Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Әбжанова Айнагүл Ералықызы «6D070300 – Ақпараттық жүйелер » мамандығы бойынша «Үлкен деректерді өңдеуге негізделген топырақтың қабатты құрылымын танудың ақпараттық жүйесін әзірлеу» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Аканова Ақерке Сапарқызы – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, «С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті» КеАҚ, «Компьютерлік ғылымдар» білім беру бағдарламалар тобының жетекшісі (Астана қ., Қазақстан Республикасы);
Бапиев Идеят Мэлсович – техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор м.а., «М. Х. Дулати атындағы Тараз университеті» КеАҚ Жаратылыстану ғылымдары факультетінің деканы (Тараз қ., Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Барахнин Владимир Борисович – техника ғылымдарының докторы; доцент, Ақпараттық және есептеу технологиялары бойынша Федералдық ғылыми-зерттеу орталығының (АЕТ ФЗО) жетекші ғылыми қызметкері (Новосибирск қ., Ресей);
Еримбетова Айгерим Сембековна – философия докторы (PhD), техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институтының жетекші ғылыми қызметкері (Алматы қаласы, Қазақстан Республикасы);
Ержанова Акбота Ермухамедовна – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор м.а., «С.Сейфуллин атындағы қазақ агротехникалық зерттеу университеті» КеАҚ, инжиниринг және азық-түлік өнімдерінің технологиялары институты «Агроинженерия, механика және металл өңдеу» білім беру бағдарламасы тобының аға оқытушысы, Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Абдикеримова Гульзира Бахытбековна – философия докторы (PhD), «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының қауымдастырылған профессоры, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті (Астана, Қазақстан Республикасы);
Быков Артем Александрович — ф.-м.ғ.к., В.Г. Шухов атындағы Белгород мемлекеттік технологиялық университетінің «Интеллектуалдық ақпараттық-өлшеу және басқару жүйелері» ғылыми зерттеу зертханасының аға ғылыми қызметкері, Ресей Федерациясы, Белгород қаласы.
Қорғау 2026 жылғы 10 наурыз, сағат 12:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6D070300 – Ақпараттық жүйелер » мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://teams.microsoft.com/meet/43667088007572?p=JXDDMLHeoYZZnJKEWA
Мекен-жайы: Қазақстан Республикасы, Астана қ., Пушкин көшесі, 11, 222-аудитория.
Аңдатпа (қаз.): Әбжанова Айнагүл Ералықызының «6D070300 - Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Үлкен деректерді өңдеуге негізделген топырақтың қабатты құрылымын танудың ақпараттық жүйесін әзірлеу» диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Зерттеу жұмысының өзектілігі. XXI ғасырдағы Қазақстан агроөнеркәсіптік кешенінің дамуы инновациялық цифрлық шешімдерді енгізусіз мүмкін емес, бұл 2021–2030 жылдарға арналған АӨК дамыту тұжырымдамасында нақты көрсетілген. Құжатта ауыл шаруашылығы елдің азық-түлік қауіпсіздігін және тұрақты экономикалық өсімін қамтамасыз ететін стратегиялық салалардың бірі болып қала беретіні атап өтіледі. Дегенмен, АӨК-тің тиімділігі жер ресурстарын ұтымды пайдалануға және олардың құнарлылығын сақтауға тікелей байланысты. Топырақ құрылымын талдаудың дәстүрлі әдістері, яғни бұрғылау және зертханалық зерттеулер, әрдайым топырақтың ішкі құрылысын жедел әрі кешенді бағалауға мүмкіндік бермейді. Сондықтан топырақтың қабатты құрылымын үлкен деректерді өңдеуге негізделген ақпараттық жүйе арқылы тану тұжырымдама мақсаттарына сәйкес келетін аса өзекті міндет болып табылады. Мұндай жүйе фрагменттік зерттеулерден топырақ жамылғысын тұрақты цифрлық мониторингке көшуді қамтамасыз етіп, дәлме-дәл егіншілікті және агроресурстарды тұрақты басқаруды іске асырады. Бұл әзірлеме климаттың өзгеруі және топырақ жамылғысына антропогендік жүктеменің артуы жағдайында ерекше маңызға ие. Эрозия, сортаңдану, деградация және құнарлылықтың төмендеуі – Қазақстан топырағына тән өзекті мәселелер, олар әсіресе ауыл шаруашылығы қарқынды жүргізілетін өңірлерде айқын көрінеді. Қазақстан Республикасының агроөнеркәсіптік кешені тұжырымдамасы жерді сақтау және қалпына келтірумен байланысты бейімделу шараларын енгізу қажеттігін қарастырады. Ол үшін тек беткі қабаттар туралы ғана емес, сондай-ақ топырақтың терең қабаттарының да сенімді ақпараты қажет. Үлкен деректерді талдауға негізделген ақпараттық жүйе, оның ішінде қашықтықтан зондтау деректері, спутниктік бейнелер, климаттық қатарлар және геофизикалық өлшеулер нәтижелері, топырақ профилінің интеграцияланған модельдерін құруға мүмкіндік береді. Бұл өз кезегінде өнімділікті болжауға, топырақтың ылғал ұстау қабілетін бағалауға және мелиорациялық іс-шараларды жоспарлауға жағдай жасайды. Осылайша, тұжырымдаманың стратегиялық міндеті – жер ресурстарын тиімді пайдалану мен деградацияға байланысты тәуекелдерді барынша азайту шешіледі. Сонымен қатар, тұжырымдамада көрсетілгендей, агроөнеркәсіптік кешенді цифрландыру мемлекеттік және жеке сервистерді біріктіретін бірыңғай деректер экожүйесін қалыптастыруды көздейді. Топырақтың қабатты құрылымын танудың ақпараттық жүйесін әзірлеу бұл үдерістің табиғи құрамдас бөлігі болып табылады, өйткені ол талдау мен болжау үшін бүкіл ел көлемінде қолжетімді топырақ қасиеттері туралы білім базасын құруды қамтамасыз етеді. Мұндай шешімді енгізу дәлме-дәл егіншілікті дамытуға, ауыспалы егістерді оңтайландыруға, тыңайтқыштар мен суармалы ресурстарды тиімді пайдалануға ықпал етеді. Бұдан басқа, әзірленген жүйені ұлттық геоақпараттық платформалармен біріктіру Қазақстанға ауыл шаруашылығында цифрлық технологияларды қолдану бойынша аймақта көшбасшылық ұстанымға шығуға мүмкіндік береді. Ақыр соңында, бұл цифрландыру мен ғылымды отандық АӨК-тің бәсекеге қабілеттілігінің негізгі драйверлері ретінде белгілеген тұжырымдама міндеттеріне толық сәйкес келеді. Қазақстан Республикасының «Цифрлық Қазақстан» мемлекеттік бағдарламасында агроөнеркәсіптік кешенді цифрландыру негізгі басымдықтардың бірі ретінде белгіленген. Аталған құжатта ауыл шаруашылығына жаңа технологияларды енгізу, жерді басқарудың тиімді әдістерін қолдану және өнім сапасы мен өнімділігін көтеру көзделген. Осы тұрғыда топырақтың қабатты құрылымын үлкен деректерді өңдеуге негізделген заманауи әдістер MO арқылы зерттеу мемлекеттік саясатпен тікелей байланысты. Зерттеудің жұмысының мақсаты. Үлкен деректерді өңдеуге негізделген топырақтың қабатты құрылымын танудың моделін әзірлеу Диссертациялық жұмыстың мақсатын негізге ала отырып, бірнеше міндеттер қойылды: Топырақ құрылымын талдау бойынша зерттелген ғылыми еңбектерге шолу; Топырақтың қабатты құрылымын танудың ақпараттық жүйелеріне салыстырмалы талдау; Спутниктік (Sentinel-2), климаттық (ERA5) және топырақтық (OpenLandMap) деректер негізінде топырақтың қабатты құрылымын танудың моделін әзірлеу; Топырақтың қабатты құрылымын тану моделінің дәлдігін бағалау; Топырақ профилін автоматтандырылған түрде тануға арналған ақпараттық жүйе әзірлеу. Зерттеу объектісі – Қазақстан аумағындағы топырақ профилінің қабаттылығын автоматтандырылған түрде анықтауға бағытталған әдістер мен тәсілдер. Зерттеу пәні – спутниктік (Sentinel-2), климаттық (ERA5) және топырақтық (OpenLandMap) деректер негізінде машиналық оқыту әдістерін қолданып, топырақ құрылымын стратификациялау және талдау. Зерттеу әдістері – ғарыштық суреттерді өңдеу әдістері, мультиспектралды индекстерді (NDVI, BSI, MNDWI және т.б.) есептеу, климаттық параметрлерді талдау, машиналық оқыту алгоритмдері (XGBoost, CatBoost, Random Forest, stacking), белгілер векторын қалыптастыру және модельді валидациялау. Программалық құралдар. Алгоримтмдерді және программалық құралдарды құрудың әдістемелік негізін ENVI, MatLab, Python, Statistica Soft бағдарламалық құралдары арқылы қамтамасыз етіледі. Қорғауға шығарылатын негізгі нәтижелер: 1. Қазақстан аумағындағы мультиспектралды және климаттық көрсеткіштер негізінде топырақ қабаттарын сипаттайтын белгілер векторын құру; 2. Спутниктік (Sentinel-2), климаттық (ERA5) және топырақтық (OpenLandMap) деректер негізінде топырақтың қабатты құрылымын танудың моделін әзірлеу; 3. Топырақ профилін автоматтандырылған түрде тануға арналған ақпараттық жүйесін әзірлеу. Ғылыми жаңалығы 1. Қазақстан аумағындағы мультиспектралды және климаттық көрсеткіштер негізінде топырақ қабаттарын сипаттайтын белгілер векторы әзірленді; 2. Топырақтың ылғалдылығы мен тығыздылығын әртүрлі тереңдіктерде болжауға арналған модель әзірленді. Зерттеудің теориялық маңыздылығы: жұмыс барысында үлкен деректерді өңдеу, қашықтықтан зондтау деректері (Sentinel, Landsat), климаттық параметрлер (ERA5) және жаһандық топырақ базалары (OpenLandMap, SoilGrids) негізінде қабаттық талдау модельдері құрастырылды. Бұл әдістер классикалық стратиграфиялық зерттеулерді толықтыра отырып, топырақ қасиеттерінің кеңістіктік және тереңдік бойынша өзгерістерін болжаудың ғылыми негізін кеңейтеді. Зерттеудің әдіснамалық негізі классикалық топырақтану мен геология тәсілдерін заманауи цифрлық модельдеу және үлкен деректерді өңдеу концепцияларымен ұштастыру арқылы айқындалады. Теориялық база ретінде топырақты климат, рельеф, аналық жыныстар, өсімдік жамылғысы және уақыт факторларының ықпалымен қалыптасатын табиғи-тарихи дене ретінде қарастыратын тұжырымдама алынды. Бұл дәстүрлі парадигма топырақ профилін статикалық құрылым емес, кеңістік пен уақыттағы геологиялық-климаттық үдерістерді бейнелейтін динамикалық жүйе ретінде қарастыруға мүмкіндік берді. Практикалық маңыздылығы: зерттеу нәтижелері топырақ құрылымын автоматтандырылған түрде талдау мен бағалауға арналған инновациялық ақпараттық жүйе әзірлеуге мүмкіндік береді. Үлкен деректер негізінде талдау арқылы су ұстау қабілетін бағалау, суару режимдерін оңтайландыру және агроөндірістік жарамдылықты анықтау арқылы суармалы егіншілікте, соның ішінде күріш шаруашылығында өнімділікті арттыруға бағытталған. Әзірленген ақпараттық жүйе «Ыбырай Жахаев атындағы қазақ күріш шаруашылығы ғылыми зерттеу институты» ЖШС мекемесіне ендіру актісімен расталады. Нәтижелерді ендіру. Жұмыстың нәтижелері ЖШС «Ыбырай Жақаев атындағы Қазақ күріш шаруашылығы ғылыми-зерттеу институты» мекемесінде ендірілген. Зерттеу жұмысының негізгі нәтижелері Scopus базасына кіретін журналдарда жарияланған: 1. Control and Analysis of Layered Soil Structure to Ensure Railway Roadbed Stability//Applied Sciences Switzerland Open source preview, 2024, 14(19) (Квартиль – Q2, процентиль - 69); 2. Methods for Assessing the Layered Structure of the Geological Environment in the Drilling Process by Analyzing Recorded Phase Geoelectric Signals// Mathematics open source preview, 2024, 12(14), 2194 (Квартиль – Q1, процентиль - 92). Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған жарияланымдар тізіміне енетін басылымда: Қашықтан зондтау арқылы алынған топырақ ылғалдылығы // Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2023. – № 4. – С. 35-49. Топырақты техникалық мелиорациялау әдістерінде ақпараттық жүйелерді пайдалану // Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2023. – №. 2. – С. 55-69. Жер асты жер асты суларын ескере отырып, топырақты модельдеуді оңтайландыру // Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2024. – №. 2. – С. 96-108. Авторлық құқық объектілеріне құқықтардың мемлекеттік тізіліміне мәліметтерді енгізу туралы куәлік. Бірінші бөлімде топырақтың қабатты құрылымын тануға арналған қолданыстағы тәсілдер кешені қарастырылды: дәстүрлі далалық-лабораториялық әдістердің дәлдігі мен ресурс талаптары; қашықтан зондтау (NDVI, SAVI, EVI, BSI және т.б.) арқылы беткі жағдайды жедел бағалау мүмкіндіктері мен терең қабаттардағы шектеулері; геофизикалық әдістердің (электрөткізгіштік, ГЗ, сейсмика) инвазивті емес дәлдігі мен деректерді өңдеу күрделілігі; сондай-ақ машиналық және терең оқыту модельдерінің (RF, XGBoost, CNN, гибридті тәсілдер) қабат шекараларын автоматты айқындаудағы артықшылықтары және дерек сапасына тәуелділігі. Әдістердің күшті және әлсіз жақтарын салыстыра отырып, бөлім көпмодальды үлкен деректерді (спутниктік, геофизикалық, агрохимиялық, метео) біріктіретін, валидациясы бар ақпараттық жүйе қажет екенін негіздейді. Екінші бөлімде стратиграфиялық құрамын автоматты тануға қажетті бастапқы алғышарттар мен құралдар айқындалады: алдымен Қазақстанның геолого-климаттық және стратиграфиялық ерекшеліктері модельдеу үшін негіз ретінде сипатталып, содан соң әртекті геодеректермен жұмыс істеудің конвейері (жинау, құрылымдау, верификация) беріліп, соңында көпкөзді деректерге (Sentinel-1/2, климат, рельеф, жерүсті өлшемдері) сүйенген модельдік көрсеткіштер жиыны құрастырылады, оған негізгі спектралдық индекстер мен SAR-көрсеткіштері кіреді. Үшінші бөлімде көпкөзді деректерге (Sentinel-1/2 индекстері, SAR-қасиеттер, климаттық ERA5, OpenLandMap қабаттары) сүйенген автоматтандырылған тану моделі құрастырылып, көптапсырмалы Stacking-ансамблі арқылы топырақ қабаттарының қасиеттері мен шекаралары жоғары дәлдікпен болжанатыны көрсетілді. Нәтижелер спектралдық индекстер, ылғал проксилері мен SWIR-негізді белгілердің ақпараттылығын растады, алайда ірі торлы деректердің (ERA5/OLM) өңірлік ерекшеліктері өндірістік енгізуде жергілікті калибрация мен далалық валидацияны қажет ететіні ескертілді. Қортындыда жұмыстың негізгі қортындылары мен нәтижелері тұжырымдалған. Автор өзінің ғылыми жетекшісі, Л.Н. Гумилёв атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының қауымдастырылған профессоры, PhD Абдикеримова Гүлзира Бахытбековнаға өзектi ғылыми мiндеттерді қоюы, құнды кеңестері және зерттеу жұмысы барысында көрсеткен тұрақты ғылыми жетекшілігі үшін терең ризашылығын білдіреді. Сондай-ақ шетелдік ғылыми кеңесшісі, Ресей Ғылым академиясы Сібір бөлімінің Информатика жүйелері институтының аға ғылыми қызметкері, техника ғылымдарының кандидаты, доцент Быков Артем Александровичке жұмысты орындауға көрсеткен ынтасы, назар аударуы және зерттеу нәтижелеріне елеулі ықпал еткен мазмұнды ескертпелері үшін алғысын білдіреді. Ерекше алғыс «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының PhD, аға оқытушысы С.К. Серикбаеваға кәсіби көмегі, жан-жақты қолдауы және әдістемелік ықпалы үшін айтылады. Оның еңбегі зерттеу жұмысының табысты орындалуына зор үлес қосты. Автор сондай-ақ Еуразия ұлттық университетінің ғылыми семинар мүшелеріне зерттеу нәтижелерін талқылауға қатысқаны және жұмыстың сапасын арттыруға ықпал еткен конструктивті ұсыныстары үшін ризашылығын білдіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://www.youtube.com/watch?v=BuV4jdZlcjM
