В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Тыныкуловой Асемгуль Сергужаевны на тему «Информационная система по оптимальному использованию земельных ресурсов (на примере Айыртауского района Северо-Казахстанской области)» по образовательной программе «8D06103 – Информационные системы».
Диссертация выполнена на кафедре «Кафедра Информационных систем» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - на русском
Официальные рецензенты:
Мамырбаев Оркен Жумажанович – доктор философии (PhD), профессор, заместитель директора по науке РГП «Институт информационных и вычислительных технологий» Комитета науки МНВО РК (г. Алматы, Республика Казахстан);
Мекебаев Нурбапа Отанович – Казахский национальный женский педагогический университет, доктор философии (PhD), ассоциированный профессор кафедры Информатики (г. Алматы, Республика Казахстан).
Временные члены Диссертационного совета:
Гриф Михаил Геннадиевич – д.т.н., профессор факультета Автоматики и вычислительной техники Новосибирского государственного технического университета (г. Новосибирск, Российская Федерация);
Конырбаев Нурбек Беркинбайулы – доктор философии (PhD), и.о. ассоциированного профессора, руководитель образовательной программы «Компьютерные науки» Кызылординского университета имени Коркыт Ата. (г. Кызылорда, Республика Казахстан);
Еримбетова Айгерим Сембековна – доктор философии (PhD), кандидат технических наук, ассоциированный профессор, ведущий научный сотрудник Института информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК (г. Алматы, Республика Казахстан).
Научные консультанты:
Муханова Аягоз Асанбековна – доктор философии (PhD), ассоциированный профессор кафедры “Информационные системы” Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева, (г. Астана, Республика Казахстан);
Фаддеенков Андрей Владимирович – кандидат технических наук, доцент кафедры “Информационные системы и технологии” Заполярного государственного университета имени Н.М.Федоровского (г. Норильск, Российская Федерация).
Защита состоится: 20 июня 2025 года 15:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по образовательной программе «8D06103 – Информационные системы» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в смешанном (оффлайн и онлайн) формате.
Ссылка: https://clck.ru/3M3o7B
Адрес: г. Астана, ул. Пушкина, 11, Учебный корпус № 2, аудитория № 222.
Аннотация (рус.): диссертационная работа Тыныкуловой Асемгуль Сергужаевны «Информационная система по оптимальному использованию земельных ресурсов (на примере Айыртауского района Северо-Казахстанской области)», представленной на соискание степени доктора философии (PhD) по образовательной программе «8D06103 – Информационные системы». Актуальность темы исследования. Рациональное использование земельных ресурсов является одной из ключевых задач устойчивого развития сельского хозяйства, особенно в условиях изменяющегося климата, деградации почв и экономических вызовов. Айыртауский район Северо-Казахстанской области обладает значительным потенциалом для сельскохозяйственного производства, однако его эффективность существенно ограничивается рядом факторов, включая недостаточную цифровизацию процессов управления землепользованием, ухудшение состояния почв, неоптимальные схемы севооборота и нехватку систематизированных данных для принятия управленческих решений. В современных условиях, когда перед агропромышленным комплексом стоят задачи повышения продуктивности и экологической устойчивости, важную роль играет применение цифровых технологий и интеллектуальных систем управления земельными ресурсами. Одной из ключевых проблем региона является недостаточное количество достоверной информации о состоянии почв, уровне увлажненности, динамике урожайности и влиянии климатических изменений. Вследствие этого фермерские хозяйства и сельскохозяйственные предприятия сталкиваются с трудностями в планировании агротехнических мероприятий, что приводит к нерациональному использованию земель, увеличению затрат и снижению рентабельности производства. Введение информационной системы, основанной на использовании геоинформационных технологий (ГИС) [1], технологий больших данных (Big Data) [2] и методов искусственного интеллекта (ИИ) [3], позволит автоматизировать процессы сбора [4], анализа и прогнозирования состояния сельскохозяйственных земель [5], обеспечивая эффективное принятие решений [6, 7]. На международном уровне аналогичные информационные системы уже доказали свою эффективность, особенно в странах с развитым аграрным сектором, таких как США [8], Германия [9], Китай [10] и Канада [11]. Применение таких технологий позволяет значительно повысить урожайность, сократить потери, связанные с неблагоприятными погодными условиями, оптимизировать внесение удобрений и минимизировать затраты на ирригацию. В Казахстане активное внедрение цифровых решений в агропромышленный комплекс поддерживается государственными программами, направленными на развитие «умного сельского хозяйства» [12] и цифровизацию управления ресурсами [13]. Актуальность данной работы обусловлена необходимостью повышения экономической эффективности ведения сельского хозяйства, снижения рисков, связанных с изменчивостью климатических условий и неоптимальным использованием земельных угодий, а также внедрения инновационных решений, позволяющих автоматизировать процессы анализа и прогнозирования. В условиях ограниченности земельных ресурсов и возрастающего спроса на продовольствие особое значение приобретает рациональное управление сельскохозяйственными землями, обеспечивающее баланс между производительностью и сохранением экологической устойчивости. Разработка и внедрение информационной системы по оптимальному использованию земельных ресурсов Айыртауского района позволит создать единый цифровой инструмент, объединяющий данные о почвенных характеристиках, уровне влажности, динамике урожайности, схемах севооборота и других критически важных параметрах. Это обеспечит сельскохозяйственным предприятиям доступ к актуальной аналитической информации, повысит точность прогнозов и позволит оптимизировать использование природных ресурсов. Кроме того, система будет способствовать снижению негативного воздействия сельского хозяйства на окружающую среду за счет предотвращения деградации почв, чрезмерного использования химических удобрений и рационального распределения водных ресурсов. Таким образом, разработка информационной системы для оптимального управления земельными ресурсами в Айыртауском районе представляет собой актуальное и востребованное научное исследование, имеющее как теоретическое, так и практическое значение. Внедрение цифровых технологий и интеллектуальных систем управления в аграрный сектор позволит повысить конкурентоспособность сельского хозяйства, минимизировать риски, связанные с внешними и внутренними факторами, и обеспечить устойчивое развитие агропромышленного комплекса Казахстана. Цель диссертационного исследования: Разработка информационной системы для оптимального использования земельных ресурсов Айыртауского района, основанной на современных цифровых технологиях и методах анализа данных. Задачи исследования: 1. Обзор научных исследований по оптимальному использованию земельных ресурсов. 2. Создание модели классификации для выбора сельскохозяйственных культур. 3. Создание и внедрение информационной системы для управления земельными ресурсами, включающей базы данных, аналитические модули и пользовательский интерфейс. 4. Оценка эффективности разработанной классификационной модели. Методы исследования: Анализ данных и геоинформационные технологии, методы машинного обучения, технологии больших данных (Big Data), методы многокритериальной оптимизации. Описание основных результатов исследования: 1. Разработана ансамблевая модель классификации для выбора оптимальных сельскохозяйственных культур. 2. Разработана модель прогнозирования оптимального распределения земельных ресурсов. Обоснование новизны и важности полученных результатов: Методика исследования основана на комплексном подходе к анализу и оптимизации использования земельных ресурсов Айыртауского района с применением современных цифровых технологий, математического моделирования и методов искусственного интеллекта. Работа включает несколько этапов, объединяющих сбор, обработку и анализ данных, разработку алгоритмов оптимизации, создание информационной системы и её экспериментальную проверку. Разработан комплексный подход к оптимизации использования земельных ресурсов Айыртауского района, основанный на применении методов машинного обучения, многокритериальной оптимизации и геоинформационных систем (ГИС). Предложенная методология позволяет повысить точность прогнозирования продуктивности земель, сократить неопределенность в управлении агропромышленным комплексом и обеспечить рациональное использование сельскохозяйственных угодий. Методологическая основа данного исследования базируется на комплексном подходе к анализу и оптимизации использования земельных ресурсов с применением современных цифровых технологий, математического моделирования и методов машинного обучения. Основу исследования составляет применение машинного обучения и аналитических методов для оптимального управления сельскохозяйственными угодьями. В частности, используются методы градиентного бустинга [26], ансамблевых алгоритмов (XGBoost [27], Random Forest), а также интерпретационных моделей (SHAP, AHP), позволяющих выявлять закономерности в данных и повышать точность прогнозирования урожайности. Эти подходы обеспечивают автоматизированное принятие решений, что особенно важно для сельскохозяйственного сектора в условиях неопределенности. Соответствие направлениям развития науки или государственным программам: Исследовательская работа соответствует государственной программе развития агропромышленного комплекса Республики Казахстан на 2021-2025 годы, которая направлена на внедрение цифровых технологий в сфере сельского хозяйства и повышение качества государственных услуг. Кроме того, исследования актуальны направлениям научных разработок в области агротехнологий в мире, особенно в части дистанционного мониторинга состояния посевов в сельском хозяйстве, раннего выявления вредителей и болезней, совершенствования систем цифрового мониторинга. для повышения производительности. Результаты этой работы соответствуют направлениям развития науки по цифровизации, автоматизации и повышению эффективности сельского хозяйства. Описание вклада соискателя в подготовку каждой публикации. Результаты диссертационного исследования отражены в 7 научных статьях, где соискатель является первым автором: Статьи в международных рецензируемых научных журналах Web of Science Core Collection, Scopus -1 . A. Tynykulova., A.Mukhanova, A. Mukhomedyarova, Zh. Alimova, N.Tasbolatuly, U. Smailova, M.Kaldarova, M.Tynykulov Integrating numerical methods and machine learning to optimize agricultural land use. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol. 14, No. 5, October 2024, pp. 5420~5429 ISSN: 2088-8708, DOI: 10.11591/ijece.v14i5.pp5420-5429. В статье представлено исследование, направленное на разработку интегрированной методики прогнозирования и оптимизации использования сельскохозяйственных земель с применением численных методов и алгоритмов машинного обучения. Основной целью работы является повышение продуктивности и экономической эффективности агроценозов за счёт точного анализа факторов, влияющих на урожайность и рентабельность. В рамках исследования использовались методы снижения размерности данных, включая анализ главных компонент (PCA) и факторный анализ (FA), что позволило сократить объём информации и выделить наиболее значимые переменные. Для распределения ресурсов применялся симплекс-метод. Прогнозирование урожайности и продуктивности сельхозугодий осуществлялось с использованием трёх различных алгоритмов: LightGBM, XGBoost и SVM. Наиболее высокую точность показал LightGBM (99,98%), XGBoost также дал надёжные результаты (95,99%), тогда как SVM продемонстрировал более низкую точность (43,65%). Аналитические подходы в сочетании с возможностями искусственного интеллекта могут быть эффективно использованы для создания прогностических систем в агросекторе. Результаты исследования открывают перспективы для внедрения таких моделей в цифровые платформы поддержки принятия решений, что может значительно облегчить работу фермеров, агрономов и агроменеджеров. II. В изданиях, рекомендуемых Комитетом по обеспечению качества в области науки и высшего образования Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан – 5. Тыныкулова А.С., Муханова А.А. Солтүстік Қазақстан облысы Айыртау ауданының мысалында жер ресурстарын оңтайлы пайдалану үшін ақпараттық жүйені құру алгоритмі. ҚР ҰҒА Хабарлары. Физика-информатика сериясы, №1 (349), 2024 С. 356-367 ISSN 1991-346X https://doi.org/10.32014/2024.2518-1726.261. Тыныкулова А.С., Муханова А.А., Фаддеенков А.В. Анализ и оптимизация управления рисками в условиях неопределнности:современные методы и технологии Известия НАН РК. Серия физика и информатики, №2 (350), 2024 С. 325-335 ISSN 1991-346X https://doi.org/10.32014/2024.2518-1726.286. Tynykulova A., Mukhanova A. Development and application of an integrated information model for optimizing land use and forecasting yields in agricultural production. ҚазТБУ ХАБАРШЫСЫ - VESTNIK KazUTB серия Информационно - коммуникационные и химические технологии №2-23 (2024) с 135-145 https://doi.org/10.58805/kazutb.v.2.23-463. Тыныкулова А.С., Муханова А.А. Онтологиялық модельді әзірлеу және модельдеу — ауыл шаруашылығында жерді тиімді оңтайландыру тәсілі ретінде ҚазККА Хабаршысы № 4 (133), 2024 Вестник КазАТК № 4 (133), 2024, Серия Автоматизация, телемеханика, связь, компьютерные науки, с 201-210 DOI 10.52167/1609-1817-2024-133-4-201-210. Тыныкулова А.С., Муханова А.А. Жер ресурстарын оңтайландырудың ақпараттық жүйесін құру мәселелері және әдістерді талдау. ҚазККА Хабаршысы № 3 (132), 2024, Вестник КазАТК Серия Автоматизация, телемеханика, связь, компьютерные науки № 3 (132), 2024 с 467-477. https://DOI 10.52167/1609-1817-2024-132-3-467-477. Автор в своих работах рассмотрел разработку концептуальной информационной модели для оптимизации землепользования и прогнозирования урожайности в сельском хозяйстве. В процессе работы были разработаны новые алгоритмы обработки больших данных, использованы современные технологии программирования (PHP, JavaScript, MySQL) для реализации модели. Автор внёс вклад в проектирование структуры базы данных и создание информационных потоков для моделирования землепользования. Также автор участвовал в исследовании современных методов анализа и оптимизации управления рисками в условиях неопределенности. Были изучены и применены методы многокритериальной оптимизации, машинного обучения и Монте-Карло моделирования для повышения устойчивости сельскохозяйственных систем, а также способствовал разработке адаптивных стратегий управления рисками с учётом климатических и экономических факторов. III. В сборниках международных научно-практических конференций - 1. Тыныкулова А.С., Фаддеенков А.В. Факторы, влияющие на оптимальность земельных ресурсов/ Сборник статей международной научно-практической конференции «AIU-2024: Синергия образования, науки и искусственного интеллекта: от идеи к практике» №4 (5) 2024 С. 54-63. Структура диссертации. Структура диссертации соответствует цели и задачам исследования и состоит из введения, трёх основных разделов: каждый раздел включает три подраздела, заключения, списка использованных источников. Общий объём диссертационной работы – 133 страниц, количество использованных источников – 85, количество ссылок на нормативные документы – 41, авторское свидетельство на программу ЭВМ «Программирование урожая» (Приложение А), Акт о практическом применений и внедрении (Приложение Б).
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://www.youtube.com/watch?v=1hkBODhInnM
