ӘОЖ 528.854.4; 528.873; 528.8

(1)

ҒТАХР 89.57.35 DOI 10.56339/2305-9397-2022-3-3-12-21 Кабжанова Г.Р., ауыл шаруашылығы ғылымдарының кандидаты, негізгі автор, orcid.org/0000- 0001-7002-4591

«Қазақстан Ғарыш Сапары» Ұлттық Компаниясы» АҚ, Нұр-Сұлтан қ., Тұран даңғылы, 89, 010000, Қазақстан, [email protected]

Құрмашева А.Ж., техникалық ғылымдар магистрі, orcid.org/0000-0002-3149-7537

Алибаева М.Т., жаратылыстану ғылымдарының магистрі, orcid.org/0000-0002-6382-4571

Бисембаев А.Т., ауыл шаруашылығы ғылымдарының кандидаты, orcid.org/0000-0001-8795- 0700

«Мал шаруашылығы және ветеринария ұлттық орталығы» ЖШС, Нұр-Сұлтан қ., Кенесары к., 40, 40010000, Қазақстан, [email protected]

Kabzhanova G.R., Candidate of agricultural sciences, the main author, orcid.org/0000-0001-7002- 4591

JSC «National Company Kazakhstan Gharysh Sapary», Nur-Sultan, Turan av. 89, 010000, Kazakhstan, [email protected]

Kurmasheva A.Zh., Master of Engineering sciences, orcid.org/0000-0002-3149-7537

Alibayeva M.T., Master of Natural sciences, orcid.org/0000-0002-6382-4571

Bissembaev Anuarbek Temirbekovich, Candidate of Agricultural sciences, orcid.org/0000-0001- 8795-0700

LLP «National Center for Livestock and Veterinary Medicine», Nur-Sultan, Kenesary str. 40, 010000, Kazakhstan, [email protected]

ҒАРЫШТЫҚ ТҮСІРІЛІМДЕР ҚАЗАҚСТАННЫҢ ЖАЙЫЛЫМДЫҚ ЖЕРЛЕРІНІҢ ЖАҒДАЙЫН БАҒАЛАУ ҚҰРАЛДАРЫНЫҢ БІРІ РЕТІНДЕ

SPACE IMAGES AS ONE OF THE TOOLS FOR THE RANGELANDS CONDITION ASSESSMENT IN KAZAKHSTAN

Аннотация

Қазақстанда орасан зор жайылым ресурстары бар, бұл өз кезегінде дұрыс басқару мен реттеуді талап етеді. Құрғақшылық, климаттық өзгерістер, өсімдіктердің тозуы және жайылым ресурстары сапасының төмендеуі жем-шөптің жетіспеушілігін тудырды және 2021 жылы малдың жаппай қырылуына әкелді. Жайылымдық жерлердің жағдайы туралы өзекті ақпараттың болмауы Қазақстан үшін негізгі мәселе болып табылады. Жерді қашықтықтан зондтау (ЖҚЗ) деректерін пайдалану жайылымдық өсімдіктердің динамикалық және кеңістіктік сипаттамалары туралы маңызды ақпарат алуға мүмкіндік береді. Жайылымдық жерлерді бағалау үшін ЖҚЗ деректерінің әдістемелік негіздемесі жүргізілген зерттеулердің негізіне алынды. Ғарыштық мониторинг деректері бойынша жайылымдық жерлердің жағдайын бағалаудың егжей-тегжейлі және үнемі жаңартылып отыратын нәтижелері елдің жайылым ресурстарын пайдалану тиімділігін арттырады. Жайылымдық жерлерді қашықтықтан бағалау үшін келесі әдістер пайдаланылды: картографиялық, географиялық, математикалық, ЖҚЗ деректерін кеңістіктік талдау және геоақпараттық жобалау. Қазақстан Республикасының Павлодар облысының жайылымдық алқаптарының негізгі көрсеткіштерін картаға түсіру үшін ЖҚЗ деректері ретінде 2021 жылғы KazEOSat-2, Sentinel-2 жерсеріктерінен оптикалық ғарыштық түсірілімдер, далалық зерттеу нәтижелері қолданылды.

(2)

ANNOTATION

Kazakhstan possesses enormous pasture resources, which in turn requires proper management and regulation. Drought, climate change, plant degradation and declining grazing resources have led to a shortage of feed and led to massive livestock deaths in 2021. Lack of up-to-date information on the condition of rangelands is the main problem for Kazakhstan. The use of Earth remote sensing data makes it possible to obtain important information about the dynamic and spatial characteristics of pasture vegetation. Methodological substantiation of remote sensing data for the assessment of pasture lands formed the basis of the conducted research. Detailed and regularly updated results of assessing the rangelands condition based on space monitoring data will increase the efficiency of using the country's pasture resources. For remote assessment of pasture lands the following methods were used:

cartographic, geographical, mathematical, methods of spatial analysis of remote sensing data and geoinformation design. Optical images from KazEOSat-2 and Sentinel-2 satellites for 2021, the results of a field survey, online platforms Land Viewer from EOS and Earth Explorer from USGS were used to mapping the main indicators of pasture lands of the Pavlodar region of the Republic of Kazakhstan as a remote sensing data. This article presents the results of using space monitoring methods to assess the condition and productivity of rangelands on the example of one region of Kazakhstan.

Interpretation methods of remote sensing data using field data decryption and verification of data, initial cartographic data and geobotanical analysis of reference territories have been substantiated. The main stages of data processing are presented. Based on the results of the work, maps-schemes of the main indicators of the pastures of the studied territory were developed according to remote sensing data, information was formed on the parameters of the productivity of the pastures of the studied territory.

Түйін сөздер: жайылымдық алқаптар, жайылымдардың жағдайы, жайылымдардың өнімділігі, тозу, ғарыштық мониторинг, Жерді қашықтықтан зондтау.

Key words: pasture lands, pasture condition, pasture productivity, degradation, space monitoring, Earth remote sensing.

Кіріспе. Ауыл шаруашылығы мақсатындағы жерлердің негізгі санаттарының бірі жайылымдық алқаптар болып табылады. Жайылымдық жерлерді анықтау, картографиялау, мониторингілеу міндеті – ауыл шаруашылығы саласындағы неғұрлым өзекті тақырыптардың бірі. Әлемдегі жайылымдар көлемі бойынша бесінші орында тұрған Қазақстан олардың 40%-ын ғана пайдаланады [1]. Елдегі жайылымдардың жоғары ресурс сыйымдылығына қарамастан [2], бүгінгі күні Қазақстанда ауыл шаруашылығының өзекті мәселелерінің бірі жем-шөптің тапшылығы [3] және малдың жаппай қырылуы болып табылады [4]. Бір жағынан, бұл жем-шөп дайындау мәселелерін басқару тиімділігінің төмен көрсеткішіне, екінші жағынан, жайылым ресурстарының игерілмеуіне байланысты, бұл жайылым өсімдіктерінің жағдайы туралы сенімді ақпараттың болмауынан туындайды.

Жердің жай-күйі туралы ақпараттың жетіспеушілігі Қазақстанның барлық аумағында кездесетіндіктен, жалпы жем-шөп өндірісі проблемасының күрделілігін бағалау және нақты жағдайға сүйене отырып, жайылым ресурстарын басқару жөніндегі іс-шаралардың толық кешенін әзірлеу қиын. Жайылымдарды зерттеу мен басқарудың әртүрлі әдістері бар, бірақ ғарыштық мониторинг кезінде толық қамтуға, сондай-ақ жайылымдық жерлердің жай-күйін объективті бағалауға ЖҚЗ әдістерін қолданған кезде ғана қол жеткізіледі [5, 6, 7].

Әрине, табиғи ресурстар мониторингінің неғұрлым тиімді әдістемесі қазіргі заманғы компьютерлік технологияларға, атап айтқанда ЖҚЗ деректерін өңдеу құралдарына және геоақпараттық жүйелерге (ГАЖ) сүйенуге тиіс[8, 9, 10, 11, 12, 13].

Ғарыштық түсірілімдер іріктемелі жерүсті бақылаумен, сондай-ақ басқа да ақпарат көздерімен – қолда бар электрондық карталармен, рельефтің цифрлық модельдерімен үйлесімде проблемаларды жедел анықтау және ғарыштық мониторинг үшін негіз болады.

Өсімдіктің жағдайын үнемі бақылауға мүмкіндік беретін ЖҚЗ әдісін қолданудың өзектілігі қызығушылық аймағының ауқымын арттырады[14, 15].

Меншікті ғарыш технологияларын дамыту (Қазақстан Республикасының Жерді қашықтықтан зондтау ғарыш жүйесі (ҚР ЖҚЗ ҒЖ), Қазақстан Республикасының жоғары

(3)

дәлдікті спутниктік навигация жүйесі (ҚР ЖДСНЖ), ғарыштық мониторинг) Қазақстанға 188 млн га жайылымдарды қашықтықтан мониторингтеу құралдарын дамытуда артықшылық береді [16,17].

Материалдар мен әдістер. Жайылымдық жерлерді картаға түсіру мен мониторингтеудің тиімді әдістемесі келесі міндетті қадамдарды қамтуы тиіс: қажетті уақыттық және техникалық сипаттамалары бар ғарыштық түсірілімдерді іріктеу, алдын ала атмосфералық және геометриялық түзетуді орындау, мозаика жасау, индекстерді есептеу (тақырыптық өңдеу) және геодеректер базасын құру. Зерттелетін аумақтың жайылымдық алқаптарының негізгі көрсеткіштерін картаға түсіру үшін ЖҚЗ деректері ретінде Sentinel-2, KazEOSat-2 спутниктерінен оптикалық ғарыштық түсірілімдер қолданылды.

Sentinel-2A – Copernicus бағдарламасы аясында 2015 жылғы 23 маусымда ұшырылған Еуропалық ғарыш агенттігінің (ESA) спутнигі. Sentinel-2A ғарыш аппараты оптикалық- электронды мультиспектралды сенсормен (Multi Spectral Instrument – MSI) жабдықталған, ол көрінетін және жақын инфрақызыл спектрден қысқа толқынды инфрақызыл диапазонға дейін 13 спектрлік арнада түсіруді орындайды [18, 19].

Түсірілім жүйесінің кеңістіктік рұқсаттылығы спектрлік диапазонға байланысты

10 м-ден 60 м-ге дейін өзгереді, түсіру жолағының ені 290 км құрайды. Салыстырмалы түрде жоғары кеңістіктік және жоғары спектрлік рұқсаттылықтың үйлесімі, айтарлықтай түсіру жолағы Sentinel-2 түсірілім жүйесінің ерекше артықшылығы болып табылады.

Жайылымдық алқаптардың жағдайын талдау үшін EOS компаниясының Land Viewer (1-сурет) (https://eos.com/landviewer) платформасы мен және АҚШ Геологиялық қызметінің (United States Geological Survey) Earth Explorer (https://earthexplorer.usgs.gov) платформасынан ЖҚЗ деректері пайдаланылды.

Сурет 1 – Land Viewer платформасынан ғарыштық түсірілімдерді жүктеу процесі

Land Viewer – бұл AI (artificial intelligence) негізіндегі спутниктік деректер мен аналитиканың заманауи көзі. Бұл платформа жоғары рұқсаттылықтағы спутниктік түсірілімдердің негізгі ресми дистрибьюторларының бірі EOS компаниясы арқылы ұсынылған.

Бұл CBERS-4, Sentinel-1, 2, MODIS/NAIP, Landsat-7, 8, сондай-ақ тарихи Landsat-4,

5 спутниктерінің түсірілімдері. Түсірілімдер жиынтығы арасында SPOT-5-7, Pleiades-1, Kompsat-2, 3, 3A, SuperView-1түсірілімдері де бар. Максималды кеңістіктік рұқсаттылық бір пиксельге 40 см-ге жетеді[20].

KazEOSat-2 (Kazakhstan Earth Observation Satellite) – қазақстандық екінші Жерді қашықтықтан зондтау спутнигі, «SSTL» британдық компаниясының «SSTL-150+»спутниктік

(4)

платформасы негізінде Қазақстан Республикасы Үкіметінің тапсырысы бойынша құрылған.

KazEOSat-2 орташа рұқсаттылықтағы ЖҚЗ ғарыш аппаратын ұшыру 2014 жылғы 20 маусымда Ресейдің «Ясный» іске қосу базасынан жүзеге асырылды. KazEOSat-2 түсірілімдері 3-5 күнде 1 рет түсіру қайталануымен және 77x77 км сахна өлшемімен орташа кеңістіктік рұқсаттылықтағы (6,5 метр) мультиспектралды (5 канал) деректер болып табылады. KazEOSat- 2 деректерінде радиометриялық және геометриялық түзетуді ұсынатын Level 1G (L1G) өңдеу деңгейі бар[21].

Нәтижелер және талқылау. Мониторинг объектісі Қазақстан Республикасының Павлодар облысының жайылым ресурстары болып табылады. Ғарыштық түсірілімдерден қызығушылық аймағының базалық картасын жасау үшін түстерді теңестіру және жеке трүсірілімдер арасындағы айырмашылықтарды азайту үшін тігіс сызықтарын салу арқылы ERDAS IMAGINE бағдарламасында мозаика жасалды (2-сурет).

Сурет 2 – ERDAS IMAGINEбағдарламасында ғарыштық түсірілімдердің мозаикасын жасау процесі

Қызығушылық аймағын (Павлодар облысы) бір реттік және толық қамту үшін

22 түсірілім қажет. Вегетациялық индекстерді есептеу үшін көп спектрлі арналары бар ғарыштық түсірілімдердің мозаикасы жасалды. 2021 жылдың көктемгі және жазғы маусымдарында жайылымдарды шынайы бағалау үшін бұлттылығы 10%-дан аспайтын түсірілімдер таңдалды.

Жайылымдық жерлердің жай-күйін бағалау кезінде NDVI вегетациялық индексі пайдаланылды[22, 23], ол өсімдіктер биомассасының даму дәрежесін бағалау үшін қолданылады. NDVI индексін есептеу ERDAS IMAGINE бағдарламасында Indices құралы негізінде жүргізілді (3-сурет).

(5)

Сурет 3 – ERDAS IMAGINE бағдарламасында NDVI есептеу процесі

ArcGIS Desktop бағдарламасында ArcToolbox құралдар жиынтығының көмегімен NDVI индексінің мәні бойынша жағдайды бағалаудың 6 класы бойынша (өте жақсы күй, жақсы күй, қанағаттанарлық күй, нашар күй, өте нашар күй және өсімдік жамылғысы жоқ) растрлық кескін классификациялды (4-сурет).

Жайылымдық алқаптардың негізгі көрсеткіштерін (жағдайы, өнімділігі және тозу дәрежесі) бағалау бойынша ЖҚЗ деректерін дұрыс интерпретациялау үшін, вегетациялық индекстер мәндерінің сандық және сапалық сипаттамасы үшін Павлодар облысының аумағында маршруттық тексеру әдісімен бақылау полигондарында (шамамен 120 полигон) жерүсті деректерді жинау жүргізілді. Бақылау полигондары өсімдік жамылғысының сипаттамасын егжей-тегжейлі көрсете отырып, біртекті ландшафтқа негізделген. Әдістемелік негіз ретінде геоботаникалық зерттеулердің дәстүрлі әдістері (фитоценоздарды сипаттау, ландшафт-экологиялық профильдеу) қолданылды. Алынған деректер негізінде облыстың жайылымдарын мониторингтеу кезінде ЖҚЗ деректерін сипаттау және интерпретациялау үшін қолданылған эталондық учаскелердің жерсеріктік зерттеу деректері мен спектрлік сипаттамалары арасында белгілі бір тәуелділіктер анықталды. Осылайша, вегетациялық индекстің әр мәні өсімдік қауымдастықтарын далалық индекстеу арқылы негізделді.

Сурет 4 – ArcGIS Desktop бағдарламасында растрды классификациялау процесі

(6)

Жайылымдық өсімдіктердің тозу дәрежесін бағалау кезінде өсімдік жамылғысының көрсеткіштері (NDVI), жер бетінің ылғалдылығы, олардан шығатын туындылар, NDVI және ылғалдылық бойынша деградация, сондай-ақ ашық топырақтарға сезімтал қызыл канал ескерілетін түсірілімдер пайдаланылды. Жайылымдық өсімдіктердің өнімділігін бағалау кезінде NDVI индексі пайдаланылды. Бұдан әрі жайылымдық өсімдіктердің өнімділік көрсеткіштері (ц/га) бойынша далалық деректерді тексере отырып, түсірілімдердіклассификациялау және дешифрлеу жүргізілді.

Жаздың ерте құрғақшылығы, жоғары температура 2021 жылғы жайылымдық өсімдіктердің сапасына айтарлықтай әсер еткенін айта кету керек.

Осылайша, Павлодар облысында ЖҚЗ деректері бойынша 2021 жылғы көктемгі маусымда жайылым алқаптарының 68,2%-ы нашар жағдайда, 14,0%-ы өте нашар жағдайда болды. Жазғы маусымда көрсеткіштер шамалы өзгерді: жайылым алқаптарының 66,6%-ы нашар жағдайда, 12,7%-ы өте нашар жағдайда болды. ЖҚЗ деректері бойынша Павлодар облысының тозған жайылым алқаптарының ауданы көктемде – 931,3 мың га, жазда –

2 023,1 мың га құрады. ЖҚЗ деректері бойынша жайылым алқаптарының орташа өнімділік көрсеткіштері көктемгі маусымда – 7,4 ц/га, жазғы маусымда – 6,4 ц/га болды.

Қызығушылық аймағындағы жайылымдық жерлердің жағдайын, өнімділігін және тозуын спутниктік бағалау нәтижелері бойынша зерттелетін аумақтың жайылымдарының негізгі көрсеткіштерінің карта-схемалары әзірленді (сурет5, 6).

Сурет 5 – Павлодар облысының жайылым алқаптарының жағдайларының карта-схемалары (көктем, жаз)

(7)

Сурет 6 –Павлодар облысының жайылым алқаптарының өнімділігінің карта-схемалары (көктем, жаз)

Қорытынды. Мақалада көрсетілген зерттеу нәтижелері Қазақстан Республикасы Ауыл шаруашылығы министрлігінің BR10764915 «Жайылымдарды қалпына келтіру және ұтымды пайдаланудың жаңа технологияларын әзірлеу (жайылым ресурстарын пайдалану)» ғылыми- техникалық бағдарламасы бойынша бағдарламалық-нысаналы қаржыландыру шеңберінде жүргізілді. Зерттеулер шеңберінде ЖҚЗ деректерін қолдану негізінде құрғақ дала аймағының жайылымдық алқаптарының негізгі көрсеткіштерін бағалаудың ғылыми негізделген тәсілі әзірленді, бұл жайылым ресурстарын тиімді басқару және пайдалану үшін мониторингтің егжей-тегжейлі және үнемі жаңартылып отыратын нәтижелерін алуға мүмкіндік береді. Үлкен аумақты жедел және бір мезгілде қамту, бағалаудың анықтығы мен цифрлық форматы ауданнан республикалық деңгейге дейінгі түрлі жайылым ресурстарын басқарудағы бірқатар проблемаларды шешеді.

ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ

1 Токаев: Казахстан занимает 5-е место в мире по площади пастбищ, но использует только 40% из них / https://informburo.kz/novosti/tokaev-kazahstan-zanimaet-pyatoe-mesto-v-mire- po-ploshchadi-pastbishch-no-ispolzuet-tolko-40-iz-nih.html

2 Умбеткалиев Н., ОжановГ. «Факторы риска для агросистемы пастбищных земель Западно-Казахстанской области Республики Казахстан» / GBJ, т. 1, вып. 4 (165), сс. 142–153, дек. 2021.

3 Трофимов И., Trofimova L.S., Teberdiev D.M., и Koshen B. «Кормовые травы икормовые угодья России и Казахстана» / GBJ, т. 1, вып. 4 (165), сс. 105–111, дек. 2021.

4 Чех Е. Джут-2021? Как решают проблему с нехваткой кормов в ВКО/

https://ustinka.kz/kazakhstan/society/67881.html

5 Ali I., Cawkwell F., Dwyer E., Barrett B., Green S. Satellite remote sensing of grasslands:

from observation to management / Journal of Plant Ecology. Volume 9, Issue 6, 2016, 649–671pp.

6 Meng B., Liang T., Ge J., Gao J., Yin J. Evaluation of above ground biomass estimation accuracy for alpine meadow based on MODIS vegetation indices 2 data and methods / ITM Web of Conferences, 12. 2017, 0-5.

7 Қалдыбаев С., Әбдірахымұлы Н., Бектаев Н., Абдраим Г., Қазақстанның шөлейт және құрғақ дала аймақтарының деградацияланған жайылымдарын бағалау, олардың геоақпараттық жүйесін құрастыру / GBJ, 2 т., 1 (66), 2022. – 66-77 бб.

8 Bella D., Faivre R., Ruget F., Seguin B., Guérif M., Combal B. Remote sensing capabilities to estimate pasture production in France / International Journal of Remote Sensing, Volume 25, 2004 - Issue 23, 5359-5372 pp., https://doi.org/10.1080/01431160410001719849

(8)

9 Алдошин C.C., Горбачева Е.Н., Мышляков С.Г Космический мониторинг сельскохозяйственного землепользования Калужской области /Геопрофи. 2015. № 4.

– 10-14 стр.

10 Рулев А. С., Юферев В. Г., Кошелев А. В., Ткаченко Н. А. Дистанционный мониторинг агролесоландшафтов с применением ГИС-технологий / Природные системы и ресурсы. 2013. №1 (5). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/distantsionnyy-monitoring- agrolesolandshaftov-s-primeneniem-gis-tehnologiy

11 Польшакова Н.В., Котова Е.И., Черникова К.С. Использование геоинформационных технологий в мониторинге сельскохозяйственных земель / Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2014. №12-2. URL:

https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-geoinformatsionnyh-tehnologiy-v-monitoringe- selskohozyaystvennyh-zemel

12 Zhengwei Y., Wu W., Liping D., Berk Ü. Remote sensing for agricultural applications.

Journal of Integrative Agriculture16(2):239-241. DOI:10.1016/S2095-3119(16)61549-6

13 Туктаров Р., Онаев М., и Жумаева К. «Использование ГИС-технологий для мониторинга лиманов» / GBJ, т. 2, вып. 1 (66), сс. 84–91, мар. 2022.

14 Елсаков В. В., Щанов В. М. Современные изменения растительного покрова пастбищ северного оленя Тиманской тундры по результатам анализа данных спутниковой съёмки /Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. №2.

– 128-142 стр.

15 Золотокрылин А.Н., Трофимов И.А., Титкова Т.Б. Оценка экологического состояния

«норма» аридных пастбищ по геоботаническим и MODIS данным / Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. – 197-207 стр.

16 Baktybekov K., Kabzhanova G., Aimbetov A., Kabdulova G., Tanat N. Application of space technologies in monitoring of agricultural resources of the republic of Kazakhstan. ArcReview.

Электронная версия журнала https://arcreview.esri-cis.ru/2020/09/29/monitoring-of-agricultural- production-in-kazakhstan-with-dzz/

17 Kabzhanova G., Baktybekov K., Aimbetov A., Aligazhieva L., Kabdulova G. Use of Earth remote sensing data for the monitoring of the level of soil fertility. 8-ая Международная конференция по вопросам использования методов дистанционного зондирования Земли и геоинформационных технологий в охране окружающей среды, Кипр (RSCy2020).Электроннаябиблиотека: SPIE Use of Earth remote sensing data for the monitoring of the level of soil fertility (spiedigitallibrary.org).

18 Punalekara S.M., Verhoefa A., Quaifeb T.L., Humphriesc D., Berminghamd L., Reynoldsc C.K. Application of Sentinel-2A data for pasture biomass monitoring using a physically based radiative transfer model. Remote Sensing of Environment. Volume 218, 2018, 207-220 рр.

19 Wang J., Xiao X., Bajgain R., Starks P., Steiner J., Doughty R.B., Chang Q. Estimating leaf area index and aboveground biomass of grazing pastures using Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat images. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2019, 154, 189–201 рр.

20 5 источников бесплатных спутниковых снимков / https://sovzond.ru/press- center/articles/ers/5823/

21 KazEOSat-2 / http://old.gharysh.kz/space-pictures/photos/14/71.html

22 Степанов А. С. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных дистанционного зондирования Земли (на примере сои). Вычислительные технологии. Том 24 № 6, 2019.

23 Муратова Н.Р.Прогноз урожайности яровых зерновых культур на основе спутниковых и наземных данных. 7-я всероссийская открытая ежегодная конференция

«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 16-20 ноября 2009 г.

REFERENCES

1 Tokaev: Kazahstan zanimaet 5-e mesto v mire po ploshchadi pastbishch, no ispol'zuet tol'ko 40% iz nih / https://informburo.kz/novosti/tokaev-kazahstan-zanimaet-pyatoe-mesto-v-mire-po- ploshchadi-pastbishch-no-ispolzuet-tolko-40-iz-nih.html

(9)

2 Umbetkaliev N., Ozhanov G. «Faktory riska dlya agrosistemy pastbishchnyh zemel' Zapadno-Kazahstanskoj oblasti Respubliki Kazahstan» / GBJ, t. 1, vyp. 4 (165), ss. 142–153, dek.

2021.

3 Trofimov I., Trofimova L.S., Teberdiev D.M., i Koshen B. «Kormovye travy i kormovye ugod'ya Rossii i Kazahstana» / GBJ, t. 1, vyp. 4 (165), ss. 105–111, dek. 2021.

4 Chekh E. Dzhut-2021? Kak reshayut problemu s nekhvatkoj kormov v VKO/

https://ustinka.kz/kazakhstan/society/67881.html

5 Ali I., Cawkwell F., Dwyer E., Barrett B., Green S. Satellite remote sensing of grasslands:

from observation to management / Journal of Plant Ecology. Volume 9, Issue 6, 2016, 649–671pp.

6 Meng B., Liang T., Ge J., Gao J., Yin J. Evaluation of above ground biomass estimation accuracy for alpine meadow based on MODIS vegetation indices 2 data and methods / ITM Web of Conferences, 12. 2017, 0-5.

7 Kaldybayev S., Abdraimovich N., Bektaev N., Abdraim G.Assessment of degraded pastures of semi-desert and dry steppe zones of Kazakhstan, creation of their Geoinformation System / Science and education, 2 T., 1 (66), 2022.– 66-77.

8 BellaD.,FaivreR., RugetF., SeguinB., GuérifM., Combal B. Remote sensing capabilities to estimate pasture production in France / International Journal of Remote Sensing, Volume 25, 2004 - Issue 23, 5359-5372 pp., https://doi.org/10.1080/01431160410001719849

9 Aldoshin C.C., Gorbacheva E.N., Myshlyakov S.G Kosmicheskij monitoring sel'skohozyajstvennogo zemlepol'zovaniya Kaluzhskoj oblasti / Geoprofi. 2015. № 4.– 10-14.

10 Rulev A. S., YUferev V. G., Koshelev A. V., Tkachenko N. A. Distancionnyj monitoring agrolesolandshaftov s primeneniem GIS-tekhnologij / Prirodnye sistemy i resursy.2013. №1 (5). URL:

https://cyberleninka.ru/article/n/distantsionnyy-monitoring-agrolesolandshaftov-s-primeneniem-gis- tehnologiy

11 Pol'shakova N.V., Kotova E.I., Chernikova K.S. Ispolzovanie geoinformacionnyh tekhnologij v monitoringe sel'skohozyajstvennyh zemel' / Aktualnye problemy gumanitarnyh i estestvennyh nauk. 2014. №12-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie- geoinformatsionnyh-tehnologiy-v-monitoringe-selskohozyaystvennyh-zemel

12 Zhengwei Y., Wu W., Liping D., Berk Ü. Remote sensing for agricultural applications.

Journal of Integrative Agriculture 16(2):239-241. DOI:10.1016/S2095-3119(16)61549-6

13 Tuktarov R., Onaev M., i Zhumaeva K. «Ispol'zovanie GIS-tekhnologij dlya monitoringa limanov» / GBJ, t. 2, vyp. 1 (66), ss. 84–91, mar. 2022.

14 Elsakov V. V., Shanov V. M. Sovremennye izmeneniya rastitelnogo pokrova pastbishch severnogo olenya Timanskoj tundry po rezultatam analiza dannyh sputnikovoi syomki / Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2019. T. 16. №2. – 128-142.

15 Zolotokrylin A.N., Trofimov I.A., Titkova T.B. Ocenka ekologicheskogo sostoyaniya

«norma» aridnyh pastbishch po geobotanicheskim i MODIS dannym/Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2014. T. 11. № 2. – 197-207.

16 Baktybekov K., Kabzhanova G., Aimbetov A., Kabdulova G., Tanat N. Application of space technologies in monitoring of agricultural resources of the republic of Kazakhstan. ArcReview.

https://arcreview.esri-cis.ru/2020/09/29/monitoring-of-agricultural-production-in-kazakhstan-with- dzz/

17 Kabzhanova G., Baktybekov K., Aimbetov A., Aligazhieva L., Kabdulova G. Use of Earth remote sensing data for the monitoring of the level of soil fertility. 8-aya Mezhdunarodnaya konferenciya po voprosam ispolzovaniya metodov distancionnogo zondirovaniya Zemli i geoinformacionnyh tekhnologij v ohrane okruzhayushchej sredy, (RSCy2020).SPIE Use of Earth remote sensing data for the monitoring of the level of soil fertility (spiedigitallibrary.org).

18 Punalekara S.M., Verhoefa A., Quaifeb T.L., Humphriesc D., Berminghamd L., Reynoldsc C.K. Application of Sentinel-2A data for pasture biomass monitoring using a physically based radiative transfer model. Remote Sensing of Environment. Volume 218, 2018, 207-220 рр.

19 Wang J., Xiao X., Bajgain R., Starks P., Steiner J., Doughty R.B., Chang Q. Estimating leaf area index and aboveground biomass of grazing pastures using Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat images. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2019, 154, 189–201 рр.

(10)

20 5 istochnikov besplatnyh sputnikovyh snimkov / https://sovzond.ru/press- center/articles/ers/5823/

21 KazEOSat-2 / http://old.gharysh.kz/space-pictures/photos/14/71.html

22 Stepanov A. S. Prognozirovanie urozhajnosti sel'skohozyajstvennyh kul'tur na osnove dannyh distancionnogo zondirovaniya Zemli (na primere soi). Vychislitel'nye tekhnologii. Tom 24 № 6, 2019.

23 Muratova N.R. Prognoz urozhainosti yarovyh zernovyh kultur na osnove sputnikovyh i nazemnyh dannyh. 7-ya vserossijskaya otkrytaya ezhegodnaya konferenciya «Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa» Moskva, IKI RAN, 16-20 noyabrya, 2009.

ТҮЙІН

Қазақстанның бір облысы мысалында жайылымдық жерлердің жағдайы мен өнімділігін бағалау үшін ғарыштық мониторинг әдістерін пайдалану нәтижелері келтірілген. Далалық дешифрлеу және деректерді верификациялау, бастапқы картографиялық деректер және эталондық аумақтарды геоботаникалық талдау деректерін пайдалана отырып, ЖҚЗ деректерін интерпретациялау әдістері негізделген. Деректерді өңдеудің негізгі кезеңдері келтірілген.

Жұмыс нәтижелері бойынша ЖҚЗ деректері бойынша зерделенетін аумақтың жайылымдарының негізгі көрсеткіштерінің карта-схемалары әзірленді, зерделенетін аумақтың жайылым алқаптарының өнімділік параметрлері бойынша ақпарат қалыптастырылды.