Комплексная оценка зарастаемости водоёмов с применением методов машинного обучения

Abstract

Представлены результаты комплексного исследования зарастаемости озер и водохранилищ Республики Татарстан, оценка величины которой осуществлялась методами машинного обучения. Отмечена перспективность комплексного подхода, сочетающего гидрохимический мониторинг, анализ состава донных отложений, мультиспектральный анализ спутниковых снимков и современные методы машинного обучения. Метод Gradient Boosting обеспечивает высокую точность прогнозирования зарастаемости, что критически важно для управления водными ресурсами.