АВТОМАТИЗАЦІЯ ОБРОБКИ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ ДАНИХ ТЕХНОЛОГІЄЮ НЕЙРОМЕРЕЖІ

Методика. У даній статті представлено оптимізацію обробки геоданих, заснованих на глибинних нейронних мережах (GeoDNN+ 2.0), яка пропонує ефективний та автоматизований підхід до аналізу географічних даних. Вступний розділ розкриває недоліки існуючих систем геоінформаційної обробки даних, такі як складність налаштування, обмежені ресурси та час обробки, недостовірні результати та необхідність постійного моніторингу. Він підкреслює потребу у оптимізованому підході, що вирішує ці недоліки та відкриває перспективи для геоінформатики. Результати. GeoDNN+ 2.0 базується на глибинних нейронних мережах, які використовуються для автоматичного визначення характеристик географічних об'єктів без попередньої ручної обробки даних. Це дозволяє уникнути людських помилок та підвищує точність обробки, а механізми самонавчання забезпечують постійне покращення якості з використанням нових даних. GeoDNN+ 2.0 демонструє високу ефективність обробки великих обсягів геоданих завдяки оптимізованій структурі та паралельним обчисленням. Іншою важливою перевагою GeoDNN+ 2.0 є його здатність до ефективної інтеграції з різними джерелами геоданих, що дозволяє отримати повний обсяг інформації та забезпечує комплексний аналіз. Це особливо корисно в сферах, де велика кількість даних з різних джерел вимагає глибокого аналізу та зручних інструментів для інтеграції. Загальна мета статті – розкрити потенціал GeoDNN+ 2.0 у вирішенні різноманітних завдань геоінформатики та показати його переваги порівняно з існуючими системами. Для досягнення цієї мети, автори презентують детальний аналіз архітектури GeoDNN+ 2.0 та наводять приклади його реалізації на основі класифікації географічних об'єктів у форматі shapefile. Загалом, стаття демонструє, що GeoDNN+ 2.0 є потужним та перспективним інструментом для сучасної геоінформатики, що вирішує недоліки існуючих систем та надає оптимізацію можливостей для обробки та аналізу геоданих, враховуючи потреби сучасного світу.