Разработанное программное обеспечение служит для распознавания и сегментации данных дистанционного зондирования земной поверхности. Созданное программное обеспечение предназначено для распознавания на спутниковых снимках объектов классов лес, карьеры, здания и сооружения, водные ресурсы, сельскохозяйственные угодья, мусорные свалки. Программа обрабатывает изображения различного пространственного разрешения не более чем за 3 секунды. Обученная модель соответствует следующим критериям: допустимая чувствительность классификатора в среднем для всех классов составляет не менее 90%, допустимая точность построенного классификатора в среднем для всех классов составляет не менее 90%. Обученная сверточная нейронная сеть способна детектировать объекты малого размера (5-10 м). Полученные размеченные двумерные данные могут использоваться в сельском хозяйстве, в лесоводстве, в геологических исследованиях, в военном деле и при планировке городской территории.