GPS ЖӘНЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ КӨМЕГІМЕН ТОПЫРАҚ ҚҰРАМЫН КАРТАҒА ТҮСІРУГЕ АРНАЛҒАН ЖЫЛЖЫМАЛЫ КЕШЕН ӘЗІРЛЕУ

Бұл мақалада топырақ құрамын жоғары дәлдікпен картаға түсіруге арналған GPS-навигациясы мен жасанды интеллект технологияларын біріктіретін автоматтандырылған мобильді кешенді әзірлеудің ғылыми негіздері жан-жақты қарастырылады. Топырақ-климаттық жағдайы айтарлықтай әртүрлі Қазақстан аумағы үшін мұндай кешендердің маңызы ерекше жоғары. Әдеби шолу барысында VIS-NIR спектроскопиясы, машиналық оқыту әдістері, регрессиялық модельдер, детерминация коэффициенті (R²), RMSE қателік көрсеткіштері және геоақпараттық жүйелерді интеграциялау мүмкіндіктері кеңінен талданады. Топырақ құрамын жедел бағалауға арналған автоматтандырылған мобильді платформаларды енгізу далалық зерттеулердің тиімділігін арттырып, зертханалық зерттеулердің уақыттық шығындарын азайтады.
Зерттеу Қазақстанның қара топырақ, каштан топырақ және сортаң жер аймақтарында заманауи технологияларды қолданудың перспективаларын ашады. Жасанды интеллект негізіндегі алгоритмдер спектралдық деректерді өңдеу арқылы азот, фосфор, калий, органикалық көміртек сияқты элементтердің кеңістіктік таралуын жоғары дәлдікпен анықтауға мүмкіндік береді. GPS және RTK-навигация жүйелерінің қосылуы топырақ нүктелерін географиялық тұрғыдан дәл белгілеуге жағдай жасайды, бұл өз кезегінде сандық карталардың ажыратымдылығын 3-7 метрге дейін көтереді.
Сонымен қатар, автоматтандырылған мобильді кешендер агроэкологиялық мониторингтің тиімділігін арттырып, егіншілік жүйелерінің тұрақтылығын жақсартады. Мұндай жүйелер тыңайтқыштарды дәл қолдануға, топырақ құнарлылығын бақылауға, эрозия және сортаңдану процестерін жедел бағалауға мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелері Қазақстан жағдайында жасанды интеллект пен GPS біріктірілген мобильді жүйелерді енгізу ауыл шаруашылығында ресурстарды оңтайландырудың маңызды құралы екенін дәлелдейді.

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.