Для оценки динамики использования земли и качества урожая на основе многоспектральных снимков сельскохозяйственного поля за 2010, 2018 и 2024 годы с различной пространственной разрешающей способностью можно использовать следующую методику:

1. Предварительная обработка данныхКалибровка изображений: Корректировка данных для устранения влияния атмосферных условий и других факторов, влияющих на качество изображений.Выравнивание и геопривязка: Обеспечение точного наложения снимков друг на друга, особенно если они были получены с разных платформ или в разных условиях.Устранение шумов: Применение фильтров $например,медианного$ для улучшения качества изображений.2. Анализ пространственной разрешающей способностиВыбор временных интервалов: Учитывая разное разрешение снимков, выбирать области интереса $AOI$ с учетом доступного разрешения для каждой даты. Например, для более высокразрешающих изображений можно проводить более детализированный анализ, чем для низкоразрешающих.Сравнительный анализ: Оценить, как различия в разрешении могут повлиять на выявление изменений в использовании земель.3. Индексы растительностиРасчет растительных индексов: Использование различных растительных индексов, таких как NDVI $NormalizedDifferenceVegetationIndex$, EVI $EnhancedVegetationIndex$ и другие, для оценки здоровья и плотности растительности.Сравнительный анализ индексов: Сравнение значений индексов за разные годы для выявления трендов.4. Классификация типов землепользованияКлассификация изображений: Применение методов машинного обучения для классификации землепользования $например,RandomForest,SVM,CNN$ с использованием многоспектральных данных.Тренировка моделей: Использование известных классов $например,сельскохозяйственныеземли,леса,водныеобъекты$ для тренировки моделей классификации на основе доступных данных.5. Оценка динамикиАнализ изменений: Сравнение классификаций за разные годы для выявления изменений в использовании земель $например,увеличениесельскохозяйственныхземель,вырубкалесовит.д.$.Картирование динамики: Создание тематических карт для визуализации изменений в землепользовании и состояния сельскохозяйственных культур.6. Оценка качества урожаяКорреляция с данными о урожайности: Сравнение рассчитанных растительных индексов и данных о реальной урожайности $еслидоступно$, чтобы установить корреляции.Моделирование урожайности: Применение моделей, связанных с растительностью и климатом, для оценки потенциальной урожайности на основе полученных многоспектральных данных.7. Выводы и рекомендацииОпределение трендов: Выводы о воздействии изменений в землепользовании на качество урожая.Рекомендации: Разработка рекомендаций для фермеров и агрономов на основе полученных данных для улучшения управления сельскохозяйственными ресурсами.ОграниченияРазнообразие источников данных: Различные источники и разрешение снимков могут создавать сложности в интерпретации данных.Зависимость от данных по урожайности: Нехватка актуальных данных о реальной урожайности может затруднить оценку качества урожая.АТЛ $Атмосферные,топографическиеисветовыеусловия$: Эти факторы могут влиять на результаты получения снимков и индексов.

Эту методику можно адаптировать в зависимости от доступных ресурсов, специфики поля и целей исследования.