ГОСТ Р 70321.5-2022

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО

                                        ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ




                                                  НАЦИОНАЛЬНЫЙ                       ГОСТ Р
                                                     СТАНДАРТ
                                                   РОССИЙСКОЙ
                                                                                     70321 . 5—
                                                    ФЕДЕРАЦИИ                        2022




                              Технологии искусственного интеллекта для обработки
                                  данных дистанционного зондирования Земли

                               АЛГОРИТМ Ы ИСКУССТВЕННО ГО ИНТЕЛЛЕКТА
                                   ДЛЯ О ПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК
                              ДРЕВЕСНО -КУСТАРНИКО ВО Й РАСТИТЕЛЬНОСТИ
                                НА КОСМ ИЧЕСКИХ СНИМ КАХ, ПО ЛУЧАЕМ Ы Х
                                       С КО СМ ИЧЕСКИХ АППАРАТОВ
                                  О ПТИКО -ЭЛЕКТРО ННО ГО НАБЛЮ ДЕНИЯ

                                   Типовая методика проведения испытаний


                                                    Издание официальное




                                                             Москва
                                                Российский институт стандартизации
                                                               2022




коэффициент звукопоглощения

ГОСТ Р 70321.5—2022


                                       Предисловие
     1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным автономным образовательным учреждением
высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
(НИУ ВШЭ) и Обществом с ограниченной ответственностью «ГЕОАЛЕРТ» (ООО «ГЕОАЛЕРТ»)

    2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект»

     3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому
регулированию и метрологии от 28 октября 2022 г. № 1208-ст

    4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ




     Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона
от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации». Информация об из­
менениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего
года) информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений
и поправок — в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты». В случае
пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет
опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные
стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в ин­
формационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по
техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)




                                                              © Оформление. ФГБУ «РОТ», 2022

     Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и рас­
пространен в качестве официального издания без разрешения Федерального агентства по техническо­
му регулированию и метрологии

ГОСТ Р 70321.5—2022


                                         Введение
     Настоящий стандарт входит в серию стандартов «Технологии искусственного интеллекта для об­
работки данных дистанционного зондирования Земли».
     Настоящий стандарт развивает положения ГОСТ Р 59898 применительно к оценке функциональ­
ной корректности алгоритмов искусственного интеллекта для определения характеристик древесно­
кустарниковой растительности на космических снимках по ГОСТ Р 59753— 2021 (статья 32), получае­
мых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном
диапазонах.
     Определение характеристик древесно-кустарниковой растительности может осуществляться,
например:
     - при территориальном планировании, землепользовании и застройке [1];
     - планировке и застройке городских и сельских поселений по СП 42.13330;
     - благоустройстве территорий поселений, городских округов, внутригородских районов [2];
     - благоустройстве территорий муниципальных образований [3];
     - градостроительном проектировании и благоустройстве парков по СП 475.1325800;
     - планировании мелиорации земель [4];
     - использовании и освоении лесов [5] — [7];
     - актуализации цифровых двойников городов и населенных пунктов;
     - для решения других задач.
     Настоящий стандарт разработан в целях унификации методов испытаний при оценке функцио­
нальной корректности алгоритмов искусственного интеллекта для определения характеристик древес­
но-кустарниковой растительности на космических снимках.

ГОСТ Р 70321.5—2022


Н А Ц И О Н А Л Ь Н Ы Й                С Т А Н Д А Р Т            Р О С С И Й С К О Й               Ф Е Д Е Р А Ц И И


Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли

    АЛГОРИТМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК
ДРЕВЕСНО-КУСТАРНИКОВОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА КОСМИЧЕСКИХ СНИМКАХ, ПОЛУЧАЕМЫХ
         С КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО НАБЛЮДЕНИЯ

                                  Типовая методика проведения испытаний

   Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for
    determination the characteristics of wood-shrub vegetation on satellite images obtained from optical-electronic
                                       observation satellites. Typical testing procedure


                                                                                          Дата введения — 2023— 01— 01


     1 Область применения
     Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определе­
ния характеристик древесно-кустарниковой растительности (далее — алгоритмы ИИ) на космических
снимках по ГОСТ Р 59753— 2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного
наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее — снимки).
     Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний алгоритмов ИИ при
оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898— 2021 (8.2.3).
     П р и м е ч а н и е — В контексте настоящего стандарта под алгоритмами ИИ понимают алгоритмы на осно­
ве машинного обучения.
      Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оцен­
ки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000.
      Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемоч­
ных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем.
      Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в ис­
пытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера.


     2 Нормативные ссылки
     В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие документы:
     ГОСТ 19.301 Единая система программной документации. Программа и методика испытаний.
Требования к содержанию и оформлению
     ГОСТ ISO/IEC 17000 Оценка соответствия. Словарь и общие принципы
     ГОСТ ISO/IEC 17025— 2019 Общие требования к компетентности испытательных и калибровоч­
ных лабораторий
     ГОСТ Р 52438 Географические информационные системы. Термины и определения
     ГОСТ Р 58973— 2020 Оценка соответствия. Правила к оформлению протоколов испытаний
     ГОСТ Р 59276 Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие
положения
     ГОСТ Р 59753— 2021 Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Термины и
определения
     ГОСТ Р 59754— 2021 Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Обработка дан­
ных дистанционного зондирования Земли из космоса. Термины и определения
     ГОСТ Р 59792 Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы.
Виды испытаний автоматизированных систем



Издание официальное
                                                                                                                              1