ИССЛЕДОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА КАЗАХСТАНА С ПОМОЩЬЮ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-137-2-357-366Ключевые слова:
беспилотные летательные аппараты, искусственный интеллект, урожайность, сельское хозяйство, КазахстанАннотация
Исследование урожайности сельского хозяйства Казахстана с использованием беспилотных летательных аппаратов и искусственного интеллекта представляет собой актуальное направление в современных агротехнологиях. В данном исследовании рассматривается применение автономных дронов для сбора данных о состоянии посевов и урожайности сельскохозяйственных культур на территории Казахстана. Беспилотные летательные аппараты оснащены высокоточными сенсорами и камерами, позволяющими собирать информацию о влажности почвы, физиологических параметрах растений, а также предсказывать потенциальные урожаи с помощью алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Полученные данные помогают оптимизировать процессы управления агрокультурами, улучшая принятие решений в сельском хозяйстве и повышая его эффективность.
Библиографические ссылки
[1] Абдрахманова, А. «Применение беспилотных летательных аппаратов в аграрном секторе Казахстана» Научный журнал Казахстанского аграрного университета, 2022.
[2] Алтаев, Б., и Жумагалиев, С. «Использование ИИ для прогнозирования урожайности в условиях Казахстана» Вестник аграрной науки Казахстана, 2021.
[3] Бекетаев, М. «Мультиспектральный анализ посевов с использованием дронов» АгроИнновации, 2020.
[4] Галиев, Р. «Технологические аспекты применения дронов в сельском хозяйстве» Казахский агротехнический университет имени С. Сейфуллина, 2019.
[5] Досмукашева, Ж. «Эффективность использования беспилотных летательных аппаратов для мониторинга почвенного покрова» Журнал почвоведения и агрохимии Казахстана, 2023.
[6] Есентаев, Н. «Автоматизация сельскохозяйственных процессов с использованием ИИ» Аграрный вестник Казахстана, 2022.
[7] Жуматаев, А. «Модели машинного обучения для оценки урожайности в Казахстане» Наука и инновации в аграрной отрасли, 2021.
[8] Кан, В. «Технологии создания биопродуктов для повышения урожайности» Казахский научно-исследовательский институт почвоведения и агрохимии имени У. Успанова, 2020.
[9] Муратов, С. «Анализ данных с дронов для оценки состояния посевов» Казахский агротехнический университет имени С. Сейфуллина, 2019.
[10] Нурмагамбетов, Т. «Использование тепловизионных камер на дронах для сельского хозяйства» Агропромышленный комплекс Казахстана, 2021.
[11] Johnson, K., & Smith, J. (2021). «Advances in Agricultural Drones and Artificial Intelligence: Applications in Precision Farming» Journal of Precision Agriculture.
[12] Brown, D. (2019). «Remote Sensing Techniques for Agricultural Monitoring: A Global Perspective» International Journal of Agricultural Science.
[13] Li, H., & Zhang, Q. (2020). «Artificial Intelligence and Agricultural Monitoring: Methods and Applications» Agricultural Systems.
[14] OECD (2018). «Drones in Agriculture: A Global Review» OECD Publishing.
[15] FAO (2021). «Remote Sensing and Artificial Intelligence for Sustainable Agriculture» FAO Technical Report.
[16] Williams, P., & Moore, J. (2020). «Unmanned Aerial Vehicles in Agriculture: Technological Advances and Applications» Journal of Agricultural Research.
[17] Smith, R., & Turner, L. (2019). «Machine Learning Models for Crop Yield Prediction» Computers and Electronics in Agriculture.
[18] Gupta, A., & Patel, R. (2021). «AI-Driven Drones for Precision Agriculture» International Journal of Agricultural Technology.
[19] Kim, S., & Lee, J. (2022). «Integration of UAVs and AI in Modern Farming» Agricultural Engineering International.
[20] Anderson, T. (2020). «The Role of Artificial Intelligence in Enhancing Agricultural Productivity» Journal of Sustainable Agriculture.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2024 Раушан Беркутбаева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
