язати методом штучних нейронних мереж у середовищі мови програмування та аналізу даних R. Створено скрипт цією мовою, що не тільки будує штучну нейронну мережу, а ще визначає найкращу архітектуру та ефективний метод навчання нейронної мережі для обраного набору даних. Наведено розрахунок зміни лісистості на ділянці, зроблено прогноз на останній рік, що забезпечує похибку у 2,3%. Визначено, яка саме архітектура нейронної мережі забезпечує найкращий результат. Результати розрахунків свідчать про високу точність прогнозування.