Inventory number IRN Number of state registration
0225РК01107 BR24992908-OT-25 0124РК01181
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Промежуточный Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 3
International publications: 7 Publications Web of science: 5 Publications Scopus: 5
Number of books Appendicies Sources
1 14 79
Total number of pages Patents Illustrations
252 0 99
Amount of funding Code of the program Table
224947787.2 О.1366 35
Code of the program's task under which the job is done
01
Name of work
Система поддержки агротехнических мероприятий в растениеводстве на базе комплекса средств мониторинга и методов искусственного интеллекта (Agroscope)
Report title
Type of work Source of funding The product offerred for implementation
Applied Метод, способ
Report authors
Мухамедиев Равиль , Оксененко Алексей Алексеевич , Абдолдина Фарида Наурузбаевна , Исмаилов Данияр Валерьевич , Витулёва Елизавета Сергеевна , Кабдуллин Максат Амангельдыулы , Арти Денис Владимирович , Шарипов Серик Байзоллаевич , Қанат Мақсат Алыбекұлы , Сулейменов Ибрагим Эсенович , Zaitseva Elena , Терехов Алексей Геннадьевич , Popova Jelena , Бердибаев Рат Шындалиевич , Якунин Кирилл Олегович , Юничева Надия Рафкатовна , Абрамкина Ольга Александровна , Табынбаева Лайла Климовна , Кучин Ян Игоревич , Сымагулов Адилхан , Гизатулин Кирилл Дмитриевич , Токин Булат Булатович , Белоусов Алексей , Құсайын Диас , Даруш Жәнібек Асқарұлы , ҚҰЗАРҚАНОВ АСХАТ АРМАНҰЛЫ , Пестунов Игорь , Городецкая Людмила Александровна , Кульдеев Нұрсұлтан Ержанұлы ,
2
4
2
3
Customer МНВО 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 Исследовательский технический университет имени К.И. Сатпаева"
Abbreviated name of the service recipient НАО «КазНИТУ им. К.И. Сатпаева»
Abstract

Объектом данного исследования являются: комплексы, методы и технологии мониторинга и администрирования процессов точного растениеводства.

Бұл зерттеудің объектісі: Дәлді өсімдік шаруашылық процестерін бақылау және басқару кешендері, әдістері мен технологиялары.

«Создание системы поддержки агротехнических мероприятий в растениеводстве на базе комплекса систем мониторинга и методов искусственного интеллекта, обеспечивающих повышение эффективности кормового агропроизводства».

«Жемшөптік ауыл шаруашылығы өндірісінің тиімділігін арттыруды қамтамасыз ететін мониторинг жүйелері мен жасанды интеллект әдістерінің жиынтығы негізінде өсімдік шаруашылығындағы агротехникалық іс-шараларды қолдау жүйесін құру».

Методы исследования: анализ научных источников, вычислительные эксперименты, моделирование и прототипирование компонентов программной системы.

Зерттеу әдістері: ғылыми дереккөздерді талдау, есептеу эксперименттері, бағдарлама жүйесінің құрамдас бөліктерін үлгілеу және прототиптеу.

Разработан прототип БЛП и систем навесного оборудования. Разработан прототип наземного аппаратного комплекса. Разработаны наборы размеченных данных для настройки алгоритмов машинного обучения. Разработаны программные средства сегментации и классификации на основе мультиспектральных спутниковых снимков, разновысотных снимков, полученных с борта БПЛА. Разработаны средства картирования. Разработаны модели и методы планирования маршрутов облета и перемещения вспомогательных средств в процессе мониторинга. Разработаны наборы данных для настройки и проверки программных средств определения фазы развития культуры, прогнозирования урожайности, степени угнетенности культурных растений

Ұшқышсыз ұшу аппараттары мен бекіту жүйелерінің прототипі жасалды. Жердегі аппараттық жүйенің прототипі жасалды. Машиналық оқыту алгоритмдерін конфигурациялау үшін белгіленген деректер жиынтықтары жасалды. Ұшқышсыз ұшу аппараттарынан алынған көп спектрлі спутниктік суреттер мен көп биіктіктегі суреттерге негізделген сегменттеу және жіктеу бағдарламалық жасақтамасы жасалды. Картаға түсіру құралдары жасалды. Бақылау кезінде ұшу маршруттарын жоспарлау және қосалқы жабдықтардың қозғалысы үшін модельдер мен әдістер жасалды. Дақылдардың даму кезеңдерін анықтау, өнімділікті болжау және дақылдардың ауру дәрежесін болжау үшін бағдарламалық жасақтаманы конфигурациялау және сынау үшін деректер жиынтықтары жасалды.

Внедрение моделей точного земледелия приводит к повышению урожайности от 22 до 80% в зависимости от культуры. Применение методов точного земледелия приведет к сокращение затрат на гербициды и удобрения примерно на 10% -15%. В стоимостном выражении экономия может составить до 1500 тенге на гектар (или 30 миллионов тенге для среднего предприятия с площадью полей 20000 гектар). Снижение экологической нагрузки, связанной с растениеводством на 10-15%, в связи с сокращением использования гербицидов и удобрений.

Дәл егіншілік үлгілерін енгізу егінге байланысты өнімділікті 22-ден 80%-ға дейін арттыруға әкеледі. Дәл егіншілік әдістерін қолдану гербицидтер мен тыңайтқыштардың құнын шамамен 10%-15%-ға қысқартуға әкеледі. Құндық мәнде үнемдеу гектарына 1500 теңгені құрауы мүмкін (немесе егістік көлемі 20 000 гектар орташа кәсіпорын үшін 30 миллион теңге). Гербицидтер мен тыңайтқыштарды пайдалануды қысқарту есебінен өсімдік шаруашылығына байланысты экологиялық жүктемені 10-15%-ға төмендету.

Нет

Жоқ

Результаты программы будут способствовать развитию рынка сельскохозяйственных БПЛА с предположительным объемом несколько десятков миллионов долларов. Повышение образовательного уровня специалистов за счет внедрения в образовательный процесс результатов программы. Появление новых профессий, лежащих на стыке сельскохозяйственных наук, науки о данных и робототехники

Бағдарламаның нәтижелері болжамды көлемі бірнеше ондаған миллион долларды құрайтын ауылшаруашылық ұшқышсыз ұшу аппараттары нарығын дамытуға ықпал етеді. Бағдарламаның нәтижелерін оқу үдерісіне енгізу арқылы мамандардың білім деңгейін арттыру. Ауылшаруашылық ғылымдарының, деректер ғылымының және робототехниканың қиылысында жаңа мамандықтардың пайда болуы

Область применения: государственные организации принимающие решения в области экологической безопасности, соответствующие управления акиматов городов Казахстана, промышленные предприятия, аграрные предприятия, фермерские хозяйства и отдельные граждане.

Қолдану саласы: Экологиялық қауіпсіздік саласында шешім қабылдайтын мемлекеттік ұйымдар, Қазақстан қалалары әкімдіктерінің тиісті басқармалары, өнеркәсіптік кәсіпорындар, аграрлық кәсіпорындар, фермерлік шаруашылықтар және жекелеген азаматтар.

UDC indices
004.4, 004.8, 004.6
International classifier codes
28.23.27;
Readiness of the development for implementation
Key words in Russian
беспилотные летательные аппараты; дроны; машинное обучение; искусственный интеллект; дистанционное зондирование земной поверхности; мультиспектральные снимки; спектральные индексы; вегетационные индексы; NDVI; точное земледелие;
Key words in Kazakh
ұшқышсыз ұшу аппараттары; дрондар; машиналық оқыту; жасанды интеллект; қашықтықтан зондтау; мультиспектрлі кескіндер; спектрлік индекстер; өсімдіктердің индекстер; NDVI; нақты егін шаруашылығы;
Head of the organization Кульдеев Ержан Итеменович /
Head of work Мухамедиев Равиль Доктор инж. наук / Professor
Native executive in charge