Цифровые технологии в агрохимическом мониторинге почв
Журнал: Природные системы и ресурсы @ns-jvolsu
Рубрика: Экология и охрана окружающей среды
Статья в выпуске: 3 т.16, 2026 года.
Бесплатный доступ
Цифровые технологии и, в частности, системы искусственного интеллекта, находят все большее применение в различных сферах деятельности человека. Это значительно сокращает ресурсы на сбор, обработку, анализ большого объема информации, а также помогает быстро и эффективно выработать практически значимые решения. Данные технологии актуальны в любой сфере, в том числе в сельском хозяйстве, отрасли, которая обеспечивает продовольственную безопасность страны. Эффективность сельского хозяйства зависит от многих факторов, но в первую очередь от качества, плодородия, экологической безопасности почв. В статье представлен обзор отечественных исследований в области применения передовых цифровых технологий для агрохимического мониторинга сельскохозяйственных земель. Рассмотрены методы машинного обучения, нейросетевого моделирования и киберфизических систем для оценки качества почв. Особое внимание уделено применению алгоритмов классификации, регрессионного анализа и систем компьютерного зрения в задачах прогнозирования урожайности и мониторинга деградации земель. В статье приведены рекомендации по возможности интеграции цифровых технологий в исследования сельскохозяйственных и городских земель с учетом региональных особенностей нашей страны. Показаны перспективы развития робототехнических решений и нанотехнологий в точном земледелии.
Короткий адрес: https://sciup.org/149151880
IDS: 149151880 | УДК: 631.47:004.9 | DOI: 10.15688/nsr.jvolsu.2026.3.3
Digital Technologies in Agrochemical Soil Monitoring
Digital technologies and artificial intelligence systems in particular, are increasingly being used in various fields. This significantly reduces the resources required to collect, process, and analyze large volumes of information and also helps quickly and efficiently develop practical solutions. These technologies are relevant in any field, including agriculture, the industry that ensures the country’s food security. The efficiency of agriculture depends on many factors, but primarily on the quality, fertility, and environmental safety of soils. This article presents an overview of domestic research on the application of advanced digital technologies for agrochemical monitoring of agricultural lands. Machine learning, neural network modeling, and cyber-physical systems for assessing soil quality are considered. Particular attention is paid to the use of classification algorithms, regression analysis, and computer vision systems in crop yield forecasting and land degradation monitoring. The article provides recommendations for the feasibility of integrating digital technologies into agricultural and urban land research, taking into account the regional characteristics of our country. Prospects for the development of robotic solutions and nanotechnology in precision agriculture are discussed.
