Рассмотрено влияние растительного покрова на радиолокационно-радиотепловые данные дистанционного зондирования переувлажненных почв с борта самолета-лаборатории АН-30.

Метою керування водним режимом грунту є отримання планового врожаю сільськогосподарських культур. Сучасні методи розрахунку зрошувальних систем та управління ними вимагають використання кількісних зв'язків між водним режимом грунту та врожайністю культур. Існують підходи по зв'язуванню врожайності із сумарним випаровуванням, коефіцієнтом вологозабезпеченості, опадами, кількістю днів, в які рослини відчують водний стрес. Найдосконалішими є динамічні моделі формування врожаю, в яких враховуються всі основні чинники життєдіяльності рослин. Вони інваріантні, але для їх практичного застосування необхідно визначати велику кількість недостатньо вивчених на даний час чинників зовнішнього середовища та фізіології рослин, що змінюються у часі за видами та сортами рослин. За фізіологічними властивостями розрізняють два типи культур. До першого типу належать культури, що мають яскраво виражені критичні періоди, наприклад, зернові, для яких недостатнє водопостачання під час цвітіння має необоротний згубний вплив на обсяг врожаю; до другого - культури, наприклад, трави, які можуть переносити підсушування грунту протягом невеликого періоду і після цього цілком відновлювати врожай за оптимального водоспоживання. В таких моделях кожна попередня фаза розвитку рослин впливає на зростання і розвиток у наступній фазі. В роботі застосовано інтелектуальні методи підтримки прийняття рішень в умовах багатокритеріальності в задачах оптимального керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур. Даний підхід дозволяє економити водні та енергетичні ресурси при керуванні вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур без втрат врожайності.

Метою керування водним режимом грунту є отримання планового врожаю сільськогосподарських культур. Сучасні методи розрахунку зрошувальних систем та управління ними вимагають використання кількісних зв'язків між водним режимом грунту та врожайністю культур. Існують підходи по зв'язуванню врожайності із сумарним випаровуванням, коефіцієнтом вологозабезпеченості, опадами, кількістю днів, в які рослини відчують водний стрес. Найдосконалішими є динамічні моделі формування врожаю, в яких враховуються всі основні чинники життєдіяльності рослин. Вони інваріантні, але для їх практичного застосування необхідно визначати велику кількість недостатньо вивчених на даний час чинників зовнішнього середовища та фізіології рослин, що змінюються у часі за видами та сортами рослин. За фізіологічними властивостями розрізняють два типи культур. До першого типу належать культури, що мають яскраво виражені критичні періоди, наприклад, зернові, для яких недостатнє водопостачання під час цвітіння має необоротний згубний вплив на обсяг врожаю; до другого - культури, наприклад, трави, які можуть переносити підсушування грунту протягом невеликого періоду і після цього цілком відновлювати врожай за оптимального водоспоживання. В таких моделях кожна попередня фаза розвитку рослин впливає на зростання і розвиток у наступній фазі. В роботі застосовано інтелектуальні методи підтримки прийняття рішень в умовах багатокритеріальності в задачах оптимального керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур. Даний підхід дозволяє економити водні та енергетичні ресурси при керуванні вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур без втрат врожайності.