Потапенко Анна2026-02-162026-02-162025Потапенко А. Автоматизація визначення висоти будівель за даними супутникового знімання. - Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр. – Київ, КАІ, 2025. - 130 с.Факультет наземних споруд і аеродромів. Кафедра аерокосмічної геодезії та землеустроюhttps://er.kai.edu.ua/handle/KAI/69231Робота публікується згідно наказу ректора Університету від 27.05.2021 р. №311/од «Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету». Науковий керівник: Великодський Юрій ІвановичРобота присвячена вирішенню актуальної задачі автоматизації вилучення метричних параметрів забудови з космічних знімків. Метою дослідження є розробка програмного інструментарію для оперативного визначення висоти будівель. Основні результати: 1. Розроблено алгоритм на мові Python (бібліотеки OpenCV, GDAL, PyTorch), що поєднує методи комп'ютерного зору та нейромережеву семантичну сегментацію. 2. Реалізовано метод розрахунку висоти об'єктів на основі геометричного аналізу довжини їхніх тіней та параметрів сонячного освітлення на момент знімання. 3. Проведено експериментальну перевірку точності алгоритму на тестових ділянках міської забудови, що підтвердило можливість напівавтоматичного наповнення баз даних містобудівного кадастру. Практичне значення: отримані результати дозволяють значно скоротити час на обробку великих масивів геопросторових даних порівняно з ручним дешифруванням. Розроблений алгоритм може бути інтегрований у сучасні ГІС-системи для ведення тривимірних моделей міст та контролю щільності забудови.The work is dedicated to solving the urgent problem of automating the extraction of building metric parameters from satellite imagery. The research aim is to develop software tools for the rapid determination of building heights. Key results: 1. An algorithm was developed in Python (using OpenCV, GDAL, and PyTorch libraries), combining computer vision methods with neural network-based semantic segmentation. 2. A method for calculating object heights based on the geometric analysis of shadow length and solar illumination parameters at the time of imagery acquisition was implemented. 3. Experimental verification of the algorithm's accuracy was conducted on urban test sites, confirming the feasibility of semi-automated population of urban planning cadastre databases. Practical significance: The results obtained allow for a significant reduction in the processing time of large geospatial datasets compared to manual interpretation. The developed algorithm can be integrated into modern GIS systems for maintaining 3D city models and monitoring building density.дистанційне зондування землісупутникові знімкивисота будівелькомп'ютерний зірсегментація зображеньаналіз тінейфотограмметріяглибоке навчаннягеоінформаційні системимістобудівний кадастрцифрова модель поверхніremote sensing of the earthsatellite imagerybuilding heightcomputer visionimage segmentationshadow analysisphotogrammetrydeep learninggeographic information systemsurban cadastredigital surface modelкваліфікаційна робота