Інформаційна система аналізу стану ґрунтів

Abstract

Об’єкт дослідження - процеси інформаційного супроводу, збору, аналізу та прогнозування показників стану ґрунтів на сільськогосподарських угіддях. Предмет дослідження - моделі, алгоритми, архітектурні патерни та інструментальні засоби розробки інформаційної системи аналізу стану ґрунтів. Мета дослідження полягає у підвищенні ефективності процесів обліку, аналізу та прогнозування агрохімічних показників земельних ділянок шляхом проектування та програмної реалізації спеціалізованої десктопної інформаційної системи з елементами геоінформаційних технологій (ГІС) та машинного навчання. Методи дослідження: системний аналіз, методи теорії реляційних баз даних, об’єктно-орієнтований підхід (ООП), методологія моделювання UML, методи математичної статистики та регресійного аналізу. Наукова новизна полягає у вдосконаленні підходу до локального моніторингу сільськогосподарських угідь шляхом інтеграції в єдиному програмному середовищі реляційної моделі даних, алгоритмів екстраполяції часових рядів та продукційних правил експертної системи. Практичне значення: спроектовано та розроблено готовий до впровадження програмний продукт, що дозволяє агрономічним службам автономно здійснювати моніторинг NPK-показників, генерувати математичні прогнози та формувати офіційну звітність без використання хмарних серверів.

Object of study: processes of information support, collection, analysis, and forecasting of soil conditions on agricultural lands. Subject of study: models, algorithms, architectural patterns, and development tools for the soil status analysis information system. Purpose of the study: to improve the efficiency of accounting, analysis, and forecasting of agrochemical indicators of land plots by designing and implementing a specialized desktop information system with elements of Geographic Information Systems (GIS) and Machine Learning. Practical value: a ready-to-implement software product has been developed. It allows agronomic services to autonomously monitor NPK indicators, generate mathematical forecasts, and create official reports without using cloud servers.