一项具有重要战略意义的国家任务，已经制定了解决方案（优先方向）：农工业综合体的可持续发展和农产品安全。专业研究领域：智慧农业。

该计划的执行者： 财团包括：NJSC“D. Serikbayev 东哈萨克斯坦技术大学”、LLP“油籽试验农场”（Solnechnoye 村）、农民农场“Yernar”（Devyatka 村）。

方案实施地点：东哈萨克斯坦州，乌斯季卡缅诺戈尔斯克，格鲁博科夫斯基区，同。 Solnechnoye，Borodulikhinsky 区，与。九。

该计划的预计开始和结束日期：03/01/2021 - 12/31/2023。持续时间 - 34 个月。

项目科学主管：
首席研究员
卓越中心 Veritas VKTU 以 D. Serikbayev 博士命名
萨德诺娃·马尔詹·阿努阿尔别科夫娜

项目注释

该计划的目标是在新技术解决方案的基础上实施“智能”农业的概念，包括高科技类型的农作物和畜产品。该计划旨在加强信息技术在农业技术过程中的使用，提高农业生产效率，以确保国家的粮食安全。主要方法是利用地球遥感（ERS）数据和遥感方法识别主要农作物（SC）类型，预测生产力并对土壤中的常量元素（氮、磷、钾、腐殖质）含量进行分类。遥感方法广泛应用于世界许多国家（美国、加拿大、欧盟国家、印度、日本等）的农工业综合体。

该研究的主要方法是基于遥感数据和遥感方法以及在试验地点的测试，开发一种高精度分类土壤中常量元素（氮、磷、钾、腐殖质）含量的方法。通过开发具有 openAPI 的模块，哈萨克斯坦东部的不同土壤和气候带。该研究的一个组成部分是空间材料的专业处理，包括热通道、使用最新技术的雷达勘测材料，以及开发用于土地业务勘测和无人机数据使用的模块提高空间遥感信息的准确性和分辨率。直接预期结果是基于谷歌地球引擎系统开发用于实时测定常量营养素的移动应用程序。

该计划的目的：

该计划的目标是在新技术解决方案的基础上实施“智能”农业的概念，包括高科技类型的农作物和畜产品。 该计划旨在加强信息技术在农业技术过程中的使用，提高农业生产效率，以确保国家的粮食安全。

计划目标

主要任务：根据地球遥感（ERS），开发用于识别农作物（SC）主要类型、预测产量和分类土壤中常量元素（氮、磷、钾、腐殖质）含量的科学和方法学方法和遥感方法。为实现该计划的目标，需要回顾和分析国内外科学、方法和专利文献，包括美国、乌克兰、俄罗斯等国的经验，形成开发新的作物识别方法的战略。从空间图像，预测产量并确定土壤中的宏量元素含量。下一阶段，计划分析不同国家和哈萨克斯坦使用的空间图像材料的技术特征。位于两个不同土壤和气候带（Devyatka 村、Solnechnoye 村）的东哈萨克斯坦地区农民农场的试验田已被确定为田间农业化学土壤调查的对象。基于遥感数据和遥感方法，将开发一种方法，以高精度（至少 75-80%）对土壤中的常量元素（氮、磷、钾、腐殖质）含量进行分类，并在2 个不同的土壤和气候带，适用于整个哈萨克斯坦的适应和后续复制。在农业中使用地球观测数据的一个成功例子是全球粮食安全分析数据 (GFSAD30) 项目，该项目提供对英国全球产量的一致和客观的估计。欧空局“卫星”哨兵二号“为农业服务”项目是一个开放的信息源系统，用于处理哨兵二号和陆地卫星八号卫星的图像，它提供了大量的产品，特别是在生长季节监测.. .

外国科学家-合作伙伴

Evgeny Levin - 博士，美国密歇根理工大学副教授。感兴趣的领域：地理信息学、地理空间大数据、制图、摄影测量、遥感。地球、行星和空间科学研究所和五大湖研究所顾问委员会成员。自 2020 年起 - 《大地测量学和土地信息学》（SaLIS）期刊副主编，自 2007 年起 - 德国海德堡 Springer-Verlag 期刊“GPS 解决方案”编辑委员会成员，自 2007 年起 - 编辑委员会成员SPIE 应用遥感杂志... Hirsch 指数 - 根据 SCOPUS 数据库为 51

Khrapov Sergey Sergeevich - 物理和数学科学候选人，伏尔加格勒国立大学（俄罗斯伏尔加格勒）副教授。研究兴趣：地理信息技术、3D 技术：建模、计算机科学和高级语言编程。 Hirsch 指数 - 13. 在项目中的作用 - 开发基于遥感数据和遥感方法的作物（谷物、豆类、油籽、饲料）产量预测模型。

计划执行者的认可证书	LLP“油籽试验农场”