The object of research, development or design (in Russian) : Хозяйства – партнеры проекта: ТОО «Опытное хозяйство масличных культур» (Восточно – Казахстанская область) и КХ «Ернар» (Абайская область).

The object of research, development or design (in Kazakh) : Шаруа қожалықтарының жоба бойынша серіктестері: «Майлы дақылдар тәжірибе шаруашылығы» ЖШС (Шығыс Қазақстан облысы) және «Ернар» шаруа қожалығы (Абай ауданы).

Aim of work (in Russian) : Разработка усовершенствованного метода гиперспектрального определения структурного состава почвы по данным космических снимков, верифицированного результатами обработки мультиспектральных данных полученных, с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), интегрированных в математическую модель прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, разработанную на базе нейронной сети.

Aim of work (in Kazakh) : Нейрондық желі негізінде әзірленген ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін болжаудың математикалық моделіне біріктірілген ұшқышсыз ұшу аппараттарының (ҰҰА) көмегімен алынған мультиспектралды деректерді өңдеу нәтижелерімен верификацияланған ғарыштық суреттер деректері бойынша топырақтың құрылымдық құрамын гиперспектралды анықтаудың жетілдірілген әдісін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Наземные (отборы проб в фиксированных точках, автоматическим пробоотборником, с построением картограмм по ранжированию микроэлементов) и дистанционные методы (мультиспектральная съёмка с БПЛА и использование спутниковых снимков систем KazEOSat-1, Landsat, Sentinel). Математические методы обработки полученные данных: метод наискорейшего спуска, метод Ньютона, метод Гаусса – Ньютона, алгоритм Левенберга – Маркварда, метод машинного обучения.

Методы исследования (на казахском) : Жер үсті (бекітілген нүктелерде сынама алу, микроэлементтердің рейтингісі үшін картограммаларды құрастырумен автоматты сынама алу) және қашықтағы әдістер (ҰҰА-дан мультиспектрлік түсіру және KazEOSat-1, Landsat, Sentinel жүйелерінің ғарыштық суреттерін пайдалану). Алынған мәліметтерді өңдеудің математикалық әдістері: ең тез түсу әдісі, Ньютон әдісі, Гаусс-Ньютон әдісі, Левенберг-Маркард алгоритмі, машиналық оқыту әдісі.

Obtained results and novelty (in Russian) : - Выполнена актуализация и обработка космических материалов из Sentinel Hub и других источников для участка с посевом гороха в соответствии со сроками его вегетационного развития. - Разработана версия алгоритма систем уравнений и анализа динамических рядов индекса NDVI нелинейным методом наименьших квадратов с использованием алгоритма Левенберга – Маквардта. - Разработаны варианты решений по классификации содержания макроэлементов в почве (азот, фосфор, калий, гумус) по данным ДЗЗ и дистанционных методов. - Описана методика классификации содержания уровня макроэлементов (азот, фосфор, калий, гумус) в почве по данным ДЗЗ и дистанционных методов с точностью не менее 75­-80% для 2­х разных почвенно-климатических зон Казахстана. - Разработан модуль оперативной съемки угодий и использования данных БПЛА для увеличения точности и разрешения информации космического дистанционного зондирования. - Подготовлен пилотный вариант мобильного приложения для определения макроэлементов на основе системы Google Earth Engine - Подготовлен пилотный вариант мобильного андроид приложения для обработки космоснимков. - Разработана техническая документация для классификации содержания уровня макроэлементов (азот, фосфор, калий, гумус) в почве по данным ДЗЗ и дистанционных методов с точностью не менее 75-80% с предварительными результатами опробования в условиях 2-х разных почвенно-климатических зон Восточного Казахстана.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : - Sentinel Hub спутниктік суреттері үшін ғарыштық материалдарды және оның вегетативті даму мерзімдеріне сәйкес бұршақ егілген учаскеге арналған басқа көздерді жаңарту және өңдеу. - Levenberg-Mcquardt алгоритмі арқылы сызықты емес ең кіші квадраттар әдісімен NDVI индексінің уақыттық қатарларын талдау және теңдеулер жүйелеріне арналған алгоритмнің нұсқасы әзірленді. - Топырақтағы макроэлементтердің (азот, фосфор, калий, қарашірік) құрамын қашықтықтан зондтау деректері және қашықтағы әдістер бойынша жіктеуге арналған шешімдер әзірленді. - ЖҚЗ деректері бойынша топырақтағы макроэлементтер (азот, фосфор, калий, гумус) деңгейін және Қазақстанның 2 түрлі топырақ-климаттық аймақтары үшін кемінде 75-80% дәлдікпен қашықтық әдістерін жіктеу әдістемесі сипатталған. - Ғарыштық қашықтықтан зондтау ақпаратының дәлдігі мен ажыратымдылығын арттыру үшін жерді нақты уақыт режимінде түсіру және ҰҰА деректерін пайдалану модулі әзірленді. - Google Earth Engine жүйесі негізінде макронутриенттерді анықтауға арналған мобильді қосымшаның пилоттық нұсқасы дайындалды. – Ғарыштық суреттерді өңдеуге арналған мобильді андроид қосымшасының пилоттық нұсқасы дайындалды. - Топырақтағы макроэлементтер (азот, фосфор, калий, қарашірік) деңгейінің мазмұнын қашықтықтан зондтау деректері бойынша және қашықтан зондтау әдістері бойынша кемінде 75-80% дәлдікпен алдын ала нәтижелерімен жіктеуге арналған техникалық құжаттама әзірленді. Шығыс Қазақстанның 2 түрлі топырақ-климаттық белдеулері жағдайында сынау.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Выполнена обработка 65 космических снимков со спутников KazEOSat-1 и 2, PlanetScope, Sentinel -2, Landsat-8, MODIS Terra (EOS AM-1) по территориям крестьянских хозяйств – партнеров для последующей интеграции космических снимков в разрабатываемый геоинформационный портал и дальнейшей их обработки использована подписка API Sentinel Hub, которая предоставляет возможность прямого импорта космических снимков.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Әріптес шаруашылықтардың аумақтарында KazEOSat-1 және 2, PlanetScope, Sentinel-2, Landsat-8, MODIS Terra (EOS AM-1) серіктерінен алынған 65 ғарыштық суреттерді әзірленген геоақпаратқа кейіннен біріктіру үшін өңдеу аяқталды. портал және оларды одан әрі өңдеу ғарыштық суреттерді тікелей импорттау мүмкіндігін қамтамасыз ететін Sentinel Hub API жазылымы пайдаланылды.

Level of implementation (in Russian) : Оформлен акт о внедрении результатов исследований по использованию данных съемки среднего пространственного разрешения отечественных (KazEOSat-2, KazSTSat) и зарубежных (Sentinel-2, Landsat-8) космических аппаратов на территории К/Х «Маяк» (Павлодарская область).

Level of implementation (in Kazakh) : "Маяк" ш/қ (Павлодар облысы) аумағында отандық (KazEOSat-2, KazSTSat) және шетелдік (Sentinel-2, Landsat-8) ғарыш аппараттарының кеңістіктік орташа ажыратымдылықтағы түсірілім деректерін пайдалану бойынша зерттеу нәтижелерін енгізу туралы акт ресімделді.

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Крестьянские хозяйства АПК Казахстана, занимающиеся растениеводством, высшие учебные заведения, ведущие подготовку специалистов по направлению ТЗ.

Field of application (in Kazakh) : Қазақстан агроөнеркәсіп кешенінің өсімдік шаруашылығымен айналысатын шаруа қожалықтары, «Дәлме-дәл егіншілік» бағыты бойынша мамандар дайындайтын жоғары оқу орындары.