2021-2023 жылдарға арналған ғылыми, ғылыми-техникалық бағдарламалар бойынша бағдарламалық-нысаналы қаржыландыруға арналған Конкурс (ҚР АШМ) (Smart Agriculture).

Стратегиялық маңызды мемлекеттік міндетті шешу үшін (басым бағыт) бағдарлама әзірленген: агроөнеркәсіптік кешенді орнықты дамыту және ауыл шаруашылығы өнімінің қауіпсіздігі. Мамандандырылған ғылыми бағыт: Smart Agriculture.

Бағдарламаны орындаушылар: Консорциум құрамында: "Д.Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті" КЕАҚ, "майлы дақылдардың тәжірибелік шаруашылығы" ЖШС (Солнечное а.), "Ернар" шаруа қожалығы (Девятка а.).

Бағдарламаны іске асыру орны: Шығыс қазақстан облысы, Өскемен қаласы, Глубокое ауданы, Солнечное ауылы, Бородулиха ауданы, Девятка ауылы.

Бағдарламаның басталуы мен аяқталуының болжамды күні: 01.03.2021-31.12.2023. Ұзақтығы-34 ай.

Жобаның ғылыми жетекшісі:
Жетекші ғылыми қызметкер
Д. Серікбаев атындағы ШҚМУ Veritas артықшылық орталығы, Х. ғ. к.
Саденова Маржан Ануарбекқызы

Жоба аннотациясы

Бағдарламаның мақсаты өсімдік шаруашылығы мен мал шаруашылығы өнімдерінің жоғары технологиялық түрлерін қоса алғанда, оның ішінде жаңа техникалық шешімдер базасында "ақылды" ауыл шаруашылығы тұжырымдамасын іске асыру болып табылады. Бағдарлама елдің азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін Агротехнологиялық процестерде IT-технологияларды қолдануды қарқындатуға және ауыл шаруашылығы өндірісінің тиімділігін арттыруға бағытталған. Негізгі тәсілдер Жерді қашықтықтан зондтау (ЖҚЗ) деректерін және ауыл шаруашылығы дақылдарының негізгі түрлерін (АШД) сәйкестендіру, түсімділікті болжау және топырақтағы макроэлементтердің (азот, фосфор, калий, қарашірік) құрамын жіктеу үшін қашықтықтан әдістерді қолданудан тұрады. ЖҚЗ әдістері әлемнің көптеген елдерінде (АҚШ, Канада, Еуроодақ елдері, Үндістан, Жапония және т.б.) Агроөнеркәсіптік кешенде кеңінен қолданылады.

Зерттеудің негізгі тәсілі openAPI модулін әзірлей отырып, ЖҚЗ деректері және Шығыс Қазақстанның әртүрлі топырақ-климаттық аймақтарындағы эксперименттік учаскелерде қашықтықтан зерттеу әдістері мен сынамалау негізінде жоғары дәлдікпен топырақтағы макроэлементтер (азот, фосфор, калий, қарашірік) деңгейінің құрамын сыныптау әдістемесін әзірлеу болып табылады. Эксперименттік шаруашылықтар аумағында жылу арналарын, жаңа технологияларды пайдалана отырып радиолокациялық түсіру материалдарын қоса алғанда, ғарыш материалдарын мамандандырылған өңдеу, сондай-ақ жерді жедел түсіру модулін әзірлеу және ғарыштық қашықтықтан зондтау ақпаратының дәлдігін арттыру және шешу үшін ҰҰА деректерін пайдалану зерттеудің ажырамас бөлігі болып табылады. Тікелей күтілетін нәтиже - Google Earth Engine жүйесіне негізделген нақты уақыттағы микроэлементтерді анықтауға арналған мобильді қосымшаны әзірлеу.

Бағдарламаның мақсаты:

Бағдарламаның мақсаты өсімдік шаруашылығы мен мал шаруашылығы өнімдерінің жоғары технологиялық түрлерін қоса алғанда, оның ішінде жаңа техникалық шешімдер базасында «Ақылды» ауыл шаруашылығы тұжырымдамасын іске асыру болып табылады. Бағдарлама ІТ-технологияларды агротехнологиялық процестерде қолдануды қарқындатуға және елдің азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін ауыл шаруашылығы өндірісінің тиімділігін арттыруға бағытталған.

Бағдарламаның міндеттері

Негізгі міндет: ауыл шаруашылығы дақылдарының негізгі түрлерін (АШ) сәйкестендіру, өнімділікті болжау және Жерді қашықтықтан зондтау (ЖҚЗ) деректері бойынша топырақтағы макроэлементтердің (азот, фосфор, калий, қарашірік) құрамын сыныптау бойынша ғылыми-әдістемелік тәсілдерді әзірлеу. Бағдарламаның мақсатына жету үшін отандық және шетелдік ғылыми, әдістемелік және патенттік әдебиеттерге, оның ішінде АҚШ, Украина, Ресей және басқа елдердің ғарыштық суреттердегі дақылдарды сәйкестендірудің жаңа тәсілдерін әзірлеу стратегиясын қалыптастыру, өнімділікті болжау және топырақтағы макроэлементтердің құрамын анықтау үшін шолу және талдау жүргізу қажет. Келесі кезеңде әртүрлі елдер мен Қазақстанда ғарыштық түсірудің пайдаланылатын материалдарының техникалық сипаттамаларын талдау жоспарлануда. Топырақты далалық агрохимиялық зерттеу объектілері болып екі түрлі топырақ-климаттық аймақтарда (Девятка, Солнечное ауылдары) орналасқан Шығыс Қазақстан облысының шаруа қожалықтарының эксперименттік учаскелері айқындалды. ЖҚЗ және қашықтықтан оқыту әдістерінің деректері бойынша топырақтағы макроэлементтер (азот, фосфор, калий, қарашірік) деңгейінің құрамын жоғары дәлдікпен (кемінде 75-80%) жіктеу әдістемесі әзірленеді және бүкіл Қазақстан бойынша бейімдеу және кейіннен көбейту үшін жарамды 2 түрлі топырақ-климаттық аймақ жағдайында сыналады. Ауыл шаруашылығында Жерді бақылау деректерін пайдаланудың табысты мысалына АШ әлемдік өндірісінің көлеміне бай және объективті баға алу үшін «Жаһандық азық-түлік қауіпсіздігін талдауға арналған деректер» (GFSAD30) жобасын жатқызуға болады. ЕКА жобалары «ауылшаруашылық қызметіндегі “Сентинель-2” серігі» бұл «Сентинель-2» және «Ландсат-8» спутниктерінен түсетін суреттерді өңдеуге арналған ақпарат көздерінің ашық жүйесі, ол көптеген өнімдерді, әсіресе вегетациялық кезеңде бақылауды қамтамасыз етеді.

Шетелдік ғалымдар - серіктестер:

Евгений Левин - PhD докторы, ассоциацияланған профессор Мичиган технологиялық университеті, АҚШ. Қызықтыратын бағыттары: геоматика, геокеңістіктік деректер, картография, фотограмметрия, қашықтықтан зондтау. Жер, планетарлық және ғарыштық ғылымдар институты мен Ұлы көлдер ғылыми-зерттеу институтының консультативтік кеңесінің мүшесі. 2020 жылдан - «Геодезия және жер информатикасы» журналы редакторының орынбасары (SaLIS), 2007 жылдан - «GPS Solutions» журналы редакциялық кеңесінің мүшесі, Спрингер-Верлаг, Гейдельберг, Германия, 2007 жылдан - редакция алқасының мүшесі SPIE қолданбалы қашықтықтан зондтау журналы, ISPRS IJGI арнайы шығарылымының қонақ-редакторы «Геокөрнекілік және геокөрнекілікті білімді ашу» (2019-2021). Хирш индексі - 51 SCOPUS дерекқоры бойынша

Храпов Сергей Сергеевич - т.ғ.к., Волгоград мемлекеттік университеті доценті(Волгоград, Ресей). Ғылыми қызығушылықтары: геоақпараттық технологиялар, 3D технологиялар: модельдеу, информатика және жоғары деңгейдегі тілдерде бағдарламалау. Жобадағы рөл - қашықтықтан зондтау деректері мен қашықтықтан зондтау әдістері негізінде дақылдардың шығымдылығын (дәнді, бұршақты, майлы, жемдік) болжау моделін жасау.

Бағдарлама орындаушыларын аккредиттеу туралы куәлік	"Майлы дақылдардың тәжірибелік шаруашылығы" ЖШС