Використання кластерного аналізу для побудови системи прийняття рішень для сільського господарства
DOI:
https://doi.org/10.18372/2306-1472.68.10910Ключові слова:
аерофотографія, агропромисловість, кластерний аналіз, обробка зображень, просторові даніАнотація
Мета: З розвитком безпілотної авіаційної техніки постає задача створення систем аналізу даних аерофотозйомки для збільшення ефективності та зменшення вартості моніторингу територій на основі обробки оперативних даних та побудови автоматизованих систем управління господарством в сполученні з методиками точного фермерства. Методи: Зроблено огляд сучасного стану сільського господарства та розвитку безпілотної авіатехніки, використання інформаційних технологій в Україні у порівнянні з більш розвинутими країнами. Розглянуто сучасні підходи до обробки зображення та проведено власне дослідження про можливості обробки зображень на основі апарату кластерного аналізу. Результати: Показано, що рівень інтеграції інформаційних технологій в Україні досить низький, на противагу іншим розвинутим країнам, де йде активний розвиток геоінформаційних систем, в тому числі для агропромислових цілей. Безпілотні літальні апарати розвиваються в Україні, про що свідчить розвиток юридичної сфери та сформульовано визначення даної категорії. Обробка зображень на основі кластерного аналізу дає дані що підходять для подальшого аналізу і дають уявлення про структуру територій, наявність відхилень та загальний стан посівних площ. Обговорення: Кластерний аналіз цифрових зображень агропромислових територій є перспективним напрямом досліджень, що може бути основою для побудови складних систем підтримки прийняття рішень для розвитку точного фермерства в тому числі в Україні та збільшення ефективності ведення господарства, а також як додатковий інструмент визначення стану територій для оцінки і прогнозування.
Посилання
Witten I. H. Dana Mining: practical machine learning tools and techniques. 3rd ed. Ian H. Witten, Fran Eibe, Mark A. Hall The Morgan Kaufmann series in data management systems, 2011, 630 p.
Adamova A. M. The use of modern information technology in agriculture. Scientific conference Science and Practice: Innovation 2007. [Electronic resource]. Access: http:.www.pdaa.edu.ua/np/pdf2/27.pdf (In Russian)
Kurochkin V. M. Analysis and prospects of development of modern geographic information solutions to optimize agriculture. Problems of information and management, 4(52). 2016.8 p. (In Ukrainian)
Boyarska Z. I. use of airspace Ukraine unmanned aircraft. Air and Space Law: Proceedings of the Second International Conference "Formation of law in the context of globalization: a theoretical and practical aspects"- К: НАУ. 2012. 366-368 p.(In Ukrainian)
Voronov V. Complex system of monitoring objects of OJSC "Gazprom" with help of UAVs [Electronic resource]. 2009. Access: http:.uav.ru/articles/KSKM.pdf (In Russian)
Vibhute A. Applications of Image Processing in Agriculture: A Survey. A. Vibhute, S. K. Bodhe [Electronic resource]. International Journal of Computer Applications (0975. 8887) Volume 52, No.2. 2012. Access: http:.research. ijcaonline.org/volume52/number2/pxc3881495.pdf
Slave C. Analysis of Agricultural Areas Using Satellite Images. International Journal of Academic Research in Environment and Geography Vol. 1, No.2. 2014, 26. 32 p.
Glasbey C. Image analysis in agricultural research C.A. Glasbey, G.W. Horgan. Quantitative Approaches in Systems Analysis, 23. 2001. 43-54 p.
Merwe D. Using sUAS for high resolution characterization of harmful algal. Deon van der Merwe, Kevin P. Price [Electronic resource]. Kansas Unmanned Systems Conference, 2013. Access: https:.krex.kstate.edu/dspace/bitstream/handle/2097/17033/VanderMerweppt.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Mcbratney A. Future Directions of Precise Agriculture [Electronic resource]. A. B. Mcbratne, B. M. Whelan, J. Bouma. Precision Agriculture. 2005. Access: https:.www.researchgate.net/ publication /226724989_Future_Directions_of_Precision_Agriculture
Jain A. K. Data Clustering: A Review. M. N. Murty, P. J. Flynn [Electronic resource]
Kurochkin V. M. The system «Elfintest» Environmental Monitoring data based clustering. knowledge based technology, №2 (26). 2015. 127-133 p. (In Ukrainian)
Kurochkin V. M. Analysis of heterogeneous textures acreage estimates based on mixture distributions. V. M. Kurochkin, P. A. Pristavka. Knowledge based technology, N4 (28). 2015.. 305-310 p. (In Ukrainian)
Lyhun A. О. Computer Graphics. А. О. Lyhun, О. О. Shumeiko.. D.: Bila K. О., 2010.. 83 p. (In Ukrainian)
Memarsadeghi. N. A. Fast Implementation of the ISODATA Clustering Algorithm [Electronic resource]. N. Memarsadeghi, N.S. Netanyahu, J. LeMoigne. International Journal of Computational Geometry and Applications. Access: https:.www.cs.umd.edu/~mount/Projects/ISODATA/ijcga07-isodata.pdf
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
