?
Разработка методики применения БПЛА для анализа качественного состояния сельскохозяйственных угодий Сахалинской области
Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2024. Т. 16. № 2. С. 93–112.
Абрамова С. В.
Обоснование. Оценка качественного состояния сельскохозяйственных угодий является важнейшей составляющей в сфере аграрного управления и экологического контроля и представляет собой перманентную научную проблему. Применение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с набором датчиков для такой оценки позволяет оперативно получать актуальную и достоверную информацию объективного контроля, что дает возможность существенно повысить качество выводов и разработать рекомендации по улучшению управления земельными ресурсами и устойчивому развитию сельскохозяйственных угодий.
Цель. Разработка методики использования БПЛА для оценки качественного состояния сельскохозяйственных угодий Сахалинской области для ее применения в оптимизации агротехнических практик.
Материалы и методы. В отдельных зонах сельскохозяйственного назначения Сахалинской области дистанционными методами была проведена оценка качественного состояния. С помощью набора датчиков, расположенных на БПЛА, определяли качество воздуха, температуру, влажность, уровень пыли.
Результаты. Показано, что применение БПЛА в сельском хозяйстве Сахалинской области предоставляет широкие возможности для мониторинга сельскохозяйственных показателей, позволяя создать компактную и гибкую систему сбора данных за счет подключения и интеграции различных датчиков, что дает возможность создания масштабируемой системы. Впервые разработана модель применения БПЛА для экологического мониторинга сельскохозяйственных угодий Сахалинской области, важным элементом которой является авторский интерфейс, позволяющий обрабатывать в реальном времени показания датчиков и хранить их в специализированной базе данных. С целью реализации модели разработана и апробирована авторская методика использования БПЛА для оценки качественного состояния сельскохозяйственных угодий в Сахалинской области.
Ключевые слова: анализ данныхэкологический мониторингДатчикибеспилотные летательные аппаратысельскохозяйственные угодья
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Емельянов В. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 42–45.
Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландшафта необходима не просто попытка повторить ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 № 1(121) С. 40–58
Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Александрова И. В., Мильшина Ю. В., , in: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring.: Springer, 2026. Ch. 10 P. 199–229.
Добавлено: 19 января 2026 г.
Tyul’bashev S., Самодуров В. А., Позаненко А. С. и др., Publications of the Astronomical Society of Australia 2025 Vol. 42 Article e059
Добавлено: 20 ноября 2025 г.
Бояров Е. Н., Абрамова С. В., Шитов Э. Н. и др., В кн.: Приморские зори - 2024: Международные научные чтения: сборник научных трудов, Владивосток, 18–20 апреля 2024 года.: Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2024. С. 166–170.
В статье проведен анализ необходимости и эффективности применения современных средств, в частности искусственного интеллекта и больших данных, в процессах моделирования управления производственными и профессиональными рисками. Рассматривается, каким образом интеграция передовых технологических решений способствует повышению точности прогнозирования потенциальных рисков, а также обеспечивает оптимизацию ресурсов и процессов управления рисками в организациях. Освещаются основные этапы построения моделей управления ...
Добавлено: 24 сентября 2025 г.
Двойнин А. М., Информация и образование: границы коммуникаций 2025 Т. 25 № 17 С. 125–127
В статье рассматриваются проблемы применения методов статистики в педагогических исследованиях: отсутствие информативных показателей, шаблонные виды анализа, фабрикация расчетов, p-hacking и др. ...
Добавлено: 19 августа 2025 г.
Логинова И. В., Пиекалнитс А. С., Грозовский Ф. М., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 60 С. 36–88
Цель настоящей статьи заключается в демонстрации подходов по анализу связей центров компетенций с использованием системы интеллектуального анализа больших текстово-документных данных iFORA на примере картирования области «Промышленные информационноуправляющие и телекоммуникационные системы». Результаты исследования включают апробацию реализованных в системе iFORA подходов и методов к задачам, которые традиционно решаются в рамках организационного сетевого анализа. Основной результат проведенного анализа ...
Добавлено: 6 августа 2025 г.
Zernova I., Родионова М. М., Monitoring Obshchestvennogo Mneniya: Ekonomichekie i Sotsial'nye Peremeny 2025 Vol. 187 No. 3 P. 183–205
The paper introduces a comprehensive vignette design that explores the attribution of responsibility and agency in military contexts, explicitly focusing on the interaction between two sovereign countries, the type of military operation, and the type of actor involved. The study gathered data from 1103 participants through an online survey. The results reveal several significant conclusions. ...
Добавлено: 30 апреля 2025 г.
Maillard J. P., Mihalchenko A., Novikov D. и др., Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology 2024 Vol. 109 No. 2 Article 023523
Добавлено: 26 апреля 2025 г.
Ишанхонов А. Ю., Пшиченко Д. В., Можаровский Е. А. и др., Программные системы и вычислительные методы 2024 № 4 С. 140–150
В статье рассматривается роль больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в интегрированных средах разработки (Integrated Development Environment, IDE) нового поколения. Изучаются инструменты, такие как GitHub Copilot, IntelliCode и Alice Code Assistant, в контексте их использования в программировании. Авторы исследуют, каким образом LLM позволяют автоматизировать ключевые задачи разработки, включая автодополнение кода, выявление ошибок, рефакторинг и ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Кузнецов И. А., Бобунов А. Ю., Бушуев С. А. и др., Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии 2024 № 9 С. 56–61
В статье рассматриваются современные технологии, применяемые в системах рекомендаций (СР) контента с использованием Big Data (больших данных). Изучаются методы обработки и анализа данных, которые позволяют значительно улучшить адаптацию рекомендаций под индивидуальные потребности человека. Анализируются преимущества, связанные с внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в обработку Big Data для повышения эффективности СР. В работе ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Mustafina N. I., Плаксин М. А., Mikisheva P. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2024 Vol. 36 No. 2 P. 47–58
В статье обсуждаются вопросы планирования и управления ресурсами в процессе
тестирования программных систем. В работе представлен метод анализа ACC, используемый в Google
для оптимизации распределения усилий по тестированию различных частей системы. Расширение
метода путем добавления четвертой характеристики - актеров (роли пользователей системы) позволяет более гибко оценивать требования к действиям и уровни навыков пользователей.
Иллюстративные примеры атрибутов и компонентов системы ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Krivonosov M., Nazarenko T., Ushakov V. и др., Technologies 2025 Vol. 13 No. 1 Article 13
Добавлено: 23 декабря 2024 г.
Kishankumar Bhimani, Сарадва Х. Н., Системы и средства информатики 2024 Vol. 34 No. 4 P. 115–136
Все большее число областей науки и промышленности опирается на интенсивное использование данных. В таких областях получение новых знаний уже практически невозможно без применения современных методов анализа и визуализации данных. Характерным примером служит область управления персоналом. В данной работе предложен подход к примене- нию исследовательского анализа данных, извлечения признаков из данных, предиктивной аналитики для анализа взаимоотношений ...
Добавлено: 9 декабря 2024 г.
Уразаева Л. Ю., Дацун Н. Н., Манюкова Н. В., В кн.: Преподавание информационных технологий в Российской Федерации. Сборник научных трудов Двадцать первой открытой Всероссийской конференции.: Н. Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2023.
В работе рассматриваются требования к наборам данных, необходимых для проведения анализа данных и обучения нейросетей, выявления причинно-следственных связей. Описаны основные сетевые ресурсы, проведена оценка доступности данных. ...
Добавлено: 18 октября 2024 г.
P. A. Bespalov, O. N. Savina, Жаравина П. Д., Solar-Terrestrial Physics, Россия 2024 Vol. 10 No. 3 P. 81–90
Добавлено: 13 октября 2024 г.
Установлено пороговое условие воз-буждения электромагнитных ОНЧ-излучений с хоро-вой структурой динамического спектра в дневной магнитосфере посредством механизма усиления ко-ротких шумовых электромагнитных импульсов (beam pulse amplifier, BPA). В качестве модельной функ-ции распределения электронов по скорости в магни-тосфере использовано каппа-распределение. Расчеты, выполненные для этого распределения, показали, что порог возбуждения хоров во многом зависит от плаз-менного параметра электронов, равного ...
Добавлено: 13 октября 2024 г.
Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседневной практике. Анализ данных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и общественной деятельности, информируют о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь. Анализ данных как научная дисциплина в ...
Добавлено: 8 октября 2024 г.
Дерезовский И. Д., Шаимов Н. Д., Ломазова И. А. и др., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2024 Vol. 36 No. 4 P. 155–168
В данной статье предлагается метод визуализации моделей ациклических процессов,
основанный на объединении графов непосредственного следования и диаграмм Санкей. Графы
непосредственного следования - популярная графическая модель для визуализации моделей
дискретных процессов, в то время как диаграммы Санкей используются для представления потоковых данных. Наш метод, основанный на потоковых диаграммах, позволяет выделять на общей модели отдельные экземпляры или группы экземпляров процесса. ...
Добавлено: 3 октября 2024 г.
Aaij R., Abdelmotteleb A. S., Abellan Beteta C. и др., Journal of High Energy Physics 2024 Vol. 2024 No. 5 Article 293
Добавлено: 17 сентября 2024 г.
Aaij R., Abdelmotteleb A. S., Abellan Beteta C. и др., Journal of High Energy Physics 2024 Vol. 2024 Article 151
Добавлено: 17 сентября 2024 г.