Д. Серікбаев атындағы ШҚТУ сайты

АУЫЛШАРУАШЫЛЫҚ ЖЕРЛЕРІН БАҚЫЛАУ ЖӘНЕ БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕГІ ГАЖ ҚҰРАЛДАРЫНЫҢ ТИІМДІЛІГІ

Авторлар

Аты Тіркелу
Жазира Жұматаева

әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті

Жандос Мукалиев

әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті

Дарига Оналбаева

Қазақ ұлттық аграрлық зерттеу университеті

Камила Касымханова

Қ.И. Сәтбаев атындағы Қазақ ұлттық техникалық зерттеу университеті

Сәкен Тұрғаналиев

әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті

Журналдың саны:

Том 1, № 1, 2026

Беттер:

30-41

Қаралымдар:

18

Түйін сөздер:

геоақпараттық жүйелер, ауылшаруашылық алқаптары, жер мониторингі, кеңістіктік талдау, қашықтықтан зондтау, жерге орналастыру, ресурстарды басқару, жерді қашықтықтан зондтау

Аңдатпа

Мақала Абай облысы мен Шығыс Қазақстан облысының мысалында ауыл шаруашылығы жерлерін мониторингілеу мен басқарудағы геоақпараттық құралдардың тиімділігін бағалайды. Топографиялық негіз, сандық топырақ карталары және Sentinel-2 спутнигінің деректері бірыңғай геобазаға біріктірілген: шынайы түсті композиттер және нормаланған айырмашылық вегетациялық индексі (NDVI), сондай-ақ ауылшаруашылық жамылғысының тақырыптық картасы. Әдістеме атмосфералық кедергілерді бүркемелеуді, маусымдық композиттерді құруды, жерді пайдалану кластары мен топырақ типтері бойынша NDVI аймақтық статистикасын, сондай-ақ процестің тиімділік критерийлерін (дәлдік, тиімділік, еңбек сыйымдылығы, интероперабельділік) қамтиды. Агростресс аймақтары мен айырмашылықтарын анықтайтын аграрлық Ландшафттардың жай-күйінің карталары мен басқару қоймалары алынды "егістік алқаптары" және "жайылымдардың деградациясы". Ғылыми жаңалық цифрлық топырақ карталарын өзектендіру үшін спутниктік индикаторлар мен топырақ зоналығының тәжірибеге бағытталған интеграциясынан тұрады. Практикалық маңыздылығы-жаңартулардың қайталанатын регламентінде және деректердің басқаруда қолдануға дайындығында.

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Пайдаланылған дереккөздер

  1. Frimpong, B. F., Koranteng, A., Atta-Darkwa, T., Junior, O. F., & Zawiła-Niedźwiecki, T. (2023). Land cover changes utilising Landsat satellite imageries for the Kumasi metropolis and its adjoining municipalities in Ghana (1986–2022). Sensors, 23, 2644. https://doi.org/10.3390/s23052644
  2. Hively, W. D., McCarty, G. W., Reeves, J. B., Lang, M. W., Oesterling, R., & Delwiche, S. R. (2011). Use of airborne hyperspectral imagery to map soil properties in tilled agricultural fields. Applied and Environmental Soil Science, 2011, 1–13. https://doi.org/10.1155/2011/358193
  3. Ivlieva, N. G., Manuhov, V. F., & Alferina, A. V. (2020). Cartographic and geoinformation support of soil and agrochemical research (on the example of a separate agricultural enterprise). InterCarto. InterGIS. Geoinformation support for sustainable development of territories: Proceedings of the International Conference, 26(2), 41–53. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2020-2-26-41-53
  4. Joiner, J., Yoshida, Y., Anderson, M. C., Holmes, T., Hain, C., Reichle, R. H., Koster, R. D., Middleton, E. M., & Zeng, F. (2018). Global relationships among traditional reflectance vegetation indices (NDVI and NDII), evapotranspiration (ET), and soil moisture variability on weekly timescales. Remote Sensing of Environment, 219, 339–352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.10.020
  5. Karmakar, P., Teng, S. W., Murshed, M., Pang, P., Li, Y., & Hao, L. (2024). Crop monitoring by multimodal remote sensing: A review. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 33, 101093. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101093
  6. Khanal, S., Kushal, K. C., Fulton, J. P., Shearer, S., & Ozkan, E. (2020). Remote sensing in agriculture—accomplishments, limitations, and opportunities. Remote Sensing, 12, 3783. https://doi.org/10.3390/rs12223783
  7. Kingra, P. K., Majumder, D., & Singh, S. P. (2016). Application of remote sensing and GIS in agriculture and natural resource management under changing climatic conditions. Agricultural Research Journal, 53, 295–302. https://doi.org/10.5958/2395-146X.2016.00058.2
  8. Matsushita, B., Yang, W., Chen, J., Onda, Y., & Qiu, G. (2007). Sensitivity of the Enhanced Vegetation Index (EVI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to topographic effects: A case study in high-density cypress forest. Sensors, 7(11), 2636–2651. https://doi.org/10.3390/s7112636
  9. Nie, J., & Yang, B. (2021). A detailed study on GPS and GIS enabled agricultural equipment field position monitoring system for smart farming. Scalable Computing: Practice and Experience, 22. https://doi.org/10.12694/scpe.v22i2.1882
  10. Padhiary, M., Kumar, R., & Sethi, L. N. (2024). Navigating the future of agriculture: A comprehensive review of automatic all-terrain vehicles in precision farming. Journal of The Institution of Engineers (India) Series A, 105, 767–782. https://doi.org/10.1007/s40030-024-00816-2
  11. Saha, A., Patil, M., Goyal, V. C., & Rathore, D. S. (2019). Assessment and impact of soil moisture index in agricultural drought estimation using remote sensing and GIS techniques. Proceedings, 7, 2. https://doi.org/10.3390/ecws-3-05802
  12. Sarmah, K., Deka, C. R., Sharma, U., & Sarma, R. (2018). Role of GIS-based technologies in sustainable agriculture resource planning & management using spatial decision support approach. International Journal of Innovative Research in Engineering & Management, 5, 30–34.
  13. Shekhar, S., Gusain, R., Vidhyarthi, A., & Prakash, R. (2022). Role of remote sensing and GIS strategies to increase crop yield. In 2022 International Conference on Advances in Computing, Communication and Materials (ICACCM) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICACCM56405.2022.10009217
  14. Sivakumar, V. G., Vijaya Baskar, V., Vadivel, M., Vimal, S. P., & Murugan, S. (2023). IoT and GIS integration for real-time monitoring of soil health and nutrient status. In 2023 International Conference on Self Sustainable Artificial Intelligence Systems (ICSSAS) (pp. 1265–1270). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICSSAS57918.2023.10331694
  15. Sun, T., Cheng, W., Abdelkareem, M., & Al-Arifi, N. (2022). Mapping prospective areas of water resources and monitoring land use/land cover changes in an arid region using remote sensing and GIS techniques. Water, 14, 2435. https://doi.org/10.3390/w14152435
  16. Yang, X., & Kuang, H. (2022). Evaluation of ecological quality in southeast Chongqing based on modified remote sensing ecological index. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-022-19851-9
  17. Rafikov, T., Zhumatayeva, Z., Mukaliyev, Z., & Zhildikbayeva, A. (2024). Evaluating Land Degradation in East Kazakhstan Using NDVI and Landsat Data. International Journal of Design & Nature and Ecodynamics, 19(5), 1677–1686. https://doi.org/10.18280/ijdne.190521
  18. Vtar, R., Komolafe, A. A., Kouser, A., et al. (2020). Assessing sustainable development prospects through remote sensing: A review. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 20, 100402. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100402

Том 1, № 1, 2026

Zhumatayeva, Zh., Mukaliyev, Zh., Onalbayeva, D., Kassymkhanova, К., & Turganaliev, S. (2026). THE EFFECTIVENESS OF GIS TOOLS IN THE AGRICULTURAL LAND MONITORING AND MANAGEMENT SYSTEM. EKTU Journal of Engineering Sciences, 1(1), 30-41. https://doi.org/10.51885/3134-8009_JES_2026_1_3