Цель исследования, результаты которого описаны в статье, – совершенствование решения задачи восстановления геополей на основе обработки потоков пространственно-временных данных высокой интенсивности, получаемых от сети высокомобильных геосенсоров. Ранее авторами предложен оригинальный подход к решению этой задачи, заключающийся в применении метода локальной ядерной регрессии (ядерного сглаживания), ядерная функция для которого определяется автоматически с помощью дискретной стохастической оптимизации – метода имитации отжига, в частности. Идея нового подхода состоит в том, чтобы для построения предварительной модели геополя применить ядерное сглаживание с использованием автоматического адаптивного метода определения параметров ядра локальной регрессии, а для ее уточнения – модель на основе нейронной сети. Новый подход позволяет снять главное ограничение применимости предыдущего решения, которое было основано на предположении о локальной гомогенности всех точек. Подход, описанный в настоящей статье, не использует этого предположения и может быть применим в ситуациях, когда данное предположение нарушается. Результаты вычислительных экспериментов показали явное преимущество нового подхода.