KOSMIK TASVIRLAR ASOSIDA PAXTA VA G'ALLA EKINLARINI MASHINALI O'RGANISH ALGORITMLARI YORDAMIDA MONITORING QILISH

Ushbu maqolada Toshkent viloyati sug'oriladigan qishloq xo'laligi hududlarida EnMAP giperspektral sun'i (224 spektral kanal, 400–2500 nm, 30 m fazoviy aniqlik) ma'lumotlari asosida paxta va g'alla ekinlarini mashinali o'rganish algoritmlari yordamida tasniflash natijalari bayon etiladi. Tasvirlarni qayta ishlash jarayonida radiometrik va atmosferik korreksiya, Minimal Shovqin Fraktsiyasi (MNF) hamda Asosiy Komponentlar Tahlili (PCA) transformatsiyalari qo'llandi. Dala kuzatuv ma'lumotlari asosida ekin turlarining spektral kutubxonasi tuzildi. Olti xil algoritm — Random Forest (RF), Qo'llab-quvvatlash Vektor Mashina (SVM), Gradient Boosting (GB), Qaror Daraxti (DT), k-eng yaqin qo'shni (kNN) va Naiv Bayes (NB) — 10-qatlamli kross-validatsiya asosida baholandi. Eng yuqori natija Random Forest algoritmida qayd etildi: umumiy aniqlik (OA) 95,2% va Kappa koeffitsienti 0,91 ga teng. Tadqiqot natijalari giperspektral ma'lumotlarning an'anaviy ko'p spektral sensorglariga nisbatan ekin turlarini ajratishda sezilarli ustunligini tasdiqlaydi.