BR10965172 – Қазақстанның оңтүстігіндегі топырақтың тұздылығын және ауыл шаруашылығы алқаптарының тозуын сандық бағалау үшін ғарыштық мониторинг және ГАЖ

Іске асыру мерзімі: 2021-2023

Жобаның мақсаты:

Жерді қашықтықтан зондтау деректері негізінде топырақтың тұздану дәрежесін және Қазақстанның оңтүстігіндегі ауыл шаруашылығы алқаптарының тозуын сандық бағалаудың жедел мониторингінің веб-геоақпараттық сервисін құру.

Тапсырыс берушінің техникалық тапсырмасы бойынша осы бағдарламада Оңтүстік Қазақстанның егістік топырақ қабаты (0-30 см) деңгейінде орналасқан тұзды ауыл шаруашылығы алқаптары зерттеу объектісі және нысанасы болып табылады. Қажетті тұздану карталарының масштабы м 1: 300000. Карта масштабының ақпараттық қанықтылықпен байланысы картаға түсіруге жататын ең аз объектімен анықталады (нормативтік құжаттама: ГОСТ Р 51608).

Зерттеу әдістері:

Сараптамалық дешифрлеу, қашықтықтан жазылатын параметрлерді (NDVI, LST және т.б.) және жердегі ақпаратты корреляциялық талдаудың стандартты статистикалық әдістері. Спутниктік деректерді кластерлеу және жіктеу әдістері.

Қолдану саласы және нәтижелерді енгізу:

Суармалы егістіктің тұздануы және Қазақстанның оңтүстігіндегі ауыл шаруашылығы жерлерінің тозуы.

Қазақстанның Оңтүстігіндегі суармалы егістіктің тұздануы және ауыл шаруашылығы жерлерінің тозуы Қазақстанның төрт облысына: Түркістан, Алматы, Жамбыл және Қызылорда облыстарына әсер ететін жүйелі теріс фактор болып табылады. Негізгі проблема өңірдің ірі өзендерінің (Сырдария, Іле және Шу өзендері) трансшекаралық ағынымен қалыптасатын су ресурстарымен байланысты. Қазақстан Осы өзен бассейндерінің төменгі ағысында орналасқан, сондықтан өте осал. Шектес елдердің (Өзбекстан, ҚХР, Қырғызстан) аумақтарына жататын өзен бассейндерінің жоғарғы бөліктерінде су тұтынудың өсуі және климаттың өзгеруі Қазақстанның Оңтүстігіндегі суармалы егістікті сумен қамтамасыз ету проблемаларын туғызады. Республиканың үш мегаполисінің екеуі (Алматы қ., Шымкент қ.) орналасқан Қазақстанның оңтүстігінің су және азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ету ауыл шаруашылығы алқаптарының тұздану және тозу процестерінің мониторингі технологияларын дамыту міндетін көтереді. Бұл мәселелерді шешудің қазіргі деңгейі ғарыштық мониторингке және тиісті ашық Интернет-ресурстарды құруға негізделген. Бұл мәселені шешу үшін ҚР Ғылым комитеті 2021-2023 жылдарға арналған бағдарламалық-нысаналы қаржыландыру конкурсы шеңберінде Арнайы "№11 техникалық тапсырманы" тұжырымдады. Әуезов пен ҚР АШМ Қазақ ұлттық аграрлық зерттеу университеті осы жобалық ұсынысты әзірледі. Жобаның әріптестері: Carin_gofc-GOLD (NASA-ESA) бағдарламасының қатысуымен АҚШ-тың Мериленд және Мичиган мемлекеттік университеттері, сондай-ақ Ресей Ғылым академиясының институттары: ғарыштық зерттеулер институты және топырақ институты. Докучаева.

Бағдарламаның мақсаты:

«Жерді қашықтықтан зондтау деректері негізінде топырақтың тұздану дәрежесін және Қазақстанның оңтүстігіндегі ауыл шаруашылығы алқаптарының тозуын сандық бағалаудың жедел мониторингінің веб-геоақпараттық сервисін құру».

Бағдарламаның міндеттері.

1-міндет: «Жерүсті өлшеулер мен ЖҚЗ деректері негізінде Оңтүстік Қазақстандағы ауыл шаруашылығы алқаптарының сортаң топырақтарының тұздану дәрежесін сандық бағалау әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу».

2-міндет: «Орта және жоғары кеңістіктік ажыратымдылықтағы қашықтықтан зондтау деректерін пайдалана отырып, Оңтүстік Қазақстанда топырақтың тұздану дәрежесін сандық бағалау технологияларын әзірлеу».

3-міндет: «Коммерциялық емес спутниктік деректер мен спектрлік индекстерге талдау жүргізу»;

4-міндет: «Жерді қашықтықтан зондтау деректері негізінде Қазақстанның оңтүстігіндегі ауыл шаруашылығы алқаптарының тозуын бағалау әдістемесін әзірлеу».

5-міндет: «Жерді қашықтықтан зондтау деректері негізінде Қазақстанның оңтүстігіндегі топырақтың тұздану дәрежесін және ауыл шаруашылығы алқаптарының тозуын сандық бағалаудың жедел мониторингінің веб-геоақпараттық сервисін әзірлеу».

Көмекші тапсырмалар:

6-міндет: Бағдарлама бойынша құжаттамалар мен есептерді дайындау.

7-міндет: Конкурстық құжаттама талаптарына сәйкес ғылыми басылымдарда мақалалар дайындау және жариялау.

Нәтижелері

• Жерүсті өлшеулер мен ЖҚЗ деректері негізінде Оңтүстік Қазақстандағы ауыл шаруашылығы алқаптарының сортаң топырақтарының тұздану дәрежесін сандық бағалау әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу жалғастырылды. Fews net (Land Surface Temperature [LST] және Normalized difference Vegetation Index Collection 6 [NDVI C6]) орташа ажыратымдылықтағы спутниктік өнімдерінің, сондай-ақ төрт облыстың аумақтары бойынша LANDSAT және SENTINEL-2 жоғары ажыратымдылықтағы спутниктік суреттерінің мұрағаттары (2002-2023) қалыптастырылды және өзектендірілді (Түркістан, Алматы, Жамбыл және Қызылорда)
• Негізгі учаскелерде топырақ үлгілерін іріктеуді қамтитын жобалық аумақтардың суармалы егістігінің тұздануына жерүсті зерттеулер (2021-2023) жүргізілді, маршруттық зерттеулер шеңберінде ФАО-ның тұздану сыныптары бойынша ауыл шаруашылығы алқаптарының жай-күйіне сараптамалық, дәрежелік сипаттама және тұз құрамының талдауы жүргізілетін болады
• Спутниктік ақпаратты өңдеу алгоритмдерін әзірлеу жалғастырылды, тұздану дәрежесін сандық бағалау мәселесін шешу схемалары жасалды және картографиялық материалдарды әзірлеу жұмыстары жалғастырылды.
• Жер үсті зерттеулері мен ЖҚЗ деректері негізінде Оңтүстік Қазақстандағы ауыл шаруашылығы алқаптарының сортаң топырақтарының тұздану дәрежесін сандық бағалаудың әзірленген әдістері мен алгоритмдеріне валидация жүргізілді.
• Орта және жоғары кеңістіктік ажыратымдылықтағы қашықтықтан зондтау деректерін қолдана отырып, Оңтүстік Қазақстанда топырақтың тұздану дәрежесін сандық бағалау технологияларын әзірлеу жалғастырылды.
• Топырақты жуу және суармалы егістіктің тұздануын бағалау әдістемесі бойынша спутниктік деректер базасында орта және жоғары кеңістіктік ажыратымдылықтағы қашықтықтан зондтау деректерін қолдана отырып, Оңтүстік Қазақстанда ауыл шаруашылығы алқаптарының топырақтарының тұздану дәрежесін сандық бағалау технологияларын әзірлеу жалғастырылды және картографиялық материалдарды әзірлеу бойынша жұмыстар жалғастырылды.
• Жерді қашықтықтан зондтау деректері негізінде Қазақстанның оңтүстігіндегі ауыл шаруашылығы алқаптарының деградациясын бағалау әдістемесін әзірлеу жалғастырылды.
• Қол жетімді спутниктік түсірілім кезеңінде (1990 жылдан бастап) өрістердің қатты тұздануына байланысты тасталған бағалау және картаға түсіру критерийлері бойынша әзірлеу жалғастырылды.
• Суармалы егіншілікке арналған жаңа жерлерді игеруді бағалау және картаға түсіру критерийлерін әзірлеу жалғастырылды.
• Жерді қашықтықтан зондтау деректері негізінде топырақтың тұздану дәрежесін және Қазақстанның оңтүстігіндегі ауыл шаруашылығы алқаптарының тозуын сандық бағалаудың жедел мониторингінің веб-геоақпараттық сервисі әзірленді.
• Геопортал, жедел мониторингтің веб-геоақпараттық сервисі бойынша құжаттама дайындалды. Аралық және қорытынды есептер дайындалады.

Басылымдар:

1. Mukhamediev, R.; Amirgaliyev, Y.; Kuchin, Y.; Aubakirov, M.; Terekhov, A.; Merembayev, T.; Yelis, M.; Zaitceva, E.; Levashenko, V.; Popova, Y.; Symagulov, A.; Tabynbayeva, L. Operational Mapping of Salinization Areas in Agricultural Fields Using Machine Learning Models Based on Low-Altitude Multispectral Images. Drones 2023, 7, 357. https://doi.org/10.3390/drones7060357 (Scopus Quartile: Q1, 91%, JCR Category Quartile: Q2, WoS IF=5.532)
2. Mukhamediev R. I. Yakunin, K., Aubakirov, M., Assanov, I., Kuchin, Y., Symagulov, A., Levashenko V., Zatceva E., Sokolov D., Amirgaliyev, Y. Coverage path planning optimization of heterogeneous UAVs group for precision agriculture //IEEE Access. – 2023. – Т. 11. – №. 15. – С. 5789-5803, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3235207, https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10011226 (Scopus Quartile: Q1, 90%, JCR Category Quartile: Q2, WoS IF=3.476)
3. Zaitseva, E., Levashenko, V., Brinzei, N., Kovalenko, A., Yelis, M., Gopejenko, V., & Mukhamediev, R. (2023). Reliability Assessment of UAV Fleets. In Emerging Networking in the Digital Transformation Age: Approaches, Protocols, Platforms, Best Practices, and Energy Efficiency (pp. 335-357). Cham: Springer Nature Switzerland. https://www.researchgate.net/profile/Elena-Zaitseva-2/publication/369409989_Reliability_Assessment_of_UAV_Fleets/links/641d5db6a1b72772e42293f8/Reliability-Assessment-of-UAV-Fleets.pdf
4. Mukhamediev, R. I., Popova, Y., Kuchin, Y., Zaitseva, E., Kalimoldayev, A., Levashenko V., Symagulov, A., Abdoldina F., Gopejenko V., Yakunin K., Muhamedijeva E., Yelis, M. Review of Artificial Intelligence and Machine Learning Technologies: Classification, Restrictions, Opportunities and Challenges //Mathematics. – 2022. – Т. 10. – №. 15. – С. 2552. https://doi.org/10.3390/math10152552 (CiteScore highest quartile = Q1, CiteScore =2.9, CiteScore highest percentile=86%, IF=2.592)
5. Mukhamediev, R. I., Kuchin, Y., Amirgaliyev, Y., Yunicheva, N., Muhamedijeva, E. Estimation of Filtration Properties of Host Rocks in Sandstone-Type Uranium Deposits Using Machine Learning Methods //IEEE Access. – 2022. – Т. 10. – С. 18855-18872. (SCOPUS, Q1, процентиль 87, Web of Science Impact Factor=3,05) https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3149625
6. Mukhamediev R. I. et al. Review of Some Applications of Unmanned Aerial Vehicles Technology in the Resource-Rich Country //Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 21. – С. 10171. https://doi.org/10.3390/app112110171 (CiteScore highest quartile = Q2, JCR — Q2, CiteScore =3.0, CiteScore highest percentile=71%, Web of Science Impact Factor==2.832) https://www.mdpi.com/2076-3417/11/21/10171.
7. А. Г. Терехов, Н. Н. Абаев, Т. А. Тиллякарим, Н. Т. Серикбай О взаимосвязи между количеством снега и объёмом весеннего половодья в Северном Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. С. 323–328, DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-323-328 (SCOPUS, Q3, процентиль 45).
8. Терехов А.Г., Сагатдинова Г.Н., Долгих С.А., Абаев Н.Н., Амиргалиев Е.Н. «Многолетние тренды изменений состояния пустынной растительности Приаралья и Прибалхашья в Казахстане по данным NDVI MODIS (2000-2022 гг) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Электронный сборник материалов конференции. Институт космических исследований Российской академии наук. Москва, 2022.DOI 10.21046/20DZZconf-2022a
9. Терехов А.Г., Абаев Н.Н., Маглинец Ю.А., Сагатдинова Г.Н., Амиргалиев Е.Н. «Спутниковый мониторинг зимней промывки пашни от вторичного засоления на примере ирригационного массива «Голодная степь» на Юге Казахстана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Электронный сборник материалов конференции. Институт космических исследований Российской академии наук. Москва, 2022. DOI 10.21046/20DZZconf-2022a
10. Yan Kuchin, Jan Rabcan, A Symagulov, Ravil I. Mukhamediev, Bayangali Abdygalym, Nadiya Yunicheva and Elena Mukhamedieva. Calculation filtration coefficient using regression models//The-20th INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE INFORMATION TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT 2022, April 21-22, 2022, ISMA University of Applied Science, Riga, Latvia.-C.27-28.
11. Symagulov, Y.Kuchin, Jan Rabcan, Ye.Kulakova, I. Assanov , R. Mukhamediev. Pretrained Deep Neural Network Models for Image Change Detection//The 20th INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE INFORMATION TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT 2022, April 21-22, 2022, ISMA University of Applied Science, Riga, Latvia.-C.20-21.
12. Symagulov, I. Assanov, Y.Kuchin, Jan Rabcan, Ye.Kulakova, Bayangali Abdygalym. Video pre-processing for computer vision tasks using UAVs //The 20th INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE INFORMATION TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT 2022, April 21-22, 2022, ISMA University of Applied Science, Riga, Latvia.-C.25-26. 
13. Мухамедиев Р.И., Амиргалиев Е.Н. Введение в машинное обучение. Учебник. Свидетельство о внесении сведений в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом № 28386 от 19 августа 2022 года.