|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ПсковГУ |
||
КОМПЛЕКСЫ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ФОРМИРОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ОЦЕНОК, ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПЛОДОРОДИЯ, РАСТИТЕЛЬНОСТИ И ВЫДЕЛЕНИЯ ЭТАЛОННЫХ ЗНАЧЕНИЙ/УЧАСТКОВ ДЛЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВАстатья
- Авторы: Блынский В.А., Лоскутов Д.Л.
- Сборник: Биологизация земплепользования: почва, технологии, продукция: материалы международной научно-практической конференции
- Год издания: 2023
- Место издания: Постер-М Москва
- Первая страница: 105
- Последняя страница: 112
- DOI: 10.61271/n3559-8999-6385-v
- Аннотация: Работы по оценке состояния земельных ресурсов особенно актуальны в настоящее время и широко распространены в связи с гигантскими масштабами и высокой динамкой ухудшения экологического состояния земель, обусловленного различными природными и антропогенными факторами. Точное земледелие, направлено на повышение эффективности использования ресурсов, производительности, качества продукции, прибыльности и устойчивости производства. Одной из основных целей точного земледелия является дифференциация норм технологического воздействия на почвы и растения. Применение органического земледелия способствует сохранению природных ресурсов, охране биоразнообразия, улучшению качества почвы и повышению плодородия. Для повышения эффективности аграрных процессов и оптимизации использования сельскохозяйственных угодий необходимы точные и надежные оценки показателей плодородия почвы, состояния растительности и других факторов с использованием комплекса методов и алгоритмов с возможностью использования искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), и данных ДЗЗ. Данные ДЗЗ позволяют определять площади и положение полей, засеянных разными культурами, оценивать их состояние в течение вегетационного сезона и используются для прогнозирования урожайности. Для оценки состояния с/х. растительности используются вегетационные индексы, такие как нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI. В настоящее время благодаря значительному прогрессу в сфере информационных технологий, Data science и языковых моделей, для реализации описанных выше методов, активно применяются машинное обучение и искусственный интеллект. В качестве основных используемых методов исследования для анализа многомерных пространственно-распределенных аграрно-почвенных данных и формирования экологических оценок, показателей плодородия, растительности и выделения эталонных значений/участков для с/х производства применяются: Логико-математический анализ, методы статистического анализа, методика оценки почвенного плодородия, уточняемая показателями NDVI и расчетом средневзвешенного, методика расчета и оценки нормативной урожайности сельскохозяйственных культур, методика агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий, методы Гис обработки данных в рамках программ SAGA gis, ARQGis, методика агрохимического обследования территории. Основными результатами проведенного исследования является методика, которая выделяет эталонные участки с соответствием содержания микроэлементов к ООПТ, не противоречащим СанПин, а также имеющим значительно более высокий показатель плодородия. В том числе методика может применяться при при производстве чистой продукции в качестве выявления участков с отсутствующим загрязнениям и наиболее высокими показателями плодородия, достаточного уровня обеспечивающих возможность продолжительного использования без необходимости внесения удобрений и иных манипуляций, не предусмотренных в цикле производства и выделении необходимого состояния, которое должно быть достигнуто в ходе рекультивации земель данного типа использования или улучшения плодородия в ходе с/х деятельности при применении органических отходов в качестве вторичных ресурсов (рекультиванта и удобрения).
- Добавил в систему: Блынский Виктор Анатольевич