Авторизоваться
Для зарегистрированных пользователей

Представлена оценка информативности рядов мультиспектральных спутниковых данных прибора КМСС (Комплекс многозональной спутниковой съёмки) ежедневного временного разрешения и агроклиматических индикаторов данных реанализа NCEP (англ. National Centers for Environmental Prediction) для дистанционного определения ретроспективной даты сева яровых культур с помощью нейросетевой модели Bi-LSTM (англ. Bi-Directional Long Short-Term Memory). Исследование включает в себя серию экспериментов для сравнения эффективности мультисезонных и мультимодальных нейросетевых моделей, использующих многолетние спутниковые, агроклиматические и полевые данные за сезоны вегетации 2018–2022 гг. для территории Курской области и Республики Крым. Лучшей оказалась мультисезонная мультимодальная модель, обученная по данным за пять сезонов вегетации с ошибкой MAE (англ. mean absolute error), равной 4,2 дня, при этом ошибка не зависела от типа культуры, что говорит в пользу обобщающих способностей модели. Кроме этого, модель была апробирована для неизвестной для неё территории (Оренбургская область) и сезона вегетации (2023), для чего был создан информационный продукт даты сева с пространственным разрешением 60 м, и средняя абсолютная ошибка оценки даты составила 5,8 дня. Необходимо дальнейшее исследование генерализующей способности мультисезонной модели с подключением дополнительных сезонов вегетации.