ҚАШЫҚТЫҚТАН ЗОНДТАУ МЕН КОМПЬЮТЕРЛІК КӨРУ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫНА НЕГІЗДЕЛГЕН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ КАРТОГРАФИЯ ЖӘНЕ ФАКТОРЛАРДЫ ТАНУ ЖҮЙЕСІ

Қазіргі ауыл шаруашылығы климаттың өзгеруі, топырақ құнарлылығының төмендеуі, су ресурстарының тапшылығы, биологиялық қатерлер және антропогендік факторлардың теріс әсері сияқты бірқатар маңызды сын-қатерлерге тап болып отыр. Бұл мәселелердің ішінде егіс алқаптарының арамшөптермен ластануы ерекше орын алады, ол нақты мониторинг пен уақытылы әрекет етуді қажет етеді. Осы зерттеу ұшқышсыз ұшу аппараттары (ҰҰА) деректері негізінде арамшөптерді жоғары геокеңістікті дәлдікпен автоматты түрде тану және картографиялау жүйесін әзірлеуге бағытталған. Ұсынылған тәсіл арамшөптерді анықтау үшін компьютерлік көру алгоритмдерін қолдануды, тану сапасын арттыру үшін деректерді аугментациялау әдістерін және анықталған арамшөптердің геобайланысын қамтамасыз етуге арналған авторлық карталарды біріктіру әдісін қамтиды. Эксперименттік сынақтар әзірленген жүйенің арамшөптерді автоматты түрде анықтау және олардың таралуының геобайланысты карталарын құрудағы тиімділігін көрсетті. Бұл жүйені енгізу ауыл шаруашылығы өндірушілеріне арамшөптер басқан жерлерді нүктелік өңдеуге, гербицидтерді тиімді пайдалануға және арамшөптерге қарсы күрестің нәтижелілігін арттыруға мүмкіндік береді.

1. Mohsan, S.A.H., Othman, N.Q.H., Li, Y. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): Practical Aspects, Applications, Open Challenges, Security Issues, and Future Trends. Intelligent Service Robotics, 16, 109–137 (2023). https://doi.org/10.1007/s11370-022-00452-4.

2. Rovira-Sugranes, A., Razi, A., Afghah, F., Chakareski, J. A Review of AI-Enabled Routing Protocols for UAV Networks: Trends, Challenges, and Future Outlook. Ad Hoc Networks, 130, 102790 (2022). https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2022.102790.

3. Shadrin, D. и др. Weed Detection on Embedded Systems Using Computer Vision Algorithms. Computer Optics, 49 (1), 85–101 (2025). https://doi.org/ 10.18287/2412-6179-CO-1454.

4. Mumuni, A., Mumuni, F. Data Augmentation with Automated Machine Learning: Approaches and Performance Comparison with Classical Data Augmentation Methods. arXiv preprint, 1, 1–29 (2025). https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.08352.

5. Adaev, N., Amaeva, A., Israfilova, M. Monitoring the State of Agricultural Lands in the Chechen Republic Using GIS Technologies. Reliability: Theory & Applications, 19 (6 (81)), 189–207 (2024).

6. OpenCV [Electronic resource]. Available at: https://docs.opencv.org/master/ (accessed: 05.04.2025).

7. Pillow [Electronic resource]. Available at: https://pillow.readthedocs.io/ (accessed: 25.04.2025).

8. GDAL [Electronic resource]. Available at: https://gdal.org/documentation/ (accessed: 25.04.2025).

9. Rasterio [Electronic resource]. Available at: https://rasterio.readthedocs.io/ (accessed: 25.04.2025).