Современные подходы к системе точного земледелия на основе использования средств сбора информации и анализа больших данных В. П. Демкин, О. Э. Мерзляков, В. В. Хромых [и др.]
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Modern approaches to precision farming systems based on the use of data collection and big data analysis tools [Parallel title]Subject(s): цифровизация | точное земледелие | мезомасштабные метеорологические модели | математизация агрометеорологииGenre/Form: статьи в сборниках Online resources: Click here to access online
In:
Геоморфология и физическая география Сибири в XXI веке : материалы Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 100-летию со дня рождения заслуженного работника высшей школы Российской Федерации, почетного члена Русского географического общества, профессора, доктора географических наук Земцова Алексея Анисимовича С. 157-160Abstract: В данной работе описываются подходы для решения фундаментальной задачи разработки высокопроизводительной информационной системы для раннего прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур с использованием технологии Больших данных и нейросетевого подхода, методов вычисления агрометеорологических характеристик на основе прогнозных метеорологических полей с высоким пространственным разрешением, получаемых с помощью мезомасштабной метеорологической модели. This paper describes approaches to solving the fundamental problem of developing a high-performance information system for early prediction of crop productivity using Big Data technology and a neural network approach, methods for calculating agrometeorological characteristics based on forecast meteorological fields with high spatial resolution, obtained using a mesoscale meteorological model.
Библиогр.: 9 назв.
В данной работе описываются подходы для решения фундаментальной задачи разработки высокопроизводительной информационной системы для раннего прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур с использованием технологии Больших данных и нейросетевого подхода, методов вычисления агрометеорологических характеристик на основе прогнозных метеорологических полей с высоким пространственным разрешением, получаемых с помощью мезомасштабной метеорологической модели. This paper describes approaches to solving the fundamental problem of developing a high-performance information system for early prediction of crop productivity using Big Data technology and a neural network approach, methods for calculating agrometeorological characteristics based on forecast meteorological fields with high spatial resolution, obtained using a mesoscale meteorological model.
There are no comments on this title.