THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO IMPROVE THE RESOLUTION ACCURACY OF REMOTE SENSING INFORMATION ON THE EXAMPLE OF LEGUME CROP CULTIVATION IN EASTERN KAZAKHSTAN

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51885/1561-4212_2023_2_187
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.