обучения, которые позволяют анализировать большие объемы данных и выявлять сложные зависимости между параметрами.
Алгоритмы и модели. Были разработаны алгоритмы, которые позволяют интегрировать метеорологические данные с гидрологическими моделями. Например, алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети и решающие деревья, могут быть использованы для анализа временных рядов данных и прогнозирования гидрологических событий. Кроме того, используются гибридные модели, которые объединяют физически основанные модели с методами машинного обучения для достижения более высокой точности.
Результаты исследований показали, что интеграция метеорологических данных с гидрологическими моделями позволяет значительно повысить точность прогнозов. Например, точность прогнозов наводнений увеличилась на 15-20%, что подтверждается результатами валидации на основе исторических данных. Это особенно важно для регионов, подверженных частым экстремальным погодным явлениям, где точные прогнозы могут помочь предотвратить значительные убытки и спасти жизни.
Выводы и дальнейшие перспективы исследования
Интеграция метеорологических данных с гидрологическими моделями является эффективным методом повышения точности прогнозов гидрологических процессов. Дальнейшие исследования в этом направлении могут быть направлены на разработку более совершенных алгоритмов интеграции данных, использование новых источников данных и применение передовых методов анализа, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. Это позволит ещё больше повысить точность прогнозов и способствовать эффективному управлению водными ресурсами.
Список использованной литературы:
1. Иванов И.В., Петров А.Н. Влияние климатических изменений на гидрологические процессы // Научные исследования. 2020. №3. С. 12-25.
2. Смирнова М.Н., Васильев Г.В. Применение методов машинного обучения для прогнозирования гидрологических процессов // Экология и климат. 2021. №4. С. 23-55.
©Тойлыева Б.Г., 2024
УДК 52
Худайназаров С.,
Аспирант лаборатории биоразнообразия Национального института пустынь, растительного и животного мира Министерства охраны окружающей среды Туркменистана, преподаватель кафедры экологии Туркменского государственного университета имени Махтумкули
Атаев Г.,
Преподаватель кафедры картографии Туркменского государственного университета имени Махтумкули,
г. Ашхабад, Туркменистан
ТЕХНОЛОГИЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ УГОДИЙ
Аннотация
Спектральный анализ растительного покрова сельскохозяйственных угодий - это метод, основанный на измерении отражения электромагнитного излучения от растений. Этот метод позволяет
получить информацию о физиологических и биохимических характеристиках растений, таких как содержание хлорофилла, воды, азота и других питательных веществ. В статье рассматриваются различные методы спектрального анализа, а также их преимущества и недостатки. Описываются возможности применения спектрального анализа для мониторинга здоровья растений, оценки урожайности, выявления стрессовых факторов и т.д.
Ключевые слова
спектральный анализ, растительный покров, сельскохозяйственные угодья, хлорофилл, вода, азот, мониторинг, урожайность.
Hudaynazarov S.,
Post-graduate student of the Biodiversity Laboratory of the National Institute of Deserts, Flora and Fauna of the Ministry of Environmental Protection of Turkmenistan, Lecturer at the Department of Ecology of the
Magtymguly Turkmen State University
Ataev G.,
Lecturer at the Department of Cartography of the Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan
TECHNOLOGY OF SPECTRAL ANALYSIS OF VEGETATION COVER OF AGRICULTURAL LANDS
Annotation
Spectral analysis of the vegetation cover of agricultural lands is a method based on measuring the reflection of electromagnetic radiation from plants. This method allows you to obtain information about the physiological and biochemical characteristics of plants, such as the content of chlorophyll, water, nitrogen and other nutrients. The article discusses various methods of spectral analysis, as well as their advantages and disadvantages. The possibilities of using spectral analysis to monitor plant health, assess yield, identify stress factors, etc. are described.
Keywords
spectral analysis, vegetation cover, agricultural land, chlorophyll, water, nitrogen, monitoring, yield.
Введение. Сельское хозяйство является одной из важнейших отраслей экономики, от которой зависит продовольственная безопасность населения. Для повышения эффективности сельскохозяйственного производства необходимо использовать современные методы мониторинга состояния растений и оценки их продуктивности. Одним из перспективных методов мониторинга сельскохозяйственных угодий является спектральный анализ растительного покрова. Этот метод основан на измерении отражения электромагнитного излучения от растений. Спектр отражения электромагнитного излучения от растений зависит от их физиологических и биохимических характеристик. Например, содержание хлорофилла в листьях влияет на отражение излучения в зеленой области спектра. Содержание воды в листьях влияет на отражение излучения в инфракрасной области спектра.
Основная часть. Спектральные данные могут быть собраны с помощью различных приборов, таких как спектрометры, спектрофотометры, мультиспектральные камеры. Спектрометры - это важные инструменты в спектральном анализе растительного покрова сельскохозяйственных угодий. Они позволяют измерять отражение, поглощение и излучение энергии в различных диапазонах длин волн
электромагнитного спектра. Эти данные могут быть использованы для оценки различных параметров растительности, таких как биомасса, содержание воды, содержание хлорофилла, стресс от засухи и питательные вещества. Спектрофотометры измеряют спектральную пропускную способность растительности, а также интенсивность света в различных диапазонах длин волн, создавая спектр, который представляет собой график зависимости интенсивности света от длины волны. Мультиспектральные камеры одновременно записывают изображения в нескольких диапазонах длин волн. Мультиспектральные камеры могут улавливать информацию, невидимую для человеческого глаза, например, отражение света в инфракрасном и ближнем инфракрасном диапазонах. Эта информация может быть использована для оценки таких параметров, как содержание хлорофилла, содержание воды в листьях и стресс от факторов окружающей среды. Такие камеры могут предоставлять более точные оценки параметров растительного покрова, чем традиционные камеры, за счет учета информации из нескольких спектральных диапазонов. А также эти технологии могут быть использованы для мониторинга растительного покрова в реальном времени, что позволяет фермерам быстро реагировать на проблемы с культурами.
Обработка спектральных данных. Спектральные данные необходимо обрабатывать перед их использованием для анализа. Обработка данных может включать: коррекцию атмосферных эффектов для учета влияния атмосферы на спектральные измерения, удаление шума для устранения случайных погрешностей в измерениях, нормализацию данных для обеспечения возможности сравнения данных, полученных в разных условиях.
Спектральный анализ может быть использован для:
Оценки состояния растений. По спектральным данным можно определить содержание хлорофилла, воды, азота и других веществ в растениях. Эти данные могут быть использованы для оценки здоровья растений и выявления проблем, таких как дефицит питательных веществ или заболевания.
Определения потребности в удобрениях и пестицидах. Спектральный анализ может быть использован для определения потребности растений в удобрениях и пестицидах. Это может помочь фермерам оптимизировать использование удобрений и пестицидов, что может привести к повышению урожайности и снижению затрат.
Прогнозирования урожайности. Спектральный анализ может быть использован для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Это может помочь фермерам планировать свою деятельность и принимать решения о том, как лучше всего использовать свои ресурсы.
Заключение. Спектральный анализ является ценным инструментом для мониторинга состояния растительности в сельском хозяйстве. Эта технология позволяет получить информацию о состоянии растений, не прибегая к деструктивным методам исследования. Спектральный анализ может быть использован для оптимизации сельскохозяйственных практик, что может привести к повышению урожайности, сокращению затрат и улучшению качества продукции.
Список использованной литературы:
1. Долгирев А.В., Калашникова Е.Н. Современные методы мониторинга сельскохозяйственных угодий //Инновационные технологии и технические средства для АПК. - 2015. - С. 83-88.
2. Федотова Е.В. и др. Анализ сезонной динамики растительного покрова на основе данных дистанционного зондирования Земли //Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. - 2014. - Т. 7. - №. 8. - С. 976-983.
© Худайназаров С., Атаев Г., 2024