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