Аңдатпа
Глобалды климаттық өзгерістер мен су ресурстарының тапшылығы жағдайында ауыл шаруашылығын тиімді жүргізу үшін заманауи мониторинг технологияларын енгізу қажеттілігі артуда. Бұл мақала Қызылорда облысының ауыл шаруашылығы аумақтарының жағдайын мониторингтеу үшін жерді қашықтықтан зондтау (ЖҚЗ) және геоақпараттық жүйелерді (ГАЖ) қолдану мүмкіндіктерін талдауға арналады. Негізгі құрал ретінде NDVI (Нормаланған айырымды өсімдік индексі) индексі қолданылды, ол өсімдік жағдайын және агроценоздардың өнімділігін жедел бағалауға мүмкіндік береді. Соңғы жылдардағы вегетациялық кезеңдердегі спутник деректері негізінде ауыл шаруашылығы жерлерінің кеңістіктік және уақыттық өзгерістері анықталды, бұл тұрақты дамыған аймақтарды және қосымша назар аударуды қажет ететін проблемалық учаскелерді анықтауға мүмкіндік берді. Жұмыста NDVI таралуының тақырыптық карталары ұсынылған, вегетациялық белсенділіктің төмендеуіне әсер ететін факторлар, оның ішінде ауа райы жағдайлары, суару деңгейі және топырақтың деградациясы талданған. Алынған нәтижелер NDVI-дің агромониторингтегі жоғары ақпараттылығы мен практикалық құндылығын растайды және облыстың ауыл шаруашылығын басқару жүйесіне қашықтықтан әдістерді интеграциялау қажеттілігін көрсетеді. Ұсынылған тәсіл мемлекеттік органдарға, фермерлік шаруашылықтарға және ғылыми мекемелерге ауыл шаруашылығын қазіргі климаттық қиындықтарға бейімдеуге шешімдер қабылдауда пайдалы болуы мүмкін.
01 Кіріспе
Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.
02 Әдебиеттер тізімі
- 1. 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.
- 2. 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.
- 3. 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.
- 4. 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.
- 5. Кенжегалиев Е.М. Система спутникового мониторинга состояния посевов сельскохозяйственных культур. Международный научный журнал «Вестник науки», № 4 (25), том 4, 2020. С. 87–90.
- 6. 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.
- 7. 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.
- 8. 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.
- 9. 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.
- 10. 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
- 11. 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/.
- 12. 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
- 13. 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
- 14. Kabzhanova, G. Remote sensing applications for pasture assessment in Kazakhstan. Agronomy, 15(3), 2025. P. 526-529. https://doi.org/10.3390/agronomy15030526.