Кіру | Тіркелу
Қазақ ұлттық аграрлық зерттеу университеті ISSN 2304-3334 (Print)  ·  ISSN 2304-3334 (Online)
Мақала жіберу
Мәзір
Мақала жіберу
АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҒЫ, АГРОХИМИЯ, АЗЫҚ ӨНДІРУ, АГРОЭКОЛОГИЯ

ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ

Ділмұрат Ержан 1 , Ақылбек Күрішбаев 2 , Валерий Кирюшин 3 , Жанна Алманова 2

1 «С. Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті» КеАҚ, Астана, Қазақстан; 2 Қазақстан Республикасы Президентінің жанындағы «Қазақстан Республикасының Ұлттық ғылым академиясы», Алматы, Қазақстан; 3 «В.В. Докучаев атындағы Топырақтану институты» Федералдық зерттеу орталығы» Федералдық мемлекеттік бюджеттік ғылыми мекемесі, Мәскеу, Ресей Федерациясы

doi.org/10.37884/4-2026/06 Бет. 74-89 Қабылданды 19.05.2026 Жарияланды 29.08.2026

Аңдатпа

Кіріспе. Қазақстанның астық өндіретін өңірлерінде тұрақты егіншілік орташа алынған технологиялық шешімдерден жер ресурстарын агроэкологиялық тұрғыдан сараланған басқаруға көшуді талап етеді. Осы тұрғыда NDVI бойынша бөлінген өнімділік аймақтарын верификациялау маңызды мәнге ие, өйткені қашықтан зондтау индекстері егістіктердің кеңістіктік әркелкілігін көрсеткенімен, оның топырақ-ландшафттық және биологиялық себептерін әрдайым түсіндіре бермейді. Материалдар мен әдістер. Зерттеудің мақсаты микрорельефті, топырақтың агрохимиялық жай-күйін және ауыл шаруашылығы дақылдарының фенологиялық көрсеткіштерін талдау негізінде NDVI бойынша өнімділік аймақтарын агроэкологиялық верификациялау болды. Зерттеулер 2024–2025 жж. Қостанай облысы Қостанай ауданы аумағындағы «Олжа-Садчиковское» ЖШС жерлерінде, №18, №33, №67–71 және №90 танаптарды қамтитын 1500 га алаңда жүргізілді. Топырақ-ландшафттық зерттеу материалдары, SRTM деректері, NDVI-суреттер, кеңістіктік ажыратымдылығы 2,44–30 м ғарыштық суреттер, 0–20 см қабаттың агрохимиялық талдау нәтижелері және далалық фенологиялық есепке алу деректері пайдаланылды. Нәтижелер және талқылау. Верификацияның үш деңгейлі схемасы ұсынылды: қашықтан зондтау деңгейі — NDVI, топырақ-ландшафттық деңгей — микрорельеф және агрохимиялық көрсеткіштер, биологиялық деңгей — өсімдіктердің жиілігі мен биіктігі. Тұрақты өнімділік аймақтарының жер бедерімен, ылғалмен қамтамасыз етілуімен, гранулометриялық құрамымен және қоректік элементтермен байланысты екені анықталды. Аймақтардың тұрақты ауданы №67–71 танапта 72 %, №18 танапта 43 % және №90 танапта 58 % құрады. Жылжымалы калий мөлшері беткейлерден ойпаңдарға қарай 650-ден 950 мг/кг-ға дейін артты. Қорытынды. NDVI-аймақтарын егістікті саралап басқаруды негіздеу үшін топырақ-агроэкологиялық және биологиялық верификацияны талап ететін диагностикалық қабат ретінде қарастыру қажет.

NDVI жерлерді агроэкологиялық бағалау микрорельеф оңтүстік қара топырақтар фенологиялық реакция агрохимиялық көрсеткіштер

01 Кіріспе

Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.

02 Әдебиеттер тізімі

  1. Aghaloo, K., & Sharifi, A. (2023). A GIS-based agroecological model for sustainable agricultural production in arid and semi-arid areas: The case of Kerman Province. — Iran. Current Research in Environmental Sustainability. 6. 100230. https://doi.org/10.1016/j.crsust.2023.100230
  2. Arystanov, A., Sagin, J., Karabkina, N., Arystanova, R., Yermekov, F., Kabzhanova, G., Bekseitova, R., Aktymbayeva, A., & Kutymova, N. (2025). Automatic classification of agricultural crops using Sentinel-2 data in the rainfed zone of Southern Kazakhstan. Agronomy, 15(9), 2040. https://doi.org/10.3390/agronomy15092040
  3. Ali, A., Rondelli, V., Martelli, R., Falsone, G., Lupia, F., & Barbanti, L. (2022). Management zones delineation through clustering techniques based on soils traits, NDVI data, and multiple year crop yields. Agriculture. 12(2). 231. https://doi.org/10.3390/agriculture12020231
  4. Bhatti, M.T., Gilani, H., Ashraf, M., Iqbal, M.S. & Munir, S. (2024). Field validation of NDVI to identify crop phenological signatures. Precision Agriculture. 25. 2245–2270. https://doi.org/10.1007/s11119-024-10165-6
  5. Chebykina, E.Y., Bykova, G.S. & Karmanov, I.I. (2024). Agroecological assessment of arable lands in the Leningrad Region of Russia under the influence of climate change. Agronomy. 14(9). 2113. https://doi.org/10.3390/agronomy14092113
  6. Dogar, S.S., Brogi, C., O’Leary, D., Hernández-Ochoa, I.M., Donat, M., Vereecken, H., & Huisman, J.A. (2025). Combining electromagnetic induction and satellite-based NDVI data for improved determination of management zones for sustainable crop production. SOIL. 11. 655–679. https://doi.org/10.5194/soil-11-655-2025
  7. Fadl, M.E., AbdelRahman, M.A.E., El-Desoky, A.I., & Sayed, Y.A. (2024). Assessing soil productivity potential in arid region using remote sensing vegetation indices // Journal of Arid Environments. 222. 105166. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2024.105166
  8. Kiryushin, V.I. & Ivanov, A.L. (Eds.). (2005). Agroekologicheskaya otsenka zemel’, proektirovanie adaptivno-landshaftnykh sistem zemledeliya i agrotekhnologii [Agroecological land assessment, design of adaptive landscape farming systems and agrotechnologies]. — M.: Rosinformagrotekh. [in Russ.].
  9. Kiryushin, V.I., Dubachinskaya, N.N., & Yurova, A. Yu. (2021). Comprehensive assessment of agricultural land by the example of the Southern Urals. Eurasian Soil Science. 54(11). 1721–1731. https://doi.org/10.1134/S1064229321110089
  10. Khutuev, A.M., Zanilov, A.Kh., Tutukova, D.A., & Savin, I.Yu. (2024). NDVI posevov kak distantsionnyi indikator kachestva pakhotnykh pochv [NDVI of crops as a remote indicator of arable soils quality]. Dokuchaev Soil Bulletin. 121. 70–85. [in Russ.]. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2024-121-70-85
  11. Kabzhanova, G., Arystanova, R., Bissembayev, A., Arystanov, A., Sagin, J., Nasiyev, B., & Kurmasheva, A. (2025). Remote sensing applications for pasture assessment in Kazakhstan. Agronomy. 15(3). 526. https://doi.org/10.3390/agronomy15030526
  12. Ormanci, I.F., & Dengiz, O. (2025). Establishing and verifying soil quality index model based on GIS and remote sensing for cultivated lands under semi-humid terrestrial ecosystem // International Soil and Water Conservation Research. 13(2). 379–394. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2024.10.004
  13. Skakun, S., Kalecinski, N.I., Brown, M.G.L., Johnson, D.M., Vermote, E.F., Roger, J.C., & Franch, B. (2021). Assessing within-field corn and soybean yield variability from WorldView-3, Planet, Sentinel-2, and Landsat 8 satellite imagery. Remote Sensing. 13(5). 872. https://doi.org/10.3390/rs13050872
  14. Serrano, J., Shahidian, S., Paixão, L., da Silva, J.M., & Moral, F. (2022). Management zones in pastures based on soil apparent electrical conductivity and altitude: NDVI, soil and biomass sampling validation. Agronomy. 12(4). 778. https://doi.org/10.3390/agronomy12040778
  15. Shaimerdenova, A., Abdireimov, S., Ashimkhan, N., Zhumakan, A., Auesbekov, N., Kaisanova, A., Vagapova, A., Stepanova, D., Satvaldiyev, B., Ussarov, U., Bektanov, B., & Kenzhalieva, G. (2026). Spatial assessment of soil fertility using GIS and remote sensing: A case study of Southern Kazakhstan // SABRAO Journal of Breeding and Genetics. 58(1). 474–485. https://doi.org/10.54910/sabrao2026.58.1.44
  16. Tokbergenova, A., Kaliyeva, D., Zulpykharov, K., Taukebayev, O., Salmurzauly, R., Assanbayeva, A., Mukhtarov, U., Bilalov, B., & Tokkozhayev, D. (2025). Spatiotemporal assessment of climate change impacts on pasture ecosystems in Central Kazakhstan using remote sensing and spatial analysis. Sustainability. 17(22). 10331. https://doi.org/10.3390/su172210331
  17. Tiruneh, G.A., Meshesha, D.T., Adgo, E., Tsunekawa, A., Haregeweyn, N., Fenta, A.A., Alemayehu, T.Y., Mulualem, T., Fekadu, G., Demissie, S. & Reichert, J.M. (2023). Mapping crop yield spatial variability using Sentinel-2 vegetation indices in Ethiopia // Arabian Journal of Geosciences. 16. 631. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11754-x
  18. Vanderlinden, K., Martínez, G., Ramos, M., et al. (2024). Relevance of NDVI, soil apparent electrical conductivity and topography for variable rate irrigation zoning in an olive grove. Precision Agriculture. 25. 3086–3108. https://doi.org/10.1007/s11119-024-10191-4
  19. Yli-Heikkilä, M., Wittke, S., Luotamo, M., Puttonen, E., Sulkava, M., Pellikka, P., Heiskanen, J., & Klami, A. (2022). Scalable crop yield prediction with Sentinel-2 time series and temporal convolutional network. Remote Sensing. 14(17). 4193. https://doi.org/10.3390/rs14174193
  20. Zhang, X., Ma, Y., Ma, S., Qin, C., Wang, Y., Liu, H., Chen, L., & Zhu, X. (2025). Mapping soil available nitrogen using crop-specific growth information and remote sensing. Agriculture, 15(14), 1531. https://doi.org/10.3390/agriculture15141531

Дәйексөз келтіру сілтемелері

[1]2026. ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ. Izdenister natigeler. 28, 4 (112) (Aug. 2026), 74–89. DOI:https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
(1)ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ. Izdenister natigeler 2026, 28 (4 (112), 74-89. https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ. (2026). Izdenister Natigeler, 28(4 (112), 74-89. https://doi.org/10.37884/4-2026/06
ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ. Izdenister natigeler, [S. l.], v. 28, n. 4 (112), p. 74–89, 2026. DOI: 10.37884/4-2026/06. Disponível em: https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1389. Acesso em: 30 sep. 2026.
“ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ”. 2026. Izdenister Natigeler 28 (4 (112): 74-89. https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
“ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ” (2026) Izdenister natigeler, 28(4 (112), pp. 74–89. doi:10.37884/4-2026/06.
[1]“ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ”, Izdenister natigeler, vol. 28, no. 4 (112), pp. 74–89, Aug. 2026, doi: 10.37884/4-2026/06.
“ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ”. Izdenister Natigeler, vol. 28, no. 4 (112), Aug. 2026, pp. 74-89, https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
“ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ”. Izdenister natigeler 28, no. 4 (112) (August 29, 2026): 74–89. Accessed September 30, 2026. https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1389.
1.ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ. Izdenister natigeler [Internet]. 2026 Aug. 29 [cited 2026 Sep. 30];28(4 (112):74-89. Available from: https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1389
1.ОҢТҮСТІК ҚАРА ТОПЫРАҚТАРДАҒЫ NDVI БОЙЫНША ӨНІМДІЛІК АЙМАҚТАРЫН АГРОЭКОЛОГИЯЛЫҚ ВЕРИФИКАЦИЯЛАУ. Izdenister natigeler. 2026;28(4 (112):74-89. doi:10.37884/4-2026/06