Всероссийская конференция с международным участием «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов» (SDM-2023)

Предыдущие конференции

Волков Н.В.   Мордвин Е.Ю.   Лагутин А.А.  

Применение методов машинного обучения для моделирования первичной валовой продукции для территории Алтайского края и Новосибирской области

Докладчик: Волков Н.В.

В работе приводятся количественные оценки первичной валовой продукции для территории Алтайского края и Новосибирской области, полученные в рамках подхода, основанного на использовании методов машинного обучения, в частности, на построении деревьев решений. Для предсказания значений целевой переменной в работе использовалась древовидная регрессионная модель Cubist. Обучающая выборка включает данные продуктов радиометра MODIS/Terra и реанализа ERA5 для 2021 г. Проведена валидация полученной модели. С использованием валидации по методу отложенной выборки для 2021 г. установлены метрики регрессии: коэффициент детерминации R2 = 0.9 и среднеквадратическая ошибка RMSE = 0.8 гСO₂/(м² день). Анализ результатов, полученных с использованием кросс-валидации на тестовом наборе данных для 2022 г., позволяет сделать вывод о высоком качестве обучения модели и о возможности ее применения для моделирования первичной валовой продукции регионов.