Inventory number | IRN | Number of state registration |
---|---|---|
0224РК01152 | BR22886730-OT-24 | 0124РК01150 |
Document type | Terms of distribution | Availability of implementation |
Промежуточный | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
Publications | ||
Native publications: 2 | ||
International publications: 1 | Publications Web of science: 0 | Publications Scopus: 1 |
Number of books | Appendicies | Sources |
1 | 6 | 124 |
Total number of pages | Patents | Illustrations |
116 | 0 | 14 |
Amount of funding | Code of the program | Table |
115334850 | О.1365 | 2 |
Code of the program's task under which the job is done | ||
01 | ||
Name of work | ||
Формирование аграрной инфраструктуры пространственных данных Республики Казахстан по технологиям и принципам 2.0 | ||
Report title | ||
Type of work | Source of funding | The product offerred for implementation |
Applied | Другая (укажите) | |
Report authors | ||
Әліпбеки Оңғарбек Әліпбекұлы , Алипбекова Чаимгуль Абусагатовна , Орынгожин Ерназ , Самарханов Канат Бауыржанович , Музыка Олеся Сергеевна , | ||
3
3
4
0
|
||
Customer | МСХ РК | |
Information on the executing organization | ||
Short name of the ministry (establishment) | МНВО РК | |
Full name of the service recipient | ||
Некоммерческое акционерное общество "Казахский национальный университет имени аль-Фараби" | ||
Abbreviated name of the service recipient | НАО "КазНУ им. аль-Фараби" | |
Abstract | ||
Агропромышленный комплекс (АПК) и сельские территории (СТ) Республики Казахстан (РК) и их отдельные составляющие. Агроөнеркәсіптік кешен (АӨК) және Қазақстан Республикасының (ҚР) ауылдық аумақтары (СТ) және олардың жекелеген құрамдас бөліктері. Изучение методических подходов к формированию аграрной инфраструктуры пространственных данных по принципам и технологиям 2,0. Принциптер мен технологиялар бойынша кеңістіктік деректердің аграрлық инфрақұрылымын қалыптастырудың әдістемелік тәсілдерін зерделеу 2,0. Аналитические (расчётно-конструктивные, расчётно-оптимизационные расчётно-прогнозные и экспертные подходы), лабораторные (создание цифровых моделей на основе применения геоинформационных систем; дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ); пространственно-временных данных (ПВД); классификация землепользования и земельного покрова (Land use and Land cover - LULC); параметрические алгоритмы; алгоритмы на основе машинного и глубокого обучения; интегральный анализ пространственно-временных данных, социально-экономических и экологических показателей. Аналитикалық (есептік-конструктивтік, есептік-оңтайландыру есептік-болжамдық және сараптамалық тәсілдер), зертханалық (геоақпараттық жүйелерді қолдану негізінде Цифрлық модельдер құру; Жерді қашықтықтан зондтау (ЖҚЗ); кеңістіктік-уақыттық деректер (ЖҚҚ); жерді пайдалану және жер жамылғысының жіктелуі (land use and land cover - LULC); параметрлік Алгоритмдер; машиналық және терең оқытуға негізделген Алгоритмдер; кеңістіктік-уақыттық деректерді, әлеуметтік-экономикалық және экологиялық көрсеткіштерді интегралды талдау. - созданы геоинформационные системы по принципам и технологиям разработки ИПД 2.0; - собраны данные ДЗЗ длительного временного ряда для разработки ИПД 2.0; - изучены параметрические алгоритмы классифиации LULC на платформах облачных вычислений; - изучены алгоритмы классифиации LULC основанных на Machine learning (ML) на платформах облачных вычислений; - изучены алгоритмы классифиации LULC основанных на Deep learning (DL), включая искусственный интеллект, на платформах облачных вычислений; - изучены эмпирические подходы для интегральной оценки экономической, социальной и экологической (ЭСЭ) политики государства на развитие агропромышленного комплекса (АПК) и сельских территорий (СТ) на основе ПВД и больших данных; - изучены подходы, основанные на ML для интегральной оценки ЭСЭ политики государства на развитие АПК и СТ на базе ПВД и больших данных; - изучены подходы, основанные на DL для интегральной оценки экономической, социальной и экологической политики государства на развитие АПК и СТ на базе ПВД и больших данных. - ӨСАБ 2.0 әзірлеу қағидаттары мен технологиялары бойынша геоақпараттық жүйелер құрылды; - 2.0 ӨСАБ әзірлеу үшін ұзақ уақыт қатарындағы ЖҚЗ деректері жиналды; - бұлтты есептеу платформаларында lulc параметрлік жіктеу алгоритмдері зерттелді; - бұлтты есептеу платформаларында machine learning (ML) негізіндегі LULC жіктеу алгоритмдері зерттелді; - бұлтты есептеу платформаларында жасанды интеллектті қоса алғанда, Deep learning (DL) негізіндегі LULC жіктеу алгоритмдері зерттелді; - Мемлекеттің агроөнеркәсіптік кешенді (АӨК) және ауылдық аумақтарды (СТ) дамытуға арналған экономикалық, әлеуметтік және экологиялық (ЭСЖ) саясатын ЖІӨ және үлкен деректер негізінде интегралды бағалау үшін эмпирикалық тәсілдер зерделенді; - ЖІӨ және үлкен деректер базасында АӨК және СТ дамытуға арналған мемлекеттің саясатының эшэ интегралды бағалауы үшін ML - ге негізделген тәсілдер зерделенді; - АӨК және СТ дамытуға мемлекеттің экономикалық, әлеуметтік және экологиялық саясатын ЖІӨ және үлкен деректер базасында интегралды бағалау үшін DL-ге негізделген тәсілдер зерделенді. Разработка отличается от предыдущих решений использованием ГИС и ИПД. Даму алдыңғы шешімдерден ГАЖ және IPD қолдану арқылы ерекшеленеді.
Сельское хозяйство Ауыл шаруашылығы |
||
UDC indices | ||
631.2 | ||
International classifier codes | ||
68.01.51; | ||
Readiness of the development for implementation | ||
Key words in Russian | ||
агропромышленный комплекс; сельские территории; пространственные данные; пространственно-временные данные; классификация землепользования; | ||
Key words in Kazakh | ||
агроөнеркәсіптік кешен; ауылдық аумақтар; кеңістіктік деректер; кеңістіктік-уақыттық деректер; жер пайдаланудың жіктелуі; | ||
Head of the organization | Айтжанова Жамила Нурматовна | доктор экономических наук / доцент |
Head of work | Әліпбеки Оңғарбек Әліпбекұлы | Доктор биологических наук / Профессор биологии |
Native executive in charge | Алипбекова Чаимгуль Абусагатовна | нет |