Аңдатпа. Бұл мақала ұшқышсыз ұшу аппаратынан алынған суреттер негізінде компьютерлік көру және терең оқыту әдістерін қолдана отырып, қалалық жағдайда атмосфераның мөлдірлігін автоматты бағалау мәселесін қарастырады. Бұл тәсіл көкжиек маңындағы түтіннің визуалдық белгілерін талдауға бағытталған, себебі дәл осы жерде аэрозольдік ластанудың концентрациясы әдетте ең жоғары болады. Эксперименттік зерттеу үшін 2024 жылдың қаңтар–ақпан айларында алынған Алматы қаласының атмосферасының әуе фотосуреттерінен тұратын арнайы деректер жиынтығы құрылды, кейіннен суреттер тоғыз секторға кеңістіктік бөлініп, мөлдірлік деңгейі дискретті шкала бойынша қолмен визуалды бағаланды. Бұл белгілеу әдісі бір кадр шегінде ластанудың кеңістіктік гетерогенділігін тіркеуге және аспан фоны, көкжиек сызығы мен қалалық даму арасындағы айырмашылықтарды ескеруге мүмкіндік берді. Алдан дайындалған MobileNetV2 архитектурасына негізделген екі модель нұсқасы — классификация және регрессия — іске асырылды, бұл визуалдық ақпаратты түсіндіруде дискретті және үздіксіз тәсілдерді салыстыруға мүмкіндік берді. Салыстырмалы талдау көрсеткендей, классификатор қатаң сынып сәйкестендіруде жоғары дәлдікті (83,9%) қамтамасыз етеді, ал регрессиялық модель болжамдарды бүтін мәндерге дөңгелете отырып ±1 сынып шегінде жоғары дәлдікті (97,2%) және жүйелік қателердің төмен деңгейін көрсетеді. Нәтижелер атмосфералық мөлдірлікті жергілікті мониторингтеу үшін ұшқышсыз ұшу аппараттарын компьютерлік көру әдістерімен біріктіріп қолданудың әлеуетін растап, қалалық ортадағы дәстүрлі жерге негізделген экологиялық мониторинг жүйелеріне қосымша ретіндегі бұл тәсілдің мүмкіндіктерін айқындайды, бұл бекітілген станциялардың аздығы жағдайында аса өзекті.

Түйін сөздер: ауа сапасын бақылау, ҰҰА деректері, компьютерлік көру, атмосфералық мөлдірлік, смог, терең оқыту.