(1) Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Хабаровский край, Россия, Россия
(2) Дальневосточный научно-исследовательский институт сельского хозяйства, Хабаровск, п.Восточный-1, Россия

Решение задач спутникового мониторинга пахотных земель направлено на обеспечение продовольственной безопасности Российской Федерации [1]. Особенно актуально это для Дальнего Востока – макрорегиона, для которого характерно большое количество неиспользуемых сельскохозяйственных полей, и в то же время недостаток достоверных сведений об использовании сельскохозяйственных угодий. Развитие технологий цифрового земледелия требует автоматизации при обработке информации о сельскохозяйственных землях, а также при принятии управленческих решений. Для автоматизации при решении производственных задач в различных отраслях народного хозяйства широко внедряются методы машинного обучения [2].
В работе представлены результаты применения методов машинного обучения для решения задач сельскохозяйственного мониторинга, полученные междисциплинарной группой по цифровому земледелию Хабаровского Федерального исследовательского центра ДВО РАН [3-5]. Особое внимание уделено выбору алгоритмов и параметров машинного обучения для картографирования пахотных земель, составлению обучающих и тестовых выборок, оценке точности классификации. В докладе приведены карты пахотных земель для муниципальных образований Дальнего Востока в период с 2021 по 2024 годы, созданные после обработки результатов машинного обучения.

Ключевые слова: машинное обучение, мониторинг пахотных земель, картографирование пахотных земель, классификация

Литература:

Повышение уровня продовольственной безопасности страны с использованием технологий спутникового мониторинга / С. О. Крамаров, В. В. Храмов, А. В. Беляев [и др.] // Технологии техносферной безопасности. – 2017. – № 2(72). – С. 203-208.
Обухова, А. С. Управление инновационным развитием в условиях цифровизации / А. С. Обухова, Я. В. Черных, Л. Н. Гусельникова // Естественно-гуманитарные исследования. – 2023. – № 4(48). – С. 537-541.
Dubrovin, K. Cropland mapping using Sentinel-1 data in the southern part of the Russian Far East / K. Dubrovin, A. Stepanov, A. Verkhoturov // Sensors. – 2023. – Vol. 23, No. 18. – P. 7902. – DOI 10.3390/s23187902.
Multi-Year Cropland Mapping Based on Remote Sensing Data: A Case Study for the Khabarovsk Territory, Russia / K. Dubrovin, A. Verkhoturov, A. Stepanov, T. Aseeva // Remote Sensing. – 2024. – Vol. 16, No. 9. – P. 1633. – DOI 10.3390/rs16091633.
Опыт использования данных прибора КМСС КА «Метеор-М» № 2 для задач мониторинга сельскохозяйственных угодий юга Хабаровского края / Л. В. Илларионова, А. С. Степанов, К. Н. Дубровин [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2025. – Т. 22, № 1. – С. 81-92. – DOI 10.21046/2070-7401-2025-22-1-81-92.

Презентация доклада

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

XXIII..585

Использование методов машинного обучения для решения задач мониторинга пахотных земель в ХФИЦ ДВО РАН

Лекции XXI Международной научной Школы-конференции молодых ученых по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса