Методология цифровой платформы «умного», точного, экологически сбалансированного земледелия Адыгеи

Разрабатываемая цифровая платформа является информационно-математической моделью пространства сельскохозяйственных земель Адыгеи, предназначенной для решения актуальной проблемы современности: автоматизированной визуализации границ пространственно-временной неоднородности посевов и среды их обитания. Впервые создана автоматизированная вычислительная модель перераспределения агрохимических показателей в классифицированных морфометрически квазиоднородных поверхностях рельефа – геотопах в сопоставлении с почвенными условиями, климатическими и микроклиматическими флуктуациями. В задачи разработки входит: обеспечение автоматизированного мониторинга, анализа, прогнозирования и оптимизации условий произрастания культур на локальном и мезоуровне природно-хозяйственных районов региона, а также создание интеллектуальной системы информационной поддержки технологических решений применительно к почвенно-климатическим и экономическим условиям конкретного сельскохозяйственного предприятия. На региональном и мезоуровне к базовой информационной составляющей цифровой платформы относится иерархия природно-хозяйственных районов, выделенных методами ландшафтно-климатического, эколого-почвенного и природно-антропогенного районирования по квазиоднородному распространению материнских пород и природно-экологическим условиям формирования мезо-, микроклимата и почв. На локальном уровне информация интегрируется относительно авторской информационно-математической 3D геометрической структурной модели поверхности рельефа поля, обеспечивающей извлечение морфометрических характеристик и расчет линий тока, определяющих направление перемещения вещества по геотопам, определение репрезентативных точек агрохимического обследования и интерполяцию данных агрохимического анализа в рельефе поля. Цифровая платформа разрабатывается на базе свободной кроссплатформенной Quantum GIS в виде модуля расширения на языке Python с использованием библиотек QGIS. База данных цифровой платформы создается на СУБД PostgreSQL. Модуль расширения напрямую обрабатывает информацию, хранящуюся в базе данных, для получения консолидированной информации по иерархии единиц анализа – природно-хозяйственный район и сельскохозяйственное предприятие, геотоп и поле.

1. Атлас Республики Адыгея. Майкоп: Ассоциированный картографический Центр-М, 2005. 79 с.

2. Варшанина Т.П., Митусов Д.В. Климатические ресурсы ландшафтов Республики Адыгея. Майкоп: АГУ, 2005. 237 с.

3. Варшанина Т.П., Плисенко О.А. Интегрированная ГИС региона на примере Республики Адыгея. М.; Майкоп: Камертон, 2011. 399 с.

4. Виноградов Б.В. Основы ландшафтной экологии. М.: ГЕОС, 1998. 418 с.

5. Ласточкин А.Н. Общая технологическая схема геоэкологических исследований на системно-морфологической основе // Прикладная геоморфология на основе общей теории геосистем. СПб., 2008. С. 364–370.

6. Волков С.Н. Землеустройство. Т. 2. Землеустроительное проектирование. Внутрихозяйственное землеустройство. М.: Колос, 2001. 648 с.

7. Плисенко О.А. Применение экспертных систем в ГИС для пространственного анализа рельефа. ИнтерКарто/ИнтерГИС 22. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий в условиях глобальных изменений климата. Т. 1. М.: Научная библиотека, 2016. С. 157–167.

8. Плисенко О.А. Моделирование элементарных геоморфных поверхностей на цифровых картах // Прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий: материалы IV Международной научно-практической конференции. Майкоп: Кучеренко В.О., 2017. 254 с.

9. Якушев К.П., Якушев В.В., Блохина С.Ю. Научные основы построения интеллектуальных систем для точного земледелия // Вестник защиты растений. 2020. № 103(1). С. 25–36.

10. Tang J., Pilesjö P., Persson A. Estimating slope from raster data – a test of eight algorithms at different resolutions in flat and steep terrain. Geodesy and Cartography. 2013; 39(2): 41–52. https://doi.org/10.3846/20296991.2013.806702

11. Zhou Q.M., Liu X.J. Analysis of errors of derived slope and aspect related to DEM data properties. Computers & Geosciences. 2004;30(4):369–78.

12. Kostianoy A.G. [et al.] General Characteristics of the Climate in the Republic of Adygea. Springer Crossref DOI link: https://doi.org/10.1007/698_2021_7352021 (In Russ.)

13. Kostianoy A.G. [et al.] Regional Climate Change in the Republic of Adygea. Springer Crossref DOI link: https://doi.org/10.1007/698_2021_7342021 (In Russ.)

14. Варшанина Т.П., Плисенко О.А., Коробков В.Н. Методология и научно-практическое значение визуализации интегральных геофизических полей [Электронный ресурс] // Научная визуализация. Режим доступа: http://www.sv-journal.org/2017-4/11.php?lang=ru