Прогнозирование вегетационного индекса растительности сельскохозяйственных угодий Волгоградской области с помощью нейросетевых методов

Аннотация

Шурлаева Е.А., Барышев Д.А., Зубанков А.С., Розалиев В.Л.

Дата поступления статьи: 18.04.2022

В работе освещается тема мониторинга состояния растительности с помощью спутниковых технологий. Рассматривается построение вегетационных карт полей NDVI. Для своевременного обнаружения неоднородных и дефектных участков растительного покрова предлагается дополнять спутниковые снимки вегетационными изображениями, сформированными по спрогнозированным значениям индекса растительности. В работе рассматриваются методы прогнозирования индекса NDVI по данным сельскохозяйственных угодий Волгоградской области. Получены результаты обучения рекуррентной нейронной сети с механизмом LSTM, а также результаты обучения алгоритма XGBoost. По итогам обучения определены наиболее важные влияющие на NDVI погодные параметры. Эффективность обученных моделей оценивалась по метрике RMSE.

Ключевые слова: точное земледелие, вегетационные индексы, NDVI, прогнозирование, временной ряд, LSTM, случайный лес

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

.