Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки алгоритмов и программных средств, позволяющих повысить эффективность пространственного анализа и восстановления двумерных геополей. Цель работы: разработка алгоритмов и программных средств, позволяющих повысить эффективность восстановления двумерных геополей по не регулярной сети точечных данных; проведение экспериментальных исследований эффективности разработанных алгоритмов и сравнение с существующими аналогами. Методы исследования. Для решения поставленной задачи применяются методы искусственного интеллекта, методы реализации искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов, комитетные методы - для решения задач классификации, математическое моделирование, теория вероятностей и математическая статистика с использованием программного обеспечения VisualStudio и Surfer. Результаты. Для восстановления геополей по нерегулярной сети точечных данных было решено использовать методы искусственного интеллекта, так как данная область исследований на сегодняшний день является одной из наиболее интенсивно развивающихся. Таким образом, для решения поставленной задачи был разработан алгоритм, основанный на искусственных нейронных сетях. Алгоритм представляет собой последовательность действий, состоящую из семи шагов. Для восстановления геополя применяются несколько нейронных сетей прямого распределения типа персептрон, работающих по методу бэггинга (bagging). На основе предложенного алгоритма разработано программное приложение, позволяющее выполнять восстановление геополей по нерегулярной сети точечных данных. Выполнено экспериментальное исследование эффективности разработанного алгоритма и проведено сравнение с результатами работы метода обратно-взвешенных расстояний. Проведенные исследования показали, что результаты работы предложенного алгоритма превышают эффективность работы метода обратно-взвешенных расстояний.