Выбор информационных признаков для прогнозирования урожайности озимой пшеницы для территории Украины по различным данным

Украина является одним из крупнейших производителей сельскохозяйственных культур в мире, поэтому своевременный и точный прогноз урожайности в Украине является ключевым элементом для поддержки принятия решений в политике продовольственной безопасности в мире.
В ряде работ [1-4] авторами рассматривается возможность использования вегетационного индекса NDVI для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на примере озимой пшеницы. В виду небольшого объема обучающей выборки используется кросс-валидационная процедура LOOCV для выбора предиторов моделей.
Однако остается открытым вопрос информативности выбранных предикторов. Для решения данной проблемы предлагается оценить корректность выбора предикторов посредством сравнения временной согласованности предикторов, отобранных в рамках LOOCV-процедуры на различных данных (NDVI, VHI, FAPAR) с результатами применения средств автоматического выбора признаков с использованием ансамбля деревьев (RandomForest) [5].
Как показали исследования, для большей части территории Украины выбор предикторов является согласованным с точностью до 16 дней.
Литература
1. Куссуль. Н.Н, Кравченко А.Н., Скакун С.В., Адаменко Т.И., Шелестов А.Ю., Колотий А.В., Грипич Ю.А. Регрессионные модели оценки урожайности сельскохозяйственных культур по данным MODIS // Сборник научных статей "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". — 2012. — Том 9, №1. — С. 95–107.
2. Kogan, F., Kussul, N., Adamenko, T., Skakun, S., Kravchenko O., Kryvobok O., Shelestov A., Kolotii A., Kussul O. & Lavrenyuk A. Winter wheat yield forecasting in Ukraine based on Earth observation, meteorological data and biophysical models // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation — 2013. — vol. 23 — PP. 192-203.
3. N. Kussul, A. Shelestov, S. Skakun, O. Kravchenko, B. Moloshnii Crop state and area estimation in Ukraine based on remote and in-situ observations 
// Int. J. on Information Models and Analyses, 2012, vol. 1, no. 3, pp. 251-259.
4. Куссуль Н.Н., Кравченко А.Н., Скакун С.В., Адаменко Т.И., Шелестов А.Ю., Колотий А.В., Грипич Ю.А. 
Регресійні моделі оцінки врожайності культур по даним MODIS //
Сборник научных статей "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". – 2012. – Том 9, №1. – С. 95-107.
5. Miron B. Kursa, Witold R. Rudnicki Feature selection with Boruta package // Journal of Statistical Software. — 2010. — vol. 36 — Issue 11.