В статье рассмотрены особенности определения контуров техногенно нарушенных территорий по данным открытой спутниковой съемки с использованием технологий компьютерного зрения. Это позволит автоматизировать формирование и обновление ретроспективной информационно-аналитической базы данных мест открытой добычи твердых полезных ископаемых для последующей защиты компонентов окружающей среды, а также для стратегического и оперативного управления рисками, связанными с горным сектором. В исследовании искусственные нейронные сверточные сети определены как основной инструмент сегментации растровых данных и выбран один из популярных вариантов реализации в виде архитектуры YOLOv8. Используемый набор данных представляет собой фрагменты спутниковых данных, полученных с космического аппарата Sentinel-2, и разметки в виде векторных полигональных объектов на территорию Новосибирской области. Описаны инструменты разметки, подготовки и формирования набора данных. Приведены результаты сравнения нескольких вариантов предобученных сетей с точки зрения итоговой точности и времени обучения, а также выводы по настройке гиперпараметров обучения для подобных задач. Модель сегментации, имеющая наиболее высокую точность, встроена в конвейер обработки данных на основе программного обеспечения Prefect