Жерді пайдалану мәселелерін шешудің картографиялық әдісі

Елдегі жайылымдар едәуір аумақты алып жатыр және ауыл шаруашылығының жемшөп базасының негізі болып табылады. Жайылымдық жерлерді пайдалануды картографиялық қамтамасыз ету мәселелерін зерттеу, жайылымдық ресурстарды геоақпараттық технологияларды (ГАЖ) басқаруды мемлекеттік бақылау жер кадастрын цифрландырудың қазіргі заманғы талаптарына жауап береді.

Мақсаты – геоаналитикалық жүйелер мен жасанды интеллект негізінде жайылым мақсатындағы жерлерді зерттеу және мониторингілеу. Міндеттері: жайылымдық жерлердің кеңістіктік және жер-кадастрлық деректерін, нормативтерін талдау, жайылымдық аумақтардың жай-күйін ГАЖ-технологиялар әдістерімен бағалау.

Әдістері – жоба аясында SAS мамандандырылған бағдарламалық қамтамасыз ету арқылы алынған ортофотосуреттер қолданылды. Кеңістіктік көрсеткіштерді жүктеуге, визуализациялауға және өңдеуге арналған Planet. Бастапқы ақпаратқа ауылдық округтердің шекаралары, жайылым учаскелері мен малдың құрамы туралы мәліметтер жинау, сондай-ақ оларды ГАЖ ортасында кейіннен цифрландыру, монографиялық және эксперименттік-заманауи бағдарламалық құралдар мен компьютерлік ақыл бағдарламаларын игере отырып, зерттелетін материалды өңдеу кезінде енгізілді.

Нәтижелер – геокеңістіктік параметрлерді біріктіретін картографиялық қызметтердің электрондық базасын құру, жайылымдарға мал жүктемесін автоматты түрде есептеу және бұзушылықтарды жоюды профилактикалық тексеру хаттамасы түрінде құқықтық актіні қалыптастыру.

Қорытындылар – жайылымға арналған жерлерге әсер ету қарқындылығын есептеудің әзірленген моделі жер инспекциясы тәжірибесінде және ауыл шаруашылығы жерлерін пайдалануды жоспарлау кезінде іске асырылатын болады. Қызмет нәтижелерін көрнекі түсіндіру мамандарға, фермерлерге және ауыл тұрғындарына қол жетімді, кадастрлық жұмыстарға математикалық-картографиялық модельдеу әдістерін енгізуге, аймақтар үшін кешенді табиғи-ресурстық кадастрларды жасауға мүмкіндік береді.

1. Овчинникова, Н.Г. Картографическая составляющая в системе мониторинга земель / Н.Г. Овчинникова, А.С. Примакова // Экономика и экология территориальных образований.-2022.Т.6.№ 3. C.84–92.

2. Гарманов, В.В. Географические информационные системы: ГИС Аксиома в землеустройстве и кадастре: учебное пособие / В.В. Гарманов, В.В. Терлеев. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, 2024. 112 с.

3. Белоусов, А.О. Разработка интегральной оценки рационального использования земель сельскохозяйственного назначения с применением ГИС технологий: / А.О. Белоусов. — Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, 2024. 162 с.

4. Муталипова, К.К. Пастбищные угодья Казахстана: рациональное использование /К.К. Муталипова // Проблемы агрорынка.2023.-N 3.-С.220-227. -https://doi.org/10.46666/2023-3.2708-9991.22

5. Елемесов, С.У. Мониторинг пастбищных ресурсов Казахстана: состояние и перспективы/ C.У. Елемесов //Землеустройство, кадастр и мониторинг земель.2020. N 70. С. 20–26.

6. Sutton, A. Multi-temporal remote sensing of ground cover reveals beneficial effects of soil carbon farming in a semi-arid landscape/A.Sutton, A.G. Fisher, D.J. Eldridge, G. Metternicht //Computers and Electronics in Agriculture.2025.-Vol. 234.Article 110278. https:///doi.org/10.1016/j.compag.2025.110278

7. Justino, S.T.P. Spatial-temporal analysis of vegetation cover and soil degradation from Landsat time-series – A case study in the Caatinga, Brazil / S.T.P Justino, E.A.L. Paganini, R.B. Silva, R.P.S. Silva, A.R. Zabotto, L.R. Roder //journal of South American Earth Sciences.2025.Vol.160.-Article 105528 https://doi.org/10.1016/j.jsames.2025.105528

8. Bayma, G. Estimating forage mass in Brazilian pasture-based livestock production systems through satellite and climate data integration / G. Bayma, S.F. Nogueira, M. Adami, E.E.Sano, D.C. Nuñez , P.M. Santos, J.R.M. Pezzopane, C. R. Grego, A.H.C. Teixeira, S. Skakun // Computers and Electronics in Agriculture.2025.-Vol.237.-10496. https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110496

9. Zhao, Y. Spatial and temporal analysis of reasonable livestock carrying capacity and ecological carrying capacity of grasslands in pastoral areas of China / Y. Zhao, W. Song, Z. Wu, Y.Bai//Chinese Science Bulletin.-2025.-Vol. 70.Issue 11.-P. 1641 – 1656.

10. Marchegiani, S. Smart technologies for sustainable pasture-based ruminant systems: A review / S. Marchegiani, G. Gislon, R. Marino, M.Caroprese, M. Albenzio, W.E. Pinchak, G.E. Carstens, L. Ledda, M.F. Trombetta, A. Sandrucci, M. Pasquini, P.A. Deligios, S. Ceccobelli // Smart Agricultural Technology.2025.Vol.10.Article 789. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100789

11. Kuppala, N. Mapping Vegetation Dynamics in Wyoming: A Multi-Temporal Analysis using Landsat NDVI and Clustering / N.Kuppala, C. N. Krishna, V.V.S. Variyar, R.Sivanpillai // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences.2024.Vol. XLVIII-M-5.P. 87–94. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-M-5-202487-2025

12. Rane, N. Remote Sensing (RS) and Geographical Information System (GIS) as A Powerful Tool for Agriculture Applications: Efficiency and Capability in Agricultural Crop Management Efficiency and Capability of RS and GIS in Agricultural Crop Production Management /N.L. Rane, M. Gidutur, S.P. Choudhary, C.B. Pande // International Journal of Innovative Science and Research Technology.2023.Vol.8.Issue4.P.264-274. https://doi.org/10.5281/zenodo.7845187.

13. Liu, M. Long-Term Dynamics of Vegetation NDVI and Its Response to Climate Change in Mongolia/ M. Liu, Z. Wang, Q. Shao// Ecological Indicators. — 2021.Vol. 122. P. 107285.

14. Бадмаева, М. Х. К вопросу об особенностях и проблемах применения систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве/ М. Х. Бадмаева// Вестник Бурятского государственного университета.-2023.-№3. С.75-81.

15. Золкин, А. Л. Разработка и развертывание средств сбора и диспетчеризации информации в агрокомплексах: учебное пособие для вузов /А.Л. Золкин. – Санкт-Петербург: Лань, 2025. – 140 с.