Подробное описание документа

   Нейросетевые алгоритмы оценки биофизических характеристик системы «почва - растительность» по данным свч-радиометрических измерений / Сидоров И. А., Новичихин Е. П., Агасиева С. В., Гудков Г. А., Чижиков С. В. // Нанотехнологии. Разработка. Применение. ХХ1 век. - 2025. - Т. 17, № 3. - С. 12-25.

Постановка проблемы. Наиболее распространенные методы определения биофизических характеристик почвы и растительности основаны на обращении физических радиационных моделей, устанавливающих связь между измеряемой радиояркостной температурой с исследуемыми параметрами. Однако задача обращения представляет сложную вычислительную проблему, для упрощения которой приходится увеличивать погрешность измерений. Альтернативу представляют нейросетевые алгоритмы, обладающие высокой производительностью обработки входных данных.
Цель. Провести моделирование нейросетевых алгоритмов оценки биофизических характеристик системы «почва - растительность» и оценить погрешности результатов определения влажности, температуры почвы и удельной плотности фитомассы растительности.
Результаты. Приведены данные моделирования нейросетевых алгоритмов оценки биофизических характеристик системы «почва - растительность». Определены погрешности оценок влажности почвы и удельной плотности фитомассы растительности, полученных с помощью нейросетевых алгоритмов, по отношению к точным значениям в области рабочих параметров физических радиационных моделей. Моделирование проведенос использованием одноканальных и двухканальных входных радиометрических данных, без шума и при наличии аддитивного гауссовского шума. Практическая значимость. Результаты проведенного исследования могут быть использованы для оценки возможности применения нейросетевых алгоритмов для определения биофизических характеристик системы «почва - растительность».
Ключевые слова свч-радиометрия, нейросетевые алгоритмы, влажность почвы, удельная фитомасса, математическое моделирование