Магістерська дисертація: 108 с., 20 рис., 31 табл., 15 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – гіперспектральні зображення та їх характеристики, які використовуються для класифікації у задачах дистанційного зондування, медицини, екології, сільського господарства та інших галузях. Предмет дослідження – методи та алгоритми класифікації гіперспектральних зображень, що базуються на згорткових нейронних мережах (CNN), а також їх параметри, архітектури та вплив різних підходів до обробки даних на якість класифікації. Мета роботи – розробка та впровадження інтелектуальної системи класифікації гіперспектральних зображень на основі згорткових нейронних мереж (CNN) для підвищення точності, швидкості та надійності класифікації в задачах аналізу багатовимірних даних. Результатом роботи є розроблена інтелектуальна системи обробки гіперспектральних зображень, яка використовує локальні патчі пікселів і вагові коефіцієнти для врахування локальних контекстів.