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
Year: 2023
Type: article
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.
Source: Bulletin of D Serikbayev EKTU
Authors: Восточно-Казахстанский технический университет им. Д. Серикбаева, М. Саденова, Н. Бейсекенов, Н. Куленова, Т. Ануарбеков, А. Мамышева, Л. Шушкевич
Language: Russian
Subfield: Ecology
Field: Environmental Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Zero hunger
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W4403034344