Abstract
Инновационное развитие агропромышленного комплекса сегодня связано с внедрением дан- ных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В данном исследовании представлена разработка математической модели использования искусственных нейронных сетей для повышения точности разрешения информации дистанционного зондирования на примере выращивания зернобобовой культуры (гороха) в условиях почвенно-климатической зоны востока Казахстана. Модель выполнена на базе искус-ственных нейронных сетей с использованием специализированных библиотек TensorFlow, Keras на основе расчетов коэффициентов корреляции между значениями спектральных индексов, полученных в результате обработки спутниковых снимков и данных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Результаты де-монстрируют потенциал использования данных ДЗЗ и искусственных нейронных сетей для повышения раз-решения информации космических снимков при выращивании сельскохозяйственных культур, обеспечивая более точную и своевременную информацию для принятия решений в «умном» сельском хозяйстве.