Совместное использование гиперспектральных изображений с БПЛА и алгоритмов машинного обучения для мониторинга влажности почвы Влажность почвы (soil moisture content, SMC) является одним из определяющих факторов устойчивости сельскохозяйственного производства в аридных районах. В отличие от спутниковой съёмки, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) обеспечивают высокое пространственное разрешение и гибкость организации наблюдений. Исследование посвящено построению количественных моделей влажности пахотного слоя почвы на основе гиперспектральных изображений посевов озимой пшеницы, спектральных индексов и методов машинного обучения. Для площади приблизительно 2,5 га в районе города Фукан, Синьцзян, Китай, собраны 70 образцов поверхностной почвы (0–10 см). Гиперспектральные данные получены камерой Headwall Nano-Hyperspec в диапазоне 400–1000 нм. Источник