Развитие метода автоматического распознавания озимых культур на основе спутниковых данных для оценки их состояния на территории Республики Крым
Плотников Д.Е., Ёлкина Е.С., Дунаева Е.А., Хвостиков С.А., Лупян Е.А., Барталев С.А.
 // Таврический вестник аграрной науки, 2020. № 1(21). С. 64-83.
Республика  Крым  характеризуется  заметным  видовым разнообразием озимых и практически полным отсутствием снежного покрова в зимний  период.  При  этом  сельскохозяйственные  культуры  региона  нередко испытывают  последствия  наступления  засушливых  условий,  которыемогут усугубляться нехваткой воды для орошения. Агрометеорологические обследования и    систематический    сбор    геоботанической,    статистической    и геопространственной   информации   позволяет   осуществлятьназемную поддержку  при  разработке  методов  дистанционной  оценки  озимых  на  основе спутниковых  данных.Цель работы–развитие  методаавтоматического, регулярного  и  оперативного  распознавания  озимых  культур  на  территории РеспубликиКрым  для  поддержки  исследований,  направленных  на  оценку состояния растений, в том числе на основе имитационноймоделиих развития. В рамках  работы  получили  развитие  методы  восстановления  свободных  от мешающих  факторов  временных  серий  дистанционных  индикаторов  состояния растительного  покрова  на  основе  локальной  взвешенной  регрессии  полиномами. Построенные с использованием улучшенного метода распознавания региональные карты  озимых  былиоценены  с  помощью результатов наземных  обследований, данныхфотоинтерпретации снимков высокого пространственного разрешения,а также были сопоставлены с данными региональной статистики,в результате чего получены оценки точности карт и пространственное распределение ошибок распознавания.  Общая  точность распознаванияозимых  сезона  2018–2019  гг.составила  85,9%,  отклонения  площадей  выявленных  озимых  от  районной статистики  составили  примерно  3%.  Временные  серии  полученных  на  основе регионально-параметризованной модели развития озимой пшеницы значений LAI продемонстрировали    достаточно    высокий    уровень    соответствия дистанционным  оценкам  по  данным  MODIS  (87,7%),  что  указывает  на возможность  использования  имитационных  моделей  развития  культур  для региональной оценки состояния озимых.
Ссылка на текст: 
http://tvan.niishk.ru/data/documents/7_11.pdf