Сайт ВКТУ им. Д. Серикбаева

ЭФФЕКТИВНОСТИ ГИС-ИНСТРУМЕНТОВ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫМИ ЗЕМЛЯМИ

Авторы

Name Affiliation
Жазира Жұматаева

Казахский национальный университет им.Аль-Фараби

Жандос Мукалиев

Казахский национальный университет им.Аль-Фараби

Дарига Оналбаева

Казахский национальный аграрный исследовательский университет

Камила Касымханова

Казахский национальный исследовательский технический университет имени К.И. Сатпаева

Сакен Турганалиев

Казахский национальный университет им. Аль-Фараб

Выпуск:

Том 1, № 1, 2026

Страницы:

30-41

Просмотров:

14

Ключевые слова:

геоинформационные системы, сельскохозяйственные угодья, мониторинг земель, пространственный анализ, дистанционное зондирование, землеустройство, управление ресурсами, дистанционное зондирование Земли

Аннотация

Статья оценивает эффективность геоинформационных инструментов в мониторинге и управлении сельхозземлями на примере Абайской области и Восточно-Казахстанской области. Топографическая основа, цифровые почвенные карты и данные со спутника Sentinel-2 объединены в единую геобазу: композиты истинного цвета и индекс нормированной разности вегетации (NDVI), а также тематическая карта сельскохозяйственного покрова. Методология включает маскировку атмосферных барьеров, создание сезонных композитов, региональную статистику NDVI по классам землепользования и типам почв, а также критерии эффективности процесса (точность, эффективность, трудоемкость, интероперабельность). Получены карты состояния и управленческие хранилища аграрных ландшафтов, определяющие зоны агростресса и различия между "пахотные земли" и "деградация пастбищ". Научное открытие заключается в практико-ориентированной интеграции спутниковых индикаторов и почвенной зоны для актуализации цифровых почвенных карт. Практическая значимость заключается в воспроизводимости обновлений и готовности данных к использованию в управлении.

License

Creative Commons License

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

Использованные источники

  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