Приведена разработанная методика использования свёрточных нейронных сетей для автоматической сегментации сельских дорог по спутниковым снимкам. Проведен анализ предметной области и показана актуальность данного исследования. Разработка нейронной сети на базе U-net осуществлялась на языке Python 3x c использованием библиотек TensorFlow , TensorBoard, Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Sklearn. Обучение нейронной сети проводилось на обучающей выборке объемом 880 изображений, подготовленной ручной разметкой. Точность разработанной модели при тестировании на подготовленных выборках составила 64%. По итогам исследования сделаны выводы и определены перспективы дальнейшего функционального развития разрабатываемого инструментария.