В Ашхабаде состоялся межведомственный семинар в рамках совместного проекта Министерства сельского хозяйства Туркменистана и Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО) под названием «Содействие укреплению национального мониторинга сельскохозяйственных культур с использованием технологии дистанционного зондирования в Туркменистане».
Среди участников были представители научных центров и вузов городов Ашхабад и Аркадаг, непосредственно связанных с использованием космических и географических информационных систем (ГИС-технологий) в сельском хозяйстве.
Лекторами семинара выступили эксперты международного уровня из Венгрии и России. Цель встречи – показать возможности новой для Туркменистана технологии, её институционального и технического внедрения на пользу агропроизводству.
Специалист по землепользованию ФАО Максим Горган рассказал, что практическая часть проекта сосредотачивается на апробировании новых форм удалённого мониторинга состояния вегетации посевов на основе использования мультиспектральных снимков со спутников, а также беспилотных летательных аппаратов.
Чтобы новая система мониторинга заработала, следует пройти несколько этапов. Прежде всего осуществить разработку технического задания национальной электронной модели дистанционного зондирования, где партнёром и бенефициаром станет Министерство сельского хозяйства страны.
Также планируется обогатить создаваемую электронную программу приложениями для связи учёных и производственников, хранения и обработки базовой документации.
В перспективе можно объединить данные национального земельного кадастра и типов земель сельхозугодий, сформулировать техническую документацию для масштабирования технологии.
В Туркменистане задолго до старта проекта уже готовилось подобное программное обеспечение и в ходе семинара наглядно в режиме видеоконференции состоялась демонстрация результатов данной работы.
Программа была протестирована в Марыйском велаяте с сентября 2024 года в момент сева озимых и летом 2025 г. во время уборки пшеницы, а также весной и осенью во время сева и сбора хлопка.
В тестировании было задействовано 400 полей, использовались четыре индекса – при минимальном, среднем и максимальном значениях, изменениях при отклонениях. Проект модели позволяет проводить автоматическую классификацию культур – распознавание производится методом расшифровки космических снимков на основе отражения спектрального диапазона волн, основанных на химическом составе живых объектов – растений. Вегетация отображается так: «кривые» фиксируют пик содержания хлорофилла в частях растений и спадания его к моменту созревания урожая.
Доцент кафедры ландшафтной экологии Казанского федерального университета, кандидат географических наук Максим Иванов отметил, что использование спутниковых мультиспектральных снимков, беспилотной съемки и алгоритмов машинного обучения для их анализа, а также результаты, реализованные в виде единой цифровой платформы, позволяют оперативно получать сведения о структуре посевов, их состоянии, быстро выявлять возникающие проблемы (подтопление, усыхание, заболевание посевов и т. д.). Это позволит принимать своевременные управленческие решения для минимизации ущерба и обеспечения урожайности как компонента национальной продовольственной безопасности.
Ведущий научный сотрудник Казанского федерального университета, кандидат географических наук Артур Гафуров проинформировал собравшихся о применении в сельском хозяйстве агрегатов беспилотных летательных систем, самолётов, которые могут быть оснащены сканерами, сенсорами, тепловизорами и другим оборудованием для выполнения задач в сельскохозяйственном секторе.
Например, использование мультироторов позволяет распылять средства борьбы с болезнями и вредителями, производить съёмку, выявлять наличие грызунов.
Эксперт считает, что дистанционно возможно получить большую картину и определить зоны с поражениями посевов, но для определения типа болезни необходим выход в поле. В будущем наилучшей практикой может стать сочетание спутниковых снимков, наземной проверки и с помощью беспилотной авиации.
В Туркменистане для национальной мониторинговой модели страны предлагается использовать глобальные аналитические площадки, лёгкие в настройке, без нейросетей. В Министерстве сельского хозяйства Туркменистана подчеркнули, что данный проект, как и другие, пользующиеся поддержкой ФАО, работает на усиление цифрового кадрового обучения в области современного электронного программирования, обеспечения кибербезопасности. ///nCa, 21 января 2026 г. (на основе материалов газеты “Нейтральный Туркменистан”, фото – КФУ)