Pe baza acestui rezumat, clasificați contribuția principală a lucrării de cercetare.
Progresele recente în învățarea profundă au îmbunătățit semnificativ algoritmii de vedere pe calculator. Cu toate acestea, aplicarea lor la problemele din lumea reală rămâne o provocare din cauza lipsei de date adnotate. Monitorizarea mediului înconjurător este un domeniu în care este nevoie de algoritmi eficienți pentru a analiza imagistica detectată de la distanță. În această lucrare, prezentăm o abordare nouă folosind învățarea nesupravegheată pentru a identifica schimbările în peisajele dinamice. Metoda noastră utilizează informațiile temporale pentru a ghida segmentarea formelor de relief, reducând în același timp eforturile de adnotare manuală. Demonstrăm eficiența metodei aplicând-o sistemelor fluviale și costiere aflate în schimbare rapidă.
Contribuția principală a lucrării de cercetare este o nouă abordare a învățării nesupravegheate pentru identificarea schimbărilor în peisajele dinamice prin analizarea imaginilor detectate de la distanță și valorificarea informațiilor temporale pentru segmentarea formelor de relief cu eforturi minime de adnotare manuală.