Россия в цифрах

В качестве исходных данных использованы сезонные бесснежные безоблачные полные покрытия каждого региона страны срезами космической съемки высокого (Канопус-В) и среднего (Sentinel-2, Landsat-8,9) разрешения. Для каждого региона исходные данные подобраны индивидуально для достижения наиболее актуального покрытия всей территории с наилучшим качеством.

Представленная в общем доступе информация ограничена по детализации. Максимально подробные сведения доступны на каждый регион индивидуально после авторизации и только для пользователей с подтвержденной учетной записью сотрудника органов власти.

Опубликованные сведения являются объединением индивидуальных срезов космической съемки для каждого региона, полученных в 2021/2022/2023 годах.

Аналитические отчеты и тематические слои сформированы с экспертным контролем данных, извлеченных с космических снимков с использованием машинного обучения. Все результирующие данные проверены квалифицированными специалистами.

Применяемые технологии машинного обучения в основном представлены свёрточными нейронными сетями. Всего используется более 30 алгоритмов с собственной архитектурой Госкорпорации «Роскосмос»

Применяемые нейронные сети обучены для отдельных природно-климатических зон, что обеспечивает достижение оптимальных результатов. Качество исходной сегментации оценивается по метрикам IoU и F1 score на основе независимых выборок для каждой модели

Используемые космические изображения имеют точность пространственной привязки не хуже 3 пикселей изображения. Результирующие тематические слои имеют погрешность определения контуров не более 1 пиксела. Степень детализации контуров сопоставима с отображением элементов местности на топографических картах масштаба 1:50 000. Минимальная площадь распознавания объекта 70 кв. м. Средняя точность распознавания 90%