Article · Bulletin of Toraighyrov University Energetics series · June 30, 2022
АШЫҚ КОДТЫ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ СЕРВИСТЕРГЕ САЛЫСТЫРМАЛЫ ТАЛДАУ АШЫҚ КОДТЫ ГЕОАҚПАРАТТЫҚ СЕРВИСТЕРГЕ САЛЫСТЫРМАЛЫ ТАЛДАУ
Aigul Mimenbayeva, Т. К. Жұқабаева
Abstract
Мақалада геокеңістік кескіндерін зерттеуде жеке аналитикалық есептерді шешуге пайдалануға болатын ең танымал ақысыз онлайн-ресурстар қарастырылған. Earth Explorer, LandViewer, EO Browser тәрізді сервистердің атқаратын қызметтеріне талдау жасалып, Солтүстік Қазақстан ауылшаруашылық тәжірибе станциясының 134,8 га шалғынды жерінің бақылау полигонына EOS Land Viewer және EO Browser платформаларында зерттеу жүргізілген. Зерттеу барысында осы платформаларда деректер қоры, талдау, экспорттау және аналитикалық мүмкіндіктері, Time Series Analysis функциясының соңғы 4 жыл нәтижесі, ауылшаруашылық дақылдарының өнімділігін болжау, өнімділік карталары, вегетация карталары, тұқым/тыңайтқыш карталарын алу, арналар комбинациясын таңдау, тәжірибе станциясында өсетін дәнді дақылдар жайлы ақпаратты алу тәрізді функцияларына тоқталған. Осы сервистердің қызметтеріне саралай келе, бүгінгі таңда бар геоақпараттық жүйелер ақылы және ашық бастапқы кодтар геоэкологиялық карта жасауда кез келген дерлік зерттеулерді жүргізуге мүмкіндік беретінін атауға болады. Ең бастысы, ГАЖ қолданушысының (зерттеушінің) қарастырылатын тақырыптың, қойылған тапсырманың мәнін түсінуі және жұмысты орындауға арналған әдіс пен бағдарламалық құралды таңдауда өз бетінше шешім қабылдауы болып табылады. Алайда, осылардың ішінде ең жылдам, мүмкіндіктері мол EOS Data Analytics халықаралық компаниясының Land Viewer геоаналитикалық сервисін ерекше атап өтуге болады.
More by Aigul Mimenbayeva
- A Data-Driven Latent Digital Twin Framework for Sustainable Agroecosystem ManagementSustainability · 2026
- AgroTwin: A Pixel-Level Latent-State Dataset for Agricultural Digital Twin Modeling (2020–2025))Zenodo · 2026
- SPATIAL AND CLIMATE DATA ANALYSIS FOR MACHINE LEARNING-BASED CROP YIELD PREDICTION IN NORTHERN KAZAKHSTANNEWS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN · 2026
- AgroTwin: A Pixel-Level Agricultural Dataset for Crop Monitoring, Anomaly Detection, and Machine Learning (2020–2025)Zenodo · 2026
