The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования являются сельскохозяйственные угодья Казахстана

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны - Қазақстанның ауыл шаруашылығы алқаптары.

Aim of work (in Russian) : Разработка модели прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в условиях влияния глобального изменения климата на поверхностные водные ресурсы с использованием данных ДЗЗ и машинного обучения для обеспечения устойчивости развития сельского хозяйства.

Aim of work (in Kazakh) : Жаһандық климаттың өзгеруі жағдайында жерүсті су ресурстарына әсерін ескере отырып, ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін болжау моделін ДЗЗ деректері мен машиналық оқыту әдістері негізінде әзірлеу және ауыл шаруашылығының тұрақты дамуын қамтамасыз ету.

Методы исследования (на русском) : Сбор и систематизация спутниковых, климатических, гидрологических, агрометеорологических, почвенных и социально-экономических данных, использование данных Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat-8/9, MODIS, FAOStat, ERA5, NASA POWER, CHIRPS, Казгидромета и БНС РК, атмосферная коррекция изображений, приведение данных к единому разрешению и системе координат, очистка временных рядов, интеграция в ГИС (ArcGIS Pro, QGIS, GEE), формирование базы геоданных, расчёт индексов NDVI, EVI, NDWI, SAVI, NBR, VCI, TCI, VHI, создание сезонных и многолетних карт, пространственно-временной анализ сельхозугодий, водных объектов и землепользования, анализ исторической урожайности, корреляционно-регрессионный анализ, визуализация результатов и подготовка аналитического отчёта.

Методы исследования (на казахском) : Спутниктік, климаттық, гидрологиялық, агрометеорологиялық, топырақ және әлеуметтік-экономикалық деректерді жинау және жүйелеу, Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat-8/9, MODIS, FAOStat, ERA5, NASA POWER, CHIRPS, «Қазгидромет» және ҚР Ұлттық статистика бюросының деректерін пайдалану, спутниктік кескіндерге атмосфералық түзету жүргізу, деректерді бірыңғай рұқсаттылық пен координаттық жүйеге келтіру, уақыттық қатарларды тазалау, деректерді ГАЖ ортасына (ArcGIS Pro, QGIS, GEE) біріктіру, геодеректер базасын қалыптастыру, NDVI, EVI, NDWI, SAVI, NBR, VCI, TCI, VHI индекстерін есептеу, маусымдық және көпжылдық карталар жасау, ауыл шаруашылығы жерлерінің, су объектілерінің және жер пайдалану динамикасының кеңістіктік-уақыттық талдауы, тарихи өнімділік деректерін талдау, корреляциялық-регрессиялық талдау жүргізу, нәтижелерді визуализациялау және аналитикалық есеп дайындау.

Obtained results and novelty (in Russian) : В 2025 году собраны и систематизированы данные дистанционного зондирования, климатические, гидрологические, агрометеорологические, почвенные и социально-экономические материалы за период с 2000 года. Проведён анализ динамики урожайности сельскохозяйственных культур и выявлены ключевые тенденции изменения продуктивности. Рассчитаны основные вегетационные индексы (NDVI, EVI, NDWI) и выполнена их интерпретация. Разработана структура геоинформационной базы данных, обеспечивающая хранение, визуализацию и анализ пространственных данных.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 2025 жылы 2000 жылдан бергі қашықтықтан зондтау, климаттық, гидрологиялық, агрометеорологиялық, топырақ және әлеуметтік-экономикалық деректер жиналып, жүйелендірілді. Ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігінің динамикасы талданып, негізгі үрдістер анықталды. Негізгі вегетациялық индекстер (NDVI, EVI, NDWI) есептеліп, олардың интерпретациясы жүргізілді. Кеңістіктік деректерді сақтау, бейнелеу және талдау мүмкіндігін қамтамасыз ететін геоақпараттық деректер базасының құрылымы әзірленді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Проект имеет научно-исследовательский характер некоммерческой направленности

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба коммерциялық емес бағыттағы ғылыми-зерттеу сипатына ие

Level of implementation (in Russian) : Внедрение результатов не предусмотрено

Level of implementation (in Kazakh) : Нәтижелерді енгізу қарастырылмаған

Efficiency (in Russian) : Результаты первого этапа проекта способствовали существенному повышению качества анализа урожайности сельскохозяйственных культур и позволили автоматизировать значительную часть процессов обработки данных. Интеграция спутниковых и наземных источников обеспечила более точное выявление пространственно-временных тенденций продуктивности по сравнению с традиционными статистическими методами. Разработанная методика позволяет оперативно определять зоны климатического риска, рационализировать использование водных ресурсов и оптимизировать агротехнологические решения. Это повышает устойчивость аграрного сектора к климатическим изменениям и способствует росту эффективности сельскохозяйственного производства.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның алғашқы кезеңінің нәтижелері ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін талдау сапасын едәуір арттырды және деректерді өңдеу үдерісін автоматтандыруға мүмкіндік берді. Спутниктік және жерүсті деректерін біріктіру өнімділіктің кеңістіктік-уақыттық үрдістерін дәлірек айқындауға жағдай жасады, бұл дәстүрлі статистикалық әдістермен салыстырғанда жоғары нақтылық көрсетті. Әзірленген әдістеме климаттық тәуекел аймақтарын жедел анықтауға, су ресурстарын ұтымды пайдалануға және агротехнологиялық шешімдерді оңтайландыруға мүмкіндік береді. Нәтижесінде ауыл шаруашылығы саласының климаттың өзгеруіне бейімделу деңгейі артып, өндіріс тиімділігі мен тұрақтылығы жақсарды.

Field of application (in Russian) : Агромониторинг, управление водными ресурсами, климатический анализ, землепользование, оценка засушливости, прогнозирование урожайности, научные исследования, государственное планирование, цифровизация.

Field of application (in Kazakh) : Агромониторинг, су ресурстарын басқару, климаттық талдау, жер пайдалану, құрғақшылықты бағалау, өнімділікті болжау, ғылыми зерттеу, мемлекеттік жоспарлау, цифрландыру.