Интеллектуальная технология оценки посевных площадей и риска засухи по спутниковым и наземным данным

Важным этапом прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур является оценка посевных территорий. Для получения объективной информации о засеянных сельскохозяйственных культурах целесообразно использовать спутниковые данные, как источник объективной информации. Однако для обеспечения точности полученных результатов требуется их наземная заверка и использование модели регрессии.
Широкие возможности классификации предоставляют нейросетевые технологии, с помощью которых можно строить не только дискриминантные классификаторы, но и оценивать статистическую погрешность классификации [1]. В докладе исследованы возможности применения различных нейросетевых архитектур для решения задач классификации посевов.
Результаты классификации заверены наземными измерениями, полученными на статистически обоснованной сети сегментов и при маршрутных обследованиях по трем областям Украины: Киевской, Хмельницкой и Житомирской.
Проанализированы возможности обобщения полигонных исследований на новые территории, данные которых не использовались при настройке классификатора.
Предложена методология оценки рисков засухи на основе совместного использования данных из разных источников.