Abstract
<jats:p>Запропоновано метод визначення дахових об’єктів сонячної генерації на супутникових та аерофотознімках за умов деградації їх просторової роздільної здатності. Виявлення об’єкта базується на розв’язанні задачі класифікації на зображеннях великою мовною моделлю для зменшення обчислювального навантаження та пришвидшення процесу ідентифікації. Запропонований метод призначено для оперативної інвентаризації об’єктів сонячної генерації з метою підвищення стійкості енергетичної інфраструктури України. На відміну від підходів семантичної сегментації, що потребують спеціалізованого навчання моделей і значних обчислювальних ресурсів, запропонований підхід з бінарною класифікацією локальних фрагментів зображення LLM не потребує додаткового навчання та дає змогу зменшити сумарні обчислювальні витрати за рахунок переходу від ресурсоємної задачі семантичної сегментації до задачі бінарної класифікації локальних фрагментів зображення. Запропоновано чотири промпт-стратегії виявлення заданого об’єкта на зображеннях. Розроблено алгоритм моделювання обмеженої просторової роздільної здатності знімків, що базується на контрольованому масштабуванні та інтерполяції локальних фрагментів зображення. Проведено обчислювальні експерименти на великій мовній моделі GPT-4o з порівняння стратегій формування критеріїв ідентифікації об’єктів сонячної генерації за різної просторової роздільної здатності. Встановлено закономірності впливу деградації просторової інформації в діапазоні 1–2 м/піксель на ефективність автоматизованої ідентифікації об’єктів. Підтверджено доцільність експериментального вибору логіки ідентифікації до умов просторової деградації зображення. Встановлено, що за високої деталізації, 0.1–0.3 м/піксель, найвищу точність забезпечує стратегія «бінарна класифікація на прикладах зображень» (F1-score = 0.9523), тоді як у разі збільшення масштабу пікселя, 1–2 м/піксель, стійкішими виявляються «класифікація на основі покрокового аналізу ознак» (F1-score = 0.6801) та «класифікація на основі гіпотез» (F1-score = 0.6502). Запропонований метод застосування мультимодальних мовних моделей надає можливість масштабованої автоматизованої інвентаризації об’єктів розподіленої сонячної генерації на великих територіях.</jats:p>