The object of research, development or design (in Russian) : Посевы яровой пшеницы, возделываемые сельскохозяйственными организациями Павлодарской области (северо-восток Казахстана); спектральные данные, полученные при мультиспектральном и гиперспектральном зондировании агроценозов исследования.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Павлодар облысының (Қазақстанның солтүстік-шығысы) ауыл шаруашылығы ұйымдары өсіретін жаздық бидай дақылдары; зерттеу агроценоздарын мультиспектралды және гиперспектралды зондтау арқылы алынған спектрлік деректер.

Aim of work (in Russian) : Усовершенствование методических основ использования данных дистанционного мониторинга на основе технологии спектральной визуализации для определения диагностических показателей посевов яровой пшеницы в отечественном сельском хозяйстве.

Aim of work (in Kazakh) : Отандық ауыл шаруашылығында жаздық бидай дақылдарының диагностикалық көрсеткіштерін анықтау үшін спектрлік бейнелеу технологиясы негізінде қашықтықтан мониторинг деректерін пайдаланудың әдістемелік негіздерін жетілдіру.

Методы исследования (на русском) : В ходе выполнения исследований применялись современные методы дистанционного и контактного мониторинга состояния посевов яровой пшеницы, основанные на использовании гиперспектрального и мультиспектрального зондирования, инструментальных измерений и машинного обучения. Гиперспектральная съёмка выполнялась с использованием камеры VNIR-диапазона (400–1000 нм, 1200 спектральных каналов, спектральное разрешение 2,5 нм) с последующей радиометрической и спектральной калибровкой гиперкубов. Мультиспектральные данные использовались для оценки пространственной неоднородности посевов и выделения зон интереса, а гиперспектральные – для детализированной диагностики фитосанитарного состояния агроценозов. Контактные обследования включали визуальную оценку состояния растений, фиксацию симптомов заболеваний, учёт заселения вредителями и определение степени засорённости посевов. Отобранные образцы растений использовались для лабораторной гиперспектральной съёмки и пополнения базы эталонных спектральных сигнатур. Обработка и анализ данных включали шумоподавление, нормализацию отражательной способности, построение спектральных профилей и применение статистических методов — анализа главных компонент (PCA), частичных наименьших квадратов (PLS-DA), метода случайного леса (Random Forest) и спектрального углового сопоставления (SAM).

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу барысында жаздық бидай егістерінің жай-күйін қашықтықтан және тікелей мониторингілеудің заманауи әдістері қолданылды. Бұл әдістер гиперспектралды және мультиспектралды зондтау, аспаптық өлшеулер мен машиналық оқыту технологияларына негізделген. Гиперспектрлік түсірілім VNIR диапазонында (400–1000 нм, 1200 спектрлік канал, спектрлік ажырату қабілеті – 2,5 нм) жұмыс істейтін камера көмегімен жүргізіліп, алынған гиперкубтарға радиометриялық және спектрлік калибрлеу жасалды. Мультиспектралды деректер егістердің кеңістіктік біртектілігін бағалау және қызығушылық аймақтарын айқындау үшін пайдаланылды, ал гиперспектралды деректер агроценоздардың фитосанитарлық жағдайын толық диагностикалауға мүмкіндік берді. Тікелей зерттеулер өсімдіктердің жалпы жағдайын көзбен бағалауды, ауру белгілерін тіркеуді, зиянкестердің таралуын есепке алуды және егістердің арамшөптермен ластану деңгейін анықтауды қамтыды. Таңдап алынған өсімдік үлгілері зертханалық гиперспектрлік түсірілім жүргізу және эталондық спектрлік қолтаңбалар базасын толықтыру үшін пайдаланылды. Деректерді өңдеу мен талдау кезеңінде шуды азайту, шағылыстыру қабілетін қалыпқа келтіру, спектрлік профильдерді құрастыру және статистикалық әдістерді – негізгі компоненттер талдауы (PCA), жеке ең кіші квадраттар әдісі (PLS-DA), кездейсоқ орман (Random Forest) және спектрлік бұрыштық сәйкестік (SAM) – қолдану жүзеге асырылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : В результате выполнения исследований получены новые экспериментальные данные о спектральных характеристиках агроценозов яровой пшеницы в различных фазах вегетации, отражающие влияние фитопатологий, вредителей и сорной растительности на оптические свойства растений. Сформирована база гиперспектральных данных VNIR-диапазона (400–1000 нм, 1200 каналов), включающая спектральные сигнатуры болезней, энтомофагов и сорных видов, встречающихся в агроценозах Северо-Востока Казахстана. Проведено обучение алгоритмов машинного обучения (Random Forest, PLS-DA и др.) для автоматизированной классификации фитосанитарных объектов по спектральным признакам, обеспечивших высокую точность распознавания (до 95 %). Разработаны диагностические спектральные критерии для раннего выявления заболеваний, а также для дифференциации спектральных признаков вредителей и сорных растений. Определены диапазоны длин волн, наиболее информативные для идентификации биотических стрессов, что позволило повысить точность диагностики и уровень автоматизации анализа. Научная новизна работы заключается в выявлении спектральных закономерностей, отражающих физиологические и патологические изменения растений пшеницы под воздействием биотических стрессоров, и в создании обучающих моделей, обеспечивающих автоматизированное распознавание фитосанитарных объектов по гиперспектральным данным.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеу нәтижесінде фитопатологиялардың, зиянкестердің және арамшөптердің өсімдіктердің оптикалық қасиеттеріне әсерін сипаттайтын жаздық бидай агроценоздарының вегетация кезеңдеріндегі спектрлік сипаттамалары бойынша жаңа эксперименттік деректер алынды. VNIR диапазонында (400–1000 нм, 1200 канал) түсірілген гиперспектралды деректер негізінде Қазақстанның солтүстік-шығыс өңірлеріндегі агроценоздарда кездесетін аурулар, зиянкестер және арамшөп түрлерінің спектрлік қолтаңбаларын қамтитын мәліметтер базасы құрылды. Фитосанитарлық нысандарды спектрлік белгілері бойынша автоматтандырылған жіктеуді қамтамасыз ету үшін машиналық оқыту алгоритмдері (Random Forest, PLS-DA және т.б.) оқытылды. Алынған модельдер жоғары тану дәлдігін (95 %-ға дейін) көрсетті. Ауруларды ерте анықтауға арналған диагностикалық спектрлік критерийлер, сондай-ақ зиянкестердің және арамшөптердің спектрлік ерекшеліктерін айқындау үшін пайдаланылды. Биотикалық стресстерді анықтау кезінде ең ақпаратты болып табылатын толқын ұзындықтарының диапазондары анықталып, бұл диагностиканың дәлдігін және талдау үдерісінің автоматтандыру деңгейін арттыруға мүмкіндік берді. Жұмыстың ғылыми жаңалығы биотикалық стресстердің әсерінен жаздық бидай өсімдіктерінде пайда болатын физиологиялық және патологиялық өзгерістерді сипаттайтын спектрлік заңдылықтарды анықтауда және гиперспектралды деректер негізінде фитосанитарлық нысандарды автоматтандырылған түрде тануды қамтамасыз ететін оқыту модельдерін әзірлеуде болып табылады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Все исследования и наблюдения проводятся согласно апробированных методик и ГОСТа; для реализации проекта имеется Лаборатория биологических исследований на базе Торайгыров университета, укомплектованная современным оборудованием, необходимым для проведения научных исследований, а также инвентарь, обеспечивающий удобство и эффективность полевых работ; все работы ведутся квалифицированными научными сотрудниками. Работа имеет важное экономическое значение для региона исследования и Казахстана в целом, что основано на цифровизации в сфере АПК и перспективным внедрением систем прецизионного земледелия в аграрном секторе нашей страны, что позволит повысить производительность и уменьшить затраты, усовершенствовать систему управления и уменьшить негативное воздействие сельскохозяйственной деятельности на окружающую среду.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Барлық зерттеулер мен бақылаулар бекітілген әдістемелерге және МЕМСТ-қа сәйкес жүргізіледі; жобаға қажетті заманауи ғылыми жабдықтармен қамтамасыз етілген, Торайғыров университеті базасында орналасқан Биологиялық зерттеулер зертханасы бар, сондай-ақ далалық жұмыстардың ыңғайлылығы мен тиімділігін арттыратын мүкәммалмен жабдықталған; барлық жұмыстарды білікті ғылыми қызметкерлер жүзеге асырады. Жұмыстың зерттеу аймағы мен жалпы Қазақстан үшін экономикалық маңызы зор, себебі бұл агроөнеркәсіптік кешенді цифрландыру мен еліміздің аграрлық секторына дәлме-дәл егіншілік жүйелерін енгізуге бағытталған перспективалы шешімдерге негізделген. Бұл өз кезегінде өнімділікті арттырып, шығындарды азайтуға, басқару жүйесін жетілдіруге және ауыл шаруашылығы қызметінің қоршаған ортаға теріс әсерін төмендетуге мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) : Внедрение результатов проекта находится на стадии разработки интегрированной системы дистанционного мониторинга агроценозов яровой пшеницы на основе технологии спектральной визуализации, направленной на цифровизацию в системе АПК и создание прецизионного земледелия в республике.

Level of implementation (in Kazakh) : Жобаның нәтижелерін енгізу АӨК жүйесін цифрландыруға және республикада дәлме-дәл егіншілік жүйесін құруға бағытталған спектрлік бейнелеу технологиясына негізделген жаздық бидай агроценоздарын қашықтықтан мониторинг жүргізудің интеграцияланған жүйесін әзірлеу сатысында.

Efficiency (in Russian) : Разработанный подход и обнаруженные на его основе особенности динамики развития агроценозов, могут быть применены для проведения детального дешифрирования сельскохозяйственных угодий (создания эталонов), объяснения хода вегетационных кривых агроценозов. Полученные векторные картосхемы пахотных земель могут быть использованы для составления карт севооборотов и определения площадей, занятых сельскохозяйственными посевами.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген тәсіл мен оның негізінде анықталған агроценоздардың даму динамикасының ерекшеліктері ауыл шаруашылығы алқаптарын егжей-тегжейлі дешифрлау (эталондар жасау), агроценоздардың вегетациялық қисықтарының барысын түсіндіру үшін қолданылуы мүмкін. Алынған егістік жерлердің векторлық карта-сұлбалары егістік айналым карталарын құрастыруға және ауыл шаруашылығы дақылдарымен қамтылған алқаптардың аумағын анықтауға пайдаланылуы мүмкін.

Field of application (in Russian) : Результаты исследования по разработке интегрированной системы дистанционного мониторинга агроценозов яровой пшеницы на основе технологии спектральной визуализации будут использоваться сельскохозяйственными предприятиями разных форм собственности, занимающимися возделыванием яровой пшеницы. Данная интеллектуальная разработка может быть коммерциализована и внедрена в сельскохозяйственные организации региона исследования и страны в целом, что послужит перспективой для активного перехода на точное земледелие в Казахстане.

Field of application (in Kazakh) : Жаздық бидай агроценоздарын спектрлік бейнелеу технологиясына негізделген қашықтықтан мониторинг жүргізудің интеграцияланған жүйесін әзірлеу бойынша зерттеу нәтижелері жаздық бидай өсірумен айналысатын әртүрлі меншік нысанындағы ауыл шаруашылығы кәсіпорындары үшін пайдаланылатын болады. Бұл интеллектуалды әзірлеме коммерцияландырылып, зерттеу аймағы мен бүкіл елдің ауыл шаруашылығы ұйымдарына енгізілуі мүмкін, бұл Қазақстанда дәлме-дәл егіншілікке белсенді көшуге ықпал ететін болашағы зор қадам болып табылады.