1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2024
4. ⅩⅢ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2024)

Назва:	Аналіз вегетаційного індексу на основі мультиспектральних даних з використанням штучного інтелекту
Інші назви:	Analysis of vegetation index based on multispectral data using artificial intelligence
Автори:	Паляниця, Юрій Богданович Гупало, А. С. Palianytsia, Y. B. Hupalo, A. S.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис:	Паляниця Ю. Б. Аналіз вегетаційного індексу на основі мультиспектральних даних з використанням штучного інтелекту / Юрій Богданович Паляниця, А. С. Гупало // Тези ⅩⅢ МНПК „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2024 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2024. — С. 512–513. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Бібліографічне посилання:	Паляниця Ю. Б., Гупало А. С. Аналіз вегетаційного індексу на основі мультиспектральних даних з використанням штучного інтелекту // Тези ⅩⅢ МНПК „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2024 року. 2024. С. 512–513.
Bibliographic citation (APA):	Palianytsia, Y. B., & Hupalo, A. S. (2024). Analiz vehetatsiinoho indeksu na osnovi multyspektralnykh danykh z vykorystanniam shtuchnoho intelektu [Analysis of vegetation index based on multispectral data using artificial intelligence]. Book of abstracts of the ⅩⅢ International scientific and practical conference of young researchers and students „Current issues in modern technologies“, 11-12 December 2024, Ternopil, 512-513. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Palianytsia Y. B., Hupalo A. S. (2024) Analiz vehetatsiinoho indeksu na osnovi multyspektralnykh danykh z vykorystanniam shtuchnoho intelektu [Analysis of vegetation index based on multispectral data using artificial intelligence]. Book of abstracts of the ⅩⅢ International scientific and practical conference of young researchers and students „Current issues in modern technologies“ (Tern., 11-12 December 2024), pp. 512-513 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Збірник тез доповідей ⅩⅢ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2024 Book of abstracts of the ⅩⅢ International scientific and practical conference of young researchers and students „Current issues in modern technologies“, 2024
Конференція/захід:	ⅩⅢ Міжнароднана науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Журнал/збірник:	Збірник тез доповідей ⅩⅢ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Дата публікації:	11-гру-2024
Дата внесення:	24-січ-2025
Видавництво:	ФОП Паляниця В. А.
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	11-12 грудня 2024 року 11-12 December 2024
УДК:	681.3 631.4
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	512-513
Початкова сторінка:	512
Кінцева сторінка:	513
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47976
ISBN:	978-617-7875-88-7
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
URL-посилання пов’язаного матеріалу:	https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014 https://doi.org/10.15598/aeee.v22i2.5290
Перелік літератури:	1. Kemker, R., C. Salvaggio, and C. Kanan. "High-Resolution Multispectral Dataset for Semantic Segmentation." CoRR, abs/1703.01918. 2017. 2. Ronneberger, O., P. Fischer, and T. Brox. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation." CoRR, abs/1505.04597. 2015. 3. Kemker, Ronald, Carl Salvaggio, and Christopher Kanan. "Algorithms for Semantic Segmentation of Multispectral Remote Sensing Imagery Using Deep Learning." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Deep Learning RS Data, 145 (November 1, 2018): 60-77. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014. 4. Palaniza, Y., Martseniuk, A. and Yaskiv, V. Active Phased Array Antenna With Parallel Feeder Excitation At 3.7 Ghz. Advances in Electrical and Electronic Engineering, 22(2), 2024, pp.127-133. ISSN 1336-1376. https://doi.org/10.15598/aeee.v22i2.5290 . 5. Palianytsia Y., I. Lytvynenko, A. Menoub, H. Shymchuk, A Dubchak. Development of an algorithm for identification of damage types on the surface of sheet metal. Proceedings of the The 2nd International Workshop on “Computer Information Technologies in Industry 4.0” (CITI 2024). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 12-14, 2024. P.84-96. ISSN 1613-0073.
References:	1. Kemker, R., C. Salvaggio, and C. Kanan. "High-Resolution Multispectral Dataset for Semantic Segmentation." CoRR, abs/1703.01918. 2017. 2. Ronneberger, O., P. Fischer, and T. Brox. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation." CoRR, abs/1505.04597. 2015. 3. Kemker, Ronald, Carl Salvaggio, and Christopher Kanan. "Algorithms for Semantic Segmentation of Multispectral Remote Sensing Imagery Using Deep Learning." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Deep Learning RS Data, 145 (November 1, 2018): 60-77. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.014. 4. Palaniza, Y., Martseniuk, A. and Yaskiv, V. Active Phased Array Antenna With Parallel Feeder Excitation At 3.7 Ghz. Advances in Electrical and Electronic Engineering, 22(2), 2024, pp.127-133. ISSN 1336-1376. https://doi.org/10.15598/aeee.v22i2.5290 . 5. Palianytsia Y., I. Lytvynenko, A. Menoub, H. Shymchuk, A Dubchak. Development of an algorithm for identification of damage types on the surface of sheet metal. Proceedings of the The 2nd International Workshop on "Computer Information Technologies in Industry 4.0" (CITI 2024). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 12-14, 2024. P.84-96. ISSN 1613-0073.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	ⅩⅢ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2024)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.