Application of machine learning for NDVI-based erosion zone segmentation

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.53894/ijirss.v8i3.7021
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper discusses the application of machine learning methods for the automatic detection of erosion zones based on the NDVI index. The U-Net model with the EfficientNetB0 pre-trained encoder is used, which allows us to achieve high segmentation accuracy. The study includes the preparation and analysis of geospatial data, model training, and testing on data from the region of South Kazakhstan. The developed system demonstrates an accuracy of 99.99%, which confirms the effectiveness of the proposed methodology. The obtained results can be used for monitoring soil degradation and taking measures to prevent erosion processes.