МОНИТОРИНГ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ТЕРРИТОРИЙ КЫЗЫЛОРДИНСКОЙ ОБЛАСТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
DOI:
https://doi.org/10.37884/3-2025/43Ключевые слова:
NDVI, дистанционное зондирование Земли, Sentinel-2, ArcGIS Pro, сельское хозяйство, Кызылординская область, агромониторинг, вегетационный индекс, геоинформационные технологии, растительностьАннотация
В условиях глобальных климатических изменений и дефицита водных ресурсов возрастает необходимость внедрения современных технологий мониторинга для повышения эффективности ведения сельского хозяйства. Настоящая статья посвящена анализу возможностей применения дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и геоинформационных систем (ГИС) для мониторинга состояния сельскохозяйственных территорий Кызылординской области. В качестве ключевого инструмента использован индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), позволяющий оперативно оценивать состояние растительности и продуктивность агроценозов. На основе спутниковых данных за вегетационные периоды последних лет были выявлены пространственные и временные изменения состояния сельскохозяйственных угодий, что позволило определить зоны с устойчивым развитием и проблемные участки, требующие дополнительного внимания. В работе представлены тематические карты распределения NDVI, проанализированы факторы, влияющие на снижение вегетационной активности, включая погодные условия, уровень ирригации и деградацию почв. Полученные результаты подтверждают высокую информативность и практическую ценность использования NDVI в агромониторинге, а также подчеркивают необходимость интеграции дистанционных методов в систему управления сельским хозяйством региона. Предложенный подход может быть полезен для органов государственного управления, фермерских хозяйств и научных учреждений при принятии решений по адаптации сельского хозяйства к современным климатическим вызовам.
Библиографические ссылки
Segarra, J., Buchaillot, M. L., Araus, J. L., Kefauver, S. C. Remote sensing for precision agriculture: Sentinel-2 improved features and applications. Agronomy, 10(5), Article 641, 2020. P. 2-18. https://doi.org/10.3390/agronomy10050641.
Huang, S. A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI). Journal of Forest Research, 32(4), 2021. P. 683–698. https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155-1.
Liepa, A. et al. Harmonized NDVI time-series from Landsat and Sentinel-2: Capturing phenological patterns. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 29, 2024. P. 100—115. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.1000946.
Rafikov, T., Zhumatayeva, Z., Mukaliyev, Z., & Zhildikbayeva, A. Evaluating land degradation in East Kazakhstan using NDVI and Landsat data. International Journal of Design Nature and Ecodynamics, 19(5), 2024. P. 1677–1686. https://doi.org/10.18280/ijdne.190521.
Кенжегалиев Е.М. Система спутникового мониторинга состояния посевов сельскохозяйственных культур. Международный научный журнал «Вестник науки», № 4 (25), том 4, 2020. С. 87–90.
Рафиков Т., Ерболқызы М., Жилдикбаева А. Применение данных дистанционного зондирования земли и анализа NDVI в Восточно-Казахстанской области. Izdenister Natigeler, (1 (101), 2024. С.183–191. https://doi.org/10.37884/1-2024/18.
Айтхожаева , Г., Жилдикбаева , А., Пентаев, Т., Баухан , А., Жумагалиева , Н., Гурскиене В. Современное состояние использования земель сельхозяйственного назначения в контексте устойчивого развития. Izdenister Natigeler, (3(103), 2024. С. 380–387. https://doi.org/10.37884/3-2024/42.
Rafikov, T., Erbolkyzy, M., Zhildikbayeva, A. Применение данных дистанционного зондирования Земли и анализа NDVI в Восточно-Казахстанской области. Ізденістер, нәтижелер – Исследования, результаты, (1)101, 2024. P. 183–192. https://doi.org/10.37884/1-2024/18.
Alpysbay, M. A., & Gapparov, A. Z. Agricultural land monitoring using Sentinel-2 satellite data. Engineering Journal of Satbayev University, 143(2), 2021. P. 14–21. https://doi.org/10.51301/vest.su.2021.i2.02.
Arystanov, A. Use of indices applied to remote sensing for establishing winter wheat crops in South Kazakhstan. Sustainability, 16(17), 2024. P. 7548. https://doi.org/10.3390/su16177548
Nugmanov, A. Quantitative assessment of soil condition based on Sentinel-2 for flax productivity in the steppe zone of Kazakhstan. Journal of Agricultural Science and Technology, 15(3), 2023. P. 55–67. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37971089/.
Farmonov, N., Amankulova, K., Szatmari, J., Urinov, J., Narmanov, Z., Nosirov, J., Mucsi, L. Combining PlanetScope and Sentinel-2 images with environmental data for improved wheat yield estimation. International Journal of Digital Earth, 16(1), 2023. P. 847–867. https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2186505
Löw, F. Mapping abandoned agricultural land in Kyzyl-Orda, southern Kazakhstan. Land Use Policy, 48, 2015. P. 76–86. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2015.04.024
Kabzhanova, G. Remote sensing applications for pasture assessment in Kazakhstan. Agronomy, 15(3), 2025. P. 526-529. https://doi.org/10.3390/agronomy15030526.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Izdenister natigeler

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.