1. Музылев Е.Л. Использование данных дистанционного зондирования при моделировании водного и теплового режимов участков суши: обзор публикаций // Водные ресурсы. 2023. Т. 50, № 5. С. 561-584. EDN: QISSLC
2. Данзиев Р.М., Литвинов Н.Ю. Анализ неопределенности дистанционных оценок влажности почвы с целью достоверного предсказания наводнений // Геодезия и картография. 2017. Т. 78, № 11. С. 60-64. EDN: YLJJWQ
3. Музалевский К.В. Дистанционное измерение влажности в поверхностном слое минеральной почвы на двух частотах // Журнал радиоэлектроники. 2020. № 1. С. 1-23. [Электронный ресурс]. URL: http://jre.cplire.ru/jre/jan20/7/text.pdf (дата обращения: 20.06.2024). DOI: 10.30898/1684-1719.2020.1.7 EDN: KMDJYK
4. Искендерзаде Э.Б., Асадов Х.Г., Алиева А.Д., Литвинов Н.Ю. Спектральный метод определения содержания влаги в почве // Геодезия и картография. 2022. Т. 83, № 8. С. 33-38. EDN: NZVWNV
5. Шайтура С.В., Шайтура Н.С., Прудкий А.С., Кожаев Ю.П., Феоктистова В.М. Использование дистанционного зондирования при мониторинге полей в точном земледелии // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2023. № 8. С. 485-492. EDN: NNGTIB
6. Даргейко Л.Ф., Сахацкий А.И., Федоровский А.Д. Оценка влажности почвы по космическим снимкам дистанционного зондирования Земли на основе метода пространственной интерполяции Колмогорова // Геоинформатика. 2008. № 4. С. 49-51.
7. Дагуров П.Н., Дмитриев А.В., Дымбрылов Ж.Б., Чимитдоржиев Т.Н. Влияние слоистой структуры влажности почвы на работу интерферометрических радиолокаторов с синтезированной апертурой // Известия вузов. Физика. 2012. T. 55, № 8/2. C. 266-267. EDN: PEOOLV
8. Akash M., Kumar P.M., Bhaskar P., Deepthi P.R., Sukhdev A. Review of estimation of soil moisture using active microwave remote sensing technique // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2024. Vol. 33. P. 101-118. DOI: 10.1016/j.rsase.2023.101118 EDN: QFQBBN
9. Mohanty B.P., Mishra D., Sehgal V. Soil Moisture Remote Sensing: Satellite Retrieval, Geophysical Controls, and Applications // Reference Module in Earth Systems and Environmental Sciences. 2024. DOI: 10.1016/B978-0-323-96026-7.00033-3
10. Jiang R., Sui Y., Zhang X., Lin N., Zheng X., Li B., Zhang L., Li X., Yu H.Estimation of soil organic carbon by combining hyperspectral and radar remote sensing to reduce coupling effects of soil surface moisture and roughness // Geoderma. 2024. Vol. 444. № 116874. DOI: 10.1016/j.geoderma.2024.116874 EDN: TUSYBT
11. Sedighi A., Hamzeh S., Alavipanah S.K., Naseri A.A., Atkinson P.M. Ensembles of multiple models for soil moisture retrieval from remote sensing data over agricultural areas: A deep learning-based framework // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2024. Vol. 35. № 101243. DOI: 10.1016/j.rsase.2024.101243 EDN: VEBQNA
12. Huang J., Malone B.P., Minasny B., McBratney A.B., Triantafilis J. Evaluating a Bayesian modelling approach (INLA-SPDE) for environmental mapping // Science of the Total Environment. 2017. № 609. P. 621-632.
13. Yang Ch., Yang L., Zhang L., Zhou Ch. Soil organic matter mapping using INLA-SPDE with remote sensing based soil moisture indices and Fourier transforms decomposed variables // Geoderma. 2023. Vol. 43. № 116571. DOI: 10.1016/j.geoderma.2023.116571 EDN: WUQVWA
14. Буйлов В.Н., Косарев А.В., Чумакова С.В., Мавзовин В.С. Исследование влияния физико-климатических факторов Саратовской области на урожайность сои методом дистанционного зондирования Земли // Успехи современного естествознания. 2023. № 4. С. 7-14. DOI: 10.17513/use.38017 EDN: VXVQKU
15. Badrul H.N.H., Hashim N., Saraf N.M., Talib N. Monitoring of rice growth phases using multi-temporal Sentinel-2 satellite image // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. Т. 1051, № 1. 012021. EDN: QPUEKQ