Abstract
Ұсынылған зерттеудің мақсаты –зерттелетін аумақтардағы парник газдарының концентрациясының динамикасына байланысты ауыл шаруашылығы өсімдіктерінің жағдайын цифрлық мониторинг жүргізу үшін мамандандырылған модельдер, әдістер және алгоритмдерді қамтитын әдістемелік құралдарды әзірлеу. Интеллектуалды модельдеу, геоинформациялық жүйелер (ГАЖ), 3D және VR технологияларын синтездеу арқылы өсімдік шаруашылығында шешім қабылдайтын тұлғаларды тиімді ақпаратпен қамтамасыз етудің перспективасы негізделеді. Бұл тәсіл техногендік және климаттық әсерлердің түрлі деңгейлерінде тиімді болады.Зерттелетін техногендік объектілердің технологиялық параметрлеріне, аумақтың инфрақұрылымдық ерекшеліктеріне және ауа райына байланысты парниктік газдардың жинақталу аймақтарын қалыптастыру үшін объективті себеп-салдарлық байланыстарды көрсететін жасанды нейрондық желілердің (көп қабатты перцептрон және радиалды-базистік функциямен) түрлі құрылымдарын пайдалана отырып, болжамдық нейрондық желілік модельдерді құру нәтижелері ұсынылды және зерттелді. Басым ауыл шаруашылығы дақылдарының кеңістіктік құрылымдары да өсімдіктердің өсуі мен дамуына әсер ететін факторлардың әртүрлі комбинациясы бар өсудің төрт негізгі кезеңіне қатысты құрылды, олардың ең маңыздысы парниктік газдардың шоғырлануы болып табылады. VR/AR технологияларын қолдану негізінде ағымдағы/болжамды жағдайларда нақты аумақ үшін ұтымды мәдениет пен технологиялық картаны таңдау арқылы көрнекі сараптамалық бағалауды қамтамасыз ететін 3D модельдер банкі қалыптасты. Бұл үлгілер кешені аумақты объективті бағалауға және ауыл шаруашылығы дақылдарын дұрыс таңдауға мүмкіндік береді.Цифрлық мониторингті ұйымдастыру және дақылдарды егу жұмыстарын жоспарлау тиімділігін арттыру үшін жоғары өнімділікті қамтамасыз ететін модельдік-алгоритмдік кешеннің прототипі ұсынылды.Дайындалған құралдар кешені кез келген мақсаттағы және әкімшілік иерархия деңгейіндегі аумақтарды бейімдеу зоналауы үшін технологиялар қалыптастыру және цифрлық мониторинг жүйелерін әзірлеу үшін масштабталуы мүмкін. Бұл жалпы алғанда, шешім қабылдауды қолдайтын интеллектуалды жүйелерді құру методологиясының дамуы болып табылады.