Кіру | Тіркелу
Қазақ ұлттық аграрлық зерттеу университеті ISSN 2304-3334 (Print)  ·  ISSN 2304-3334 (Online)
Мақала жіберу
Мәзір
Мақала жіберу
СУ, ЖЕР ЖӘНЕ ОРМАН РЕСУРСТАРЫ

ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ

Жазира Жұматаева 1 , Дарига Оналбаева 2 , Жандос Мукалиев 1 , Ақерке Бектұрғанова 1 , Ақылбек Бекқұлиев 1 , Сәкен Тұрғаналиев 1

1 әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті; 2 Қазақ ұлттық аграрлық зерттеу университеті

doi.org/10.37884/4-2025/36 Бет. 342-354 Қабылданды 01.10.2025 Жарияланды 30.12.2025

Аңдатпа

Аграрлық секторды цифрландыру жағдайында географиялық Ақпараттық Жүйелерді (ГАЖ) ауылшаруашылық жерлерін бақылау және басқару процестеріне енгізудің маңызы ерекше. Бұл зерттеудің мақсаты-жерді пайдалану контурын жаңартуға, ауылшаруашылық жерлерінің жағдайын талдауға және шешім қабылдау процестерін қолдауға байланысты міндеттерді шешуге арналған ГАЖ құралдарының тиімділігін бағалау. ArcGIS-те енгізілген бірнеше функционалды модульдер мен аналитикалық құралдарға салыстырмалы талдау жүргізілді. Зерттеу барысында қашықтықтан зондтау деректері, ауылшаруашылық жерлерінің векторлық қабаттары және кадастрлық ақпарат пайдаланылды. Нәтижелер ГАЖ технологияларын қолдану картографиялық материалдардың дәлдігін, деректерді жаңарту тиімділігін, кеңістіктік талдаудың сапасын едәуір жақсартатынын көрсетті, бұл өз кезегінде жер ресурстарын тиімді басқаруға ықпал етеді. Құжатта жерге орналастыру және кадастрлық мониторинг тәжірибесіне ең өнімді құралдарды енгізу бойынша ұсыныстар берілген.

географиялық ақпараттық жүйелер ауылшаруашылық жерлері жер мониторингі кеңістіктік талдау қашықтықтан зондтау жерге орналастыру ресурстарды басқару

01 Кіріспе

Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.

02 Әдебиеттер тізімі

  1. 1. Afroosheh, S., & Askari, M. (2024). Fusion of deep learning and GIS for advanced remote sensing image analysis with enhanced classification accuracy. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.19856.
  2. 2. Bahrami, H., McNairn, H., Mahdianpari, M., & Homayouni, S. (2022). A meta-analysis of remote sensing technologies and methodologies for crop characterization. Remote Sensing, 14, 5633. https://doi.org/10.3390/rs14225633.
  3. 3. Diao, C. (2020). Remote sensing phenological monitoring framework to characterize corn and soybean physiological growing stages. Remote Sensing of Environment, 248, 111960. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111960.
  4. 4. Garajeh, M. K., et al. (2023). An integrated approach of remote sensing and geospatial modelling for climate-resilient agriculture and food-security assessment. Scientific Reports, 13, 12245. https://doi.org/10.1038/s41598-023-28244-5.
  5. 5. Gudowicz, J., & Paluszkiewicz, R. (2021). MAT: GIS-based morphometry assessment tools for concave landforms. Remote Sensing, 13, 2810. https://doi.org/10.3390/rs13142810.
  6. 6. Helder, D., Markham, B., Morfitt, R., et al. (2018). Observations and recommendations for the calibration of Landsat 8 OLI and Sentinel-2 MSI for improved data interoperability. Remote Sensing, 10, 1340. https://doi.org/10.3390/rs10091340.
  7. 7. Huang, Y., Lee, M. A., Thomson, S. J., & Reddy, K. N. (2016). Ground-based hyperspectral remote sensing for weed management in crop production. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 9, 98–109. https://doi.org/10.3965/j.ijabe.20160902.2137.
  8. 8. Inoue, Y. (2020). Satellite- and drone-based remote sensing of crops and soils for smart farming: A review. Soil Science and Plant Nutrition, 66, 798–810. https://doi.org/10.1080/00380768.2020.1738899.
  9. 9. Jung, J., Maeda, M., Chang, A., Bhandari, M., Ashapure, A., & Landivar-Bowles, J. (2021). The potential of remote sensing and artificial intelligence as tools to improve the resilience of agriculture production systems. Current Opinion in Biotechnology, 70, 15–22. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2020.09.003.
  10. 10. Kellogg, C. E. (1951). Soil and land classification. American Journal of Agricultural Economics, 33(4, Part 1), 499–513. https://doi.org/10.2307/1233560.
  11. 11. Khanal, S., Kushal, K. C., Fulton, J. P., Shearer, S., & Ozkan, E. (2020). Remote sensing in agriculture – Accomplishments, limitations, and opportunities. Remote Sensing, 12, 3783. https://doi.org/10.3390/rs12223783.
  12. 12. Klyushnichenko, V. N. (2022). Sovershenstvovanie ispol'zovaniya zemel' sel'skohozyajstvennogo naznacheniya. Vestnik SGUGiT, 27(4), 150–159. https://vestnik.sgugit.ru/upload/vestnik/sborniki/2022/27_4/150-159.pdf.
  13. 13. Maimaitijiang, M., Sagan, V., Sidike, P., Daloye, A. M., Erkbol, H., & Fritschi, F. B. (2020). Crop monitoring using satellite/UAV data fusion and machine learning. Remote Sensing, 12, 1357. https://doi.org/10.3390/rs12091357.
  14. 14. Matsushita, B., Yang, W., Chen, J., Onda, Y., & Qiu, G. (2007). Sensitivity of the Enhanced Vegetation Index (EVI) and NDVI to topographic effects: A case study in high-density cypress forest. Sensors, 7, 2636–2651. https://doi.org/10.3390/s7112636.
  15. 15. McCabe, M. F., Houborg, R., & Lucieer, A. (2016). High-resolution sensing for precision agriculture: From Earth-observing satellites to unmanned aerial vehicles. Proceedings of SPIE – Remote Sensing, 9998, 999811. https://doi.org/10.1117/12.2241289.
  16. 16. Phang, S. K., Chiang, T. H. A., Happonen, A., & Chang, M. M. L. (2023). From satellite to UAV-based remote sensing: A review on precision agriculture. IEEE Access, 11, 127057–127076. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3330886.
  17. 17. Rafikov, T., Zhumatayeva, Z., Mukaliyev, Z., & Zhildikbayeva, A. (2024). Evaluating land degradation in East Kazakhstan using NDVI and Landsat data. International Journal of Design & Nature and Ecodynamics, 19(5), 1677–1686. https://doi.org/10.18280/ijdne.190521.
  18. 18. Sangeetha, C., Moond, V., Rajesh, G. M., Damor, J. S., Pandey, S. K., & Kumar, P., et al. (2024). Remote sensing and geographic information systems for precision agriculture: A review. International Journal of Environment and Climate Change, 14(2), 287–309. https://doi.org/10.9734/ijecc/2024/v14i23945.
  19. 19. Sharma, S., Beslity, J. O., Rustad, L., Shelby, L. J., Manos, P. T., Khanal, P., Reinmann, A. B., & Khanal, C. (2024). Remote sensing and GIS in natural resource management: Comparing tools and emphasizing the importance of in-situ data. Remote Sensing, 16(22), 4161. https://doi.org/10.3390/rs16224161.
  20. 20. Zhumataeva, Zh., Serikbaeva, G., Turganaliev, S., Mukaliev, Zh., & Rafikov, T. (2024). Increasing the ecological and economic efficiency of land resources use. Izdenister Natigeler, 2(102), 360–369. https://doi.org/10.37884/2-2024/35.

Дәйексөз келтіру сілтемелері

[1]2025. ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ. Izdenister natigeler. 4 (108) (Dec. 2025), 342–354. DOI:https://doi.org/10.37884/4-2025/36.
(1)ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ. Izdenister natigeler 2025, No. 4 (108), 342-354. https://doi.org/10.37884/4-2025/36.
ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ. (2025). Izdenister Natigeler, 4 (108), 342-354. https://doi.org/10.37884/4-2025/36
ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ. Izdenister natigeler, [S. l.], n. 4 (108), p. 342–354, 2025. DOI: 10.37884/4-2025/36. Disponível em: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1108. Acesso em: 15 sep. 2026.
“ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ”. 2025. Izdenister Natigeler, no. 4 (108) (December): 342-54. https://doi.org/10.37884/4-2025/36.
“ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ” (2025) Izdenister natigeler, (4 (108), pp. 342–354. doi:10.37884/4-2025/36.
[1]“ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ”, Izdenister natigeler, no. 4 (108), pp. 342–354, Dec. 2025, doi: 10.37884/4-2025/36.
“ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ”. Izdenister Natigeler, no. 4 (108), Dec. 2025, pp. 342-54, https://doi.org/10.37884/4-2025/36.
“ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ”. Izdenister natigeler, no. 4 (108) (December 30, 2025): 342–354. Accessed September 15, 2026. https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1108.
1.ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ. Izdenister natigeler [Internet]. 2025 Dec. 30 [cited 2026 Sep. 15];(4 (108):342-54. Available from: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1108
1.ЖЕР РЕСУРСТАРЫН БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІНДЕ ЖЕРСЕРІКТІК СУРЕТТЕРДІ ЖӘНЕ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ДЕРЕКТЕРІН ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҚ КАРТАЛАРЫН ЖАҢАРТУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ. Izdenister natigeler. 2025;(4 (108):342-354. doi:10.37884/4-2025/36