(untitled) (ИЗВЕСТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ, 2026)
В статье представлен обзор современных нейросетевых методов обработки спутниковых изображений, применяемых в задачах геоэкологического мониторинга и оценки природных рисков. Рассмотрены архитектуры глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети, сегментационные модели (U-Net, DeepLab), рекуррентные сети и трансформеры. Особое внимание уделено возможностям данных методов при картографировании оползней, оценке эрозии почв, мониторинге наводнений и водных ресурсов. Проведен анализ международного опыта и обозначены перспективы использования нейросетевых технологий в условиях горных районов Кыргызстана. Подчеркнуты преимущества и ограничения подходов, а также предложены направления дальнейших исследований в контексте создания национальной системы экологического мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций.