Дисертаційна робота спрямована на розвиток системного підходу до моніторингу та прогнозування стану рослинності за даними оптичних спектральних вимірювань. Сформульовано задачу ідентифікації дискретних моделей прогнозування продуктивності культур та здійснено її розв'язання на основі методів оптимізації. Розроблено алгоритм структурно-параметричної ідентифікації дискретних динамічних моделей. Отримано конкретні моделі прогнозування продуктивності рослин за даними дистанційних спостережень. Показано можливість використання розробленого алгоритму для розв'язання інших важливих прикладних задач на прикладі прогнозування динаміки геомагнітного Dst-індексу. Розглянуто та розв'язано задачу побудови регресійних моделей концентрації біохімічних компонент у рослинності з використанням спектральних даних та їх найбільш інформативних ознак. З позиції системного аналізу та теорії прийняття оптимальних рішень розроблено нові алгоритми виділення найбільш вагомих інформативних ознак спектральних кривих та побудовано нелінійні регресійні моделі концентрації хлорофілу у листках рослин. Запропоновано нові методи експрес оцінювання стану рослинності на основі класифікації спектральних кривих відбиття. Розроблено інформаційну технологію обробки спектральних даних оптичних датчиків на прикладі польового спектрометра. Створено основну її складову - спеціалізоване алгоритмічно-програмне забезпечення. Побудовано математичну модель для вибору параметрів спектрометричного датчика.