ШЫҒЫС ҚАЗАҚСТАНДА ДӘНДІ-БҰРШАҚТЫ ДАҚЫЛДАРДЫ ӨСІРУ МЫСАЛЫНДА ҚАШЫҚТЫҚТАН ЗОНДТАУ АҚПАРАТЫНЫҢ АЖЫРАТЫМДЫЛЫҒЫН АРТТЫРУ ҮШІН ЖАСАНДЫ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРДІ ПАЙДАЛАНУ
Кілт сөздер:
ЖҚЗ, ҰАА, математикалық модель, нейрондық желілер, спутниктік суреттер, бұршақты дақылЖурналдың саны
Бөлім
Аңдатпа
Агроөнеркәсіптік кешеннің инновациялық дамуы бүгінде Жерді қашықтықтан зондтау (ЖҚЗ) деректерін енгізумен байланысты. Бұл зерттеу Қазақстанның шығысындағы топырақ-климаттық аймақта бұршақ тұқымдас бұршақ өсіру мысалында қашықтан зондтау ақпаратының ажыратымдылығын арттыру үшін жасанды нейрондық желілерді пайдалана отырып, математикалық модельді әзірлеуді ұсынады. Модель жасанды нейрондық желілерге негізделген, мамандандырылған TensorFlow, Keras кітапханаларын пайдалана отырып, спутниктік суреттер мен ұшқышсыз ұшу аппараттарынан алынған мәліметтерді өңдеу нәтижесінде алынған спектрлік индекстердің мәндері арасындағы корреляция коэффициенттерін есептеуге негізделген. Нәтижелер қашықтан зондтау деректері мен жасанды нейрондық желілерді өсімдік шаруашылығында ғарыштық түсірілімдер туралы ақпараттың ажыратымдылығын жақсарту үшін пайдалану әлеуетін көрсетеді, ақылды ауыл шаруашылығында шешім қабылдау үшін дәлірек және уақтылы ақпарат береді.
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
##plugins.generic.recommendByAuthor.heading##
- Жасулан Шаймарданов, Наталья Куленова, Marzhan Sadenova, Ботагоз Шаймарданова, Наиль Бейсекенов, АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ ПО ВНЕДРЕНИЮ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ , ШҚТУ Хабаршысы: № 3 (2022): «Д.Серікбаев атындағы ШҚТУ Хабаршысы»