Застосування штучного інтелекту при фотограмметричному опрацюванні цифрових даних

У статті розглядається вплив алгоритмів нейромереж штучного інтелекту на процес фотограмметричного опрацювання цифрових знімків та формування щільних хмар точок. Зазначено, що інтеграція алгоритмів машинного навчання, зокрема глибокого навчання, дозволяє автоматизувати ключові етапи опрацювання, підвищити точність класифікації об’єктів, оптимізувати геометричну корекцію зображень та покращити якість кінцевих геопросторових продуктів у вигляді ортофотоплана місцевості. Описано основні етапи фотограмметричного процесу: від збору первинних даних до формування ортофотопланів та тривимірних моделей місцевості. Особлива увага приділяється ролі нейромережі у покращенні щільності хмари точок за рахунок правильної інтерпретації точок на цифрових знімках, класифікації об’єктів та зменшенні впливу людського фактора. Визначено виклики, пов’язані з потребою у великих обсягах якісних навчальних даних. Обґрунтовано перспективність застосування нейромереж штучного інтелекту у фотограмметрії та необхідність подальших досліджень у цьому напрямку. Ключові слова: нейромережа, штучний інтелект, фотограмметрія, машинне навчання, хмара точок, ортофотоплан, 3D-модель, цифровий знімок.