Современные методы анализа данных открывают новые возможности для сельского хозяйства, особенно в аграрных регионах, таких как Амурская область. Разработка и внедрение систем прогнозирования урожайности на основе спутниковых данных и технологий искусственного интеллекта позволяют значительно повысить эффективность управления сельскохозяйственным производством. Целью проекта является создание точной и своевременной модели прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с учётом пространственных и климатических факторов.
В рамках проекта осуществляется сбор и интеграция различных типов данных: спутниковых изображений, метеорологических показателей, индексов вегетации, а также статистики урожайности за предыдущие годы. На основе этих данных создаётся прототип модели, использующей алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и построения прогностических зависимостей. Особое внимание уделяется обработке геоданных и учёту пространственных особенностей полей.
Промежуточные результаты показали возможность формирования карт прогнозируемой урожайности, что позволяет аграриям планировать использование ресурсов, оценивать риски и повышать продовольственную безопасность региона. В дальнейших планах предусмотрено включение почвенных, агротехнических и топографических параметров, что обеспечит более высокую точность прогноза и возможность масштабирования модели на весь регион.

Ключевые слова: прогнозирование урожайности, спутниковые данные, искусственный интеллект, машинное обучение, Амурская область.

Литература:

Бельмач, Н. В. Применение методов ДЗЗ при мониторинге земель сельскохозяйственного назначения Амурской области / Н. В. Бельмач, Н. В. Кирьяков // Геодезия, землеустройство и кадастры: проблемы и перспективы развития : Сборник научных трудов по материалам VII Международной научно-практической конференции, Омск, 27–28 марта 2025 года. – Омск: Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина, 2025. – С. 10-13. – EDN BWSAFM.
Кирьяков, Н. В. Результаты применения спутникового мониторинга сельскохозяйственных земель Амурской области геоинформационным сервисом ВЕГА / Н. В. Кирьяков // Молодежь ХХI века: шаг в будущее : Материалы XXVI региональной научно-практической конференции. В 2-х томах, Благовещенск, 16 мая 2025 года. – Благовещенск: Благовещенский государственный педагогический университет, 2025. – С. 179-180. – EDN YFFZZI.
Кирьяков, Н. В. Спутниковый мониторинг сельскохозяйственных земель Амурской области с помощью системы ВЕГА / Н. В. Кирьяков // Молодежь ХХI века: шаг в будущее : Материалы XXV региональной научно-практической конференции: в 2 томах, Благовещенск, 22 мая 2024 года. – Благовещенск: Амурская государственная медицинская академия, 2024. – С. 82-83. – EDN JLWSHE.

Двадцать третья международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXIII.F.406

Прогнозирование урожайности на базе спутниковой ретроспективы с применением искусственного интеллекта

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов