Pesquisadores do Instituto Físico-Técnico da Universidade Estadual de Petrozavodsk, juntamente com
Para imagens bidimensionais de treinamento do sistemadividido em círculos com um certo raio, explicam os cientistas. Em cada um deles, os pixels foram conectados por uma linha de tal forma que o resultado foi uma sequência de elementos que diferem em tom. Essa abordagem permite converter uma imagem bidimensional em uma série unidimensional que pode ser analisada pelo sistema.
Depois de treinar o modelo em várias imagens, eleé capaz de prever valores de entropia com alta precisão já em outras imagens. A eficácia da abordagem foi avaliada pela similaridade dos valores de entropia previstos pela inteligência artificial e calculados por métodos matemáticos. O estudo mostrou que a precisão atingiu de 81 a 99%, enquanto o tempo de processamento foi reduzido de oito dias para vários segundos.
Um exemplo de uma área de superfície e a distribuição de entropia 2D correspondente (topo), um gráfico de seção transversal da distribuição de entropia (parte inferior). Imagem: Andrey Velichko
Entropia é uma medida de caos, irregularidade ouheterogeneidade, que é usada para descrever sistemas de natureza diferente. A ordenação de pixels de diferentes "tons" permite tirar uma conclusão sobre como este ou aquele pedaço de terra é usado. Tradicionalmente, algoritmos matemáticos especiais são usados para processar esses dados.
Ao analisar as imagens de satélite, pode-se entenderquanto a floresta sofreu com incêndios, ventos fortes ou invasão de pragas, dizem os cientistas. Além disso, as imagens tiradas ao longo dos anos podem ser usadas para avaliar a rapidez com que as paisagens naturais são substituídas por cidades ou terras agrícolas.
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