Skip to content
DSML.KZ
Publications

Article · Bulletin of D Serikbayev EKTU · June 30, 2023

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

Восточно-Казахстанский технический университет им. Д. Серикбаева, Marzhan Anuarbekovna Sadenova, Nail Beisekenov, N. A. Kulenova, Tamerlan Baurzhanuly Anuarbekov, Asel Mukhtarkanovna Mamysheva

Nail Beisekenov
Open via DOIPDF

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.

Remote Sensing in AgricultureSmart Agriculture and AIRemote-Sensing Image Classificationartificial neural networkslegume cropspea cultivation

More by Nail Beisekenov