РАЗРАБОТКА ПЕРЕДВИЖНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПОЧВЕННОГО СОСТАВА С ПОМОЩЬЮ GPS И ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

В статье представлено комплексное исследование теоретических, методических и технологических основ разработки автоматизированного мобильного комплекса, предназначенного для высокоточного картографирования почв с применением GPS-навигации и технологий искусственного интеллекта. Актуальность работы обусловлена тем, что Казахстан характеризуется чрезвычайно разнообразной структурой почв – чернозёмами, каштановыми почвами, солончаками, аллювиальными и засоленными участками, что требует внедрения современных цифровых методов анализа.
На основе обширного литературного анализа рассмотрены возможности VIS-NIR спектроскопии, математического моделирования, машинного обучения, а также алгоритмов регрессии для определения основных почвенных параметров. Особое внимание уделяется коэффициенту детерминации (R²), среднеквадратичной ошибке (RMSE), точности геопривязки RTK-GPS и вопросам масштабируемости цифрового картирования. Показано, что синергия ИИ и GPS значительно ускоряет процесс получения почвенных данных, повышает пространственное
разрешение карт и обеспечивает улучшенную визуализацию распределения азота, фосфора, органического углерода и других ключевых показателей.
Разработка мобильного комплекса рассматривается как перспективное направление для аграрного сектора Казахстана, позволяющее минимизировать затраты, повысить точность агрохимического анализа, улучшить мониторинг деградации почв, эрозионных процессов и засоления. Применение подобных систем способствует формированию устойчивого земледелия, оптимизации ресурсного использования и совершенствованию стратегий управления земельными ресурсами. Полученные результаты подтверждают, что автоматизированные мобильные платформы обладают высоким потенциалом для внедрения в национальную систему почвенного мониторинга и цифровизации сельского хозяйства.

1. Почвы Казахстана [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://baraev.kz.

2. Сельское хозяйство Казахстана: итоги и перспективы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://kazdata.kz.

3. В Казахстане составляют карту засоленных почв [Электронный ресурс]. – 2020. – Режим доступа: https://eldala.kz.

4. Эрозия почв в Акмолинской области [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://soil.kz.

5. Засоление почв в Кызылординской области [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://adilet.zan.kz.

6. Методика создания почвенных карт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://earthpapers.net.

7. Дистанционное зондирование почв с использованием Sentinel-2 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://remotesensing.org (дата обращения: 11.04.2025).

8. Ограничения спутниковых данных в почвоведении [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://geoinformatics.kz.

9. Технология RTKGPS для геопривязки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gpsworld.com (дата обращения: 11.04.2025).

10. Почвы Алматинской области: особенности и картографирование [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://soil.kz.

11. Применение нейронных сетей в анализе почв [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://aijournal.org.

12. Цифровое картографирование почв в Австралии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://soilscience.org.

13. Программа «Цифровой Казахстан» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gov.kz

14. (дата обращения: 11.04.2025).

15. Мелиорация засоленных почв в Кызылординской области [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://irrigation.kz.

16. VIS-NIR Spectroscopy for Soil Analysis [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0016706119303267.

17. RTK-GPS in Precision Agriculture [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.gpsworld.com/precision-agriculture-using-rtk-gps.

18. Сапаров А.Б., Почвы Казахстана: классификация и свойства [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.kaznau.kz/science/soil-science.

19. В Казахстане составляют карту засоленных почв [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.eldala.kz/news/agriculture/zasolenie-pochv (дата обращения: 11.04.2025).

20. Сергеев П.В., Автоматизация мониторинга почв [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.soil-journal.ru/jour/article/view/1234.