В основу разработки положены научные результаты коллектива по методам быстрой автоматической сегментации и расширенного (по составу признаков) суперпиксельного представления изображений земной поверхности, усовершенствованного морфологического анализа и иерархической классификации мульти- и гиперспектральных аэрокосмических данных дистанционного зондирования Земли, в том числе разновременных.

Разработка предназначена (и отчасти уже использована Министерством сельского хозяйства Самарской области) для решения широкого класса прикладных задач:

• уточнения границ полей, типов и оценки состояния сельскохозяйственных посевов;
• пространственной классификации преобладающих древесных пород в лесных массивах;
• проведение специальных криминалистических экспертиз, основанных на оценке ареалов растений по данным дистанционного зондирования;
• анализа многолетнего изменения и, в частности, деградации участков растительности и т.д.

Работа выполнялась в научной кооперации с Самарским национальным исследовательским университетом имени академика С.П.Королёва и (в прикладных аспектах) с Акционерным Обществом «Самара-Информспутник».

Результаты исследований и разработок опубликованы в российских и зарубежных высокорейтинговых научных изданиях:

• Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – Vol. 1096. – P. 012026.
• Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 5. – С. 864-876.
• Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43, № 5. – С. 846-856.
• Proceedings of SPIE. – 2019. – Vol. 11174. - Art. № 1117408.
• Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2019. – Т. 16. – № 4. – С. 86–101.