МОДЕЛЬ УРОЖАЙНОСТІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ КУЛЬТУР НА ОСНОВІ МАКСИМАЛЬНИХ ЗНАЧЕНЬ КУМУЛЯТИВНИХ ВЕГЕТАЦІЙНИХ ІНДЕКСІВ (Computer systems and information technologies, 2025)
Це дослідження розробляє прецизійний підхід до моделювання для оцінки врожайності зернових культур з використанням даних дистанційного зондування в рамках архітектури захищеної інформаційної системи. Запропоновано дворівневу модель, де перший рівень здійснює моделювання динаміки вегетаційних індексів (NDVI, MTCI) через адаптивну модифіковану модель Моно на основі сучасних систем диференціальних рівнянь, тоді як другий рівень виконує прогнозування врожайності через лінійну регресію та методи машинного навчання для врахування нелінійних взаємозалежностей. Розроблено ефективний алгоритм параметричної ідентифікації моделей з урахуванням їх характеристик нелінійності та застосуванням градієнтного методу Левенберга-Марквардта для уточненої оптимізації параметрів.Запропоновано багаторівневу інформаційну архітектуру з інтеграцією блокчейн-технологій як децентралізованого шару для забезпечення цілісності та автентичності даних з метою протидії кіберзагрозам, включаючи атаки отруєння даних та промислове шпигунство. Реалізовано адаптивний алгоритм прогнозування на основі методології вікон спостереження, який використовує ансамбль раніше спостережених траєкторій для максимізації точності прогнозування.Практична застосовність підтверджена через чисельні експерименти на емпіричних даних вегетаційних індексів від вирощування рису. Синтезовані результати демонструють потенціал запропонованої методології для вирішення сучасних викликів точного землеробства, систематичного моніторингу продовольчої безпеки та процесів стратегічного прийняття рішень у сільськогосподарському секторі.
Keywords: вегетаційні індекси; моделювання врожайності; модель Моно; дистанційне зондування; машинне навчання