АЕРОКОСМИК (СПУТНИК) ВА ДРОН (UAV) МАЪЛУМОТЛАРИНИ ИНТЕГРАЦИЯ ҚИЛИШ ОРҚАЛИ ИНСОН ОМИЛИСИЗ, СУНЪИЙ ИНТЕЛЛЕКТ ЁРДАМИДА ЕР ХАРИТАЛАРИНИ ТУЗИШ ВА ХАТОЛИКЛАРНИ МИНИМАЛЛАШТИРИШ
Keywords:
ер ресурслари, автоматик хариталаш, сунъий интеллект, спутник тасвирлари, дрон технологиялари, Data Fusion, Semantic Segmentation, Super-Resolution, Edge AI, кадастр тизими.Abstract
Ушбу мақолада ер ресурсларини хариталаш жараёнида инсон омилини истисно қилиш мақсадида сунъий йўлдош ва дронлардан олинган юқори аниқликдаги маълумотларни интеграция қилишга асосланган сунъий интеллект тизими тадқиқ этилган. Тадқиқотда спутник (Sentinel-2, Landsat-9) ва дрон (RGB, LiDAR) маълумотларини Multi-Level Data Fusion усули орқали бирлаштириш, тасвирларни автоматик мослаштириш (Image Registration), супер-резолюция ва семантик сегментация алгоритмларини қўллаш масалалари кўриб чиқилган. CNN, Transformer, GAN ва Edge AI технологиялари асосида хариталарни автоматик генерация қилиш ҳамда хатоликларни минималлаштириш механизмлари таклиф этилган. Тадқиқот натижаларига кўра, интеграциялашган сунъий интеллект тизими анъанавий хариталаш усулларига нисбатан аниқликни 5–10 см гача ошириш, вақт сарфини 70–80% га қисқартириш ва инсон хатоларини минимал даражага тушириш имконини беради. Мазкур ёндашув “рақамли ер” концепциясини амалга оширишда муҳим аҳамият касб этади.
References
1. Jensen J.R. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective. – Pearson Education, 2016. – 592 p.
2. Richards J.A., Jia X. Remote Sensing Digital Image Analysis. – Springer, 2018. – 494 p.
3. Dosovitskiy A., Beyer L., Kolesnikov A., et al. An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale // ICLR. – 2021.
4. NVIDIA Corporation. NVIDIA Jetson Platform for Edge AI. – Technical White Paper, 2023.
5. ESA. Sentinel-2 User Handbook. – European Space Agency, 2022.
