Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Как мы научили CatBoost находить борщевик на спутниковых снимках

02.04.2026 07:00:16 | Хабр
Хабы: Блог компании Яндекс, Блог компании Yandex Cloud & Yandex Infrastructure, Машинное обучение, Экология, Искусственный интеллект

С 1 марта 2026 года владельцы участков обязаны контролировать распространение борщевика Сосновского на законодательном уровне. Основным инструментом мониторинга стали спутниковые снимки, поскольку на них можно быстро обнаруживать очаги распространения борщевика на больших площадях. Однако ручное картографирование огромных территорий по снимкам с воздуха — процесс дорогой и плохо масштабируемый.

Меня зовут Сергей Кукуруз, я руковожу ML‑проектами в центре технологий для общества Yandex Cloud. В этой статье расскажу, как мы совместно со студентами Школы анализа данных (ШАД), а также с движением добровольцев «СтопБорщевик» автоматизировали этот процесс с помощью машинного обучения. Мы подробно разберём технический пайплайн: от нормализации GeoTIFF‑файлов и извлечения признаков (индекс CIVE) до обучения модели в CatBoost.

Я расскажу, почему для классификации объектов на спутниковых снимках градиентный бустинг зачастую эффективнее нейросетей, и как применить этот стек для поиска любых объектов — от лесных вырубок до руин крепостей. Собственный дата‑центр не потребуется, это можно сделать в домашних условиях — главное, чтобы у вас было достаточно спутниковых снимков для разметки данных:) 

Кому любопытно — добро пожаловать под кат!
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro