ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ РАЗРЕШЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ ВЫРАЩИВАНИИ ЗЕРНОБОБОВЫХ КУЛЬТУР В ВОСТОЧНОМ КАЗАХСТАНЕ
Ключевые слова:
ДЗЗ, БПЛА, математическая модель, нейронные сети, спутниковые снимки, зернобобовая культураАннотация
Инновационное развитие агропромышленного комплекса сегодня связано с внедрением данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В данном исследовании представлена разработка математической модели использование искусственных нейронных сетей для повышения точности разрешения информации дистанционного зондирования на примере выращивании зернобобовой культуры гороха в условиях почвенно-климатической зоны востока Казахстана. Модель выполнена на базе искусственных нейронных сетей с использованием специализированных библиотек TensorFlow, Keras на основе расчетов коэффициентов корреляции между значениями спектральных индексов, полученных в результате обработки спутниковых снимков и данных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Результаты демонстрируют потенциал использования данных ДЗЗ и искусственных нейронных сетей для повышения разрешения информации космических снимков при выращивании сельскохозяйственных культур, обеспечивая более точную и своевременную информацию для принятия решений в «умном» сельском хозяйстве.
