Моделирование урожайности зерновых культур сельскохозяйственных регионов с использованием технологий компьютерного зрения

Экономика региона. 2022. Т. 18. № 2. С. 581–594.

Архипова М. Ю.

В статье рассматриваются новые направления моделирования урожайности зерновых культур в сельскохозяйственных регионах России на основе использования дистанционных возможностей получения информации о состоянии полей. Предлагаемый подход позволяет найти новые решения в разработке системы показателей, обосновании методологических платформ и моделей для получения более точных прогнозных оценок по сравнению с традиционными регрессионными моделями за счет использования системы компьютерного зрения в качестве дополнительного источника информации. Статистическая значимость спутниковых фотоснимков полей для повышения точности моделей прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур подтверждается проверкой соответствующей статистической гипотезы. Значительный интерес в исследовании представляет сравнение классических эконометрических инструментов с различными нейросетевыми моделями с точки зрения нахождения оптимальной модели, позволяющей повысить точность прогнозных оценок. Апробация предлагаемого инструментария проводилась на данных по 100 сельскохозяйственным полям, расположенным в муниципальных образованиях 43 регионов России, которые были выбраны пропорционально объему продукции растениеводства данного региона. Проведенное исследование показало преимущество нейросетевой модели по смешанным данным по сравнению с другими нейросетевыми моделями (многослойный персептрон и свёрточная нейронная сеть), а также с традиционными регрессионными моделями. Нейросетевая модель по смешанным данным в условиях неопределенности и большого количества данных различной природы позволила получить более точные прогнозные оценки по сравнению с другими классами моделей. Также было показано, что несмотря на то, что экологические факторы оказывают разное влияние на урожайность сельскохозяйственных культур, их необходимо учитывать наряду с социально-экономическими характеристиками. Использование новых моделей и типов данных, отличных от классической табличной информации, может давать существенное преимущество в точности прогнозирования и объяснении решающих факторов. Результаты проведенного анализа могут использоваться в исследованиях и мониторинге развития сельскохозяйственного производства региональных муниципальных образований, определения потребностей в ресурсах, необходимых для успешного ведения хозяйства, а также при разработке отраслевых и комплексных проектов и программ развития агрокомплекса.

Ключевые слова: эконометрическое моделирование, нейронные сети, компьютерное зрение, эконометрические модели, neural networks, econometric models, computer vision, econometric modelling, agricultural statistical analysis, satellite photos, yield forecasting, прогнозирование урожайности, сельскохозяйственный статистический анализ, космические фотоснимки

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Создание статистических инструментов для количественной оценки благосостояния и влияния на уровень жизни материальных и нематериальных факторов, социального расслоения и бедности (2022)