Explore the water — Computer Vision для анализа водоёмов по спутниковым снимкам

Используемые навыки Machine Learning Algorithms Python Pytorch Анализ данных Компьютерное зрение

Описание

Исследовательский проект на стыке Computer Vision и анализа спутниковых данных: выделение водной поверхности, построение карт глубин и классификация дна по изображениям. Цель — исследовать возможность извлекать полезную пространственную информацию из снимков с помощью глубокого обучения. Это исследовательский прототип, а не сертифицированная гидрографическая система.

Решение

Моя работа включала постановку ML-задачи, обработку изображений, эксперименты с нейросетями на Python/PyTorch, визуализацию карт и подготовку презентации. В материалах показан конвейер: спутниковый снимок → предобработка → выделение воды → оценка глубин → классификация дна. Для визуализации использовался Matplotlib. Для прикладного внедрения потребуются независимая проверка на новых водоёмах, сопоставление с измерениями и оценка устойчивости к условиям съёмки.

Результат

В портфолио представлены настоящие слайды проекта: исходные спутниковые изображения, визуализации оценок глубины и классов дна. Продемонстрирован исследовательский конвейер работы с геопространственными изображениями. Точность на новых территориях и коммерческое применение здесь не заявляются.