ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ СТЕКИНГА ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СЕЛЬСКО-ХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР ПО ДАННЫМ UAV

2026

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2026.26.2.006
Data confidence 85 high
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В данном исследовании представлена двухуровневая гибридная структура стекирования для автоматической классификации сельскохозяйственных культур с использованием мультиспектральных ортомозаик, полученных с помощью БПЛА. Предложенная архитектура сочетает в себе несколько методов градиентного бустинга (LightGBM, XGBoost и CatBoost), классические ансамблевые модели на ос-нове деревьев (Random Forest и Extra Trees) и многослойный персептрон на основе