Bulletin WKU

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.37238/2960-1371.2960-138x.2025.100(4).184
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article presents a comprehensive review of modern methods and technologies for creating agricultural maps using digital tools and geoinformation systems. In the context of global digitalization, the use of innovative approaches to monitoring, accounting, and managing agricultural lands has become increasingly important. The study examines the theoretical foundations and practical aspects of applying Geographic Information Systems (GIS), remote sensing technologies, machine learning, and artificial intelligence for the analysis of spatial data and visualization of agricultural areas. The paper analyzes both domestic and international experiences in implementing digital technologies in the agricultural sector, identifying the main advantages and existing limitations in the process of digital mapping of agricultural lands. Special attention is given to the integration of satellite and climatic data, which enables more accurate assessment of crop conditions, yield forecasting, and timely response to natural and anthropogenic changes. The article also discusses successful examples of using unmanned aerial vehicles (drones) for precision farming and spatial analysis of agro-landscapes. The results of the study demonstrate that digital mapping is an essential component of sustainable agricultural development, providing increased efficiency in land resource management and optimization of production processes. Based on the analysis of scientific sources and practical case studies, specific recommendations are proposed for improving the methodology of agricultural mapping, implementing innovative technologies in land use systems, and developing intelligent decision-support systems in agriculture.