сельское хозяйство

В статье рассматривается применение методов глубокого обучения для автоматической сегментации спутниковых изображений с целью классификации угодий по состоянию зарастания древесно-кустарниковой растительностью. В качестве исходных данных использовались трехканальные спутниковые снимки и размеченные специалистами векторные полигоны, включающие такие классы, как поле, залежь, различные типы растительности, водные и антропогенные объекты.

Рассматривается влияние перетоков знаний как фактора инновационного развития на эффективность и интенсивность сельскохозяйственного производства в регионах России. Проанализировано территориальное распределение аграрных патентов и ссылок на них в регионах страны, что является одним из методов выявления перетоков знаний. На этой основе была проведена типология регионов России по инновационным функциям сельского хозяйства и уровню креативности. Было выделено четыре типа регионов: креативные, акцепторно-креативные, акцепторные и инновационная периферия.

Статья посвящена исследованию изменения систем использования земель в разных регионах и природных зонах России за период с 2000 по 2022 г. Были выявлены и проанализированы пространственно-временные закономерности трансформации систем использования земель в пределах основной сельскохозяйственной территории России. Рассмотрены главные направления и тенденции изменения площадей основных земельных угодий и пропорции посевных площадей главных сельскохозяйственных культур.

Статья посвящена поиску оптимального метода распознавания сельскохозяйственных культур по космоснимкам высокого разрешения (на примере съемочных систем Landsat 8 и Sentinel 2). Перечислены преимущества и недостатки существующих алгоритмов обработки космоснимков разных спутниковых систем, обозначены критерии выбора оптимального метода дешифрирования. Результатом исследования стали применение оптимального алгоритма определения видов сельскохозяйственных культур и его верификация на пахотных землях Саратовского Заволжья.