Геоинформационные системы в агроэкологической оценке земель для проектирования адаптивно-ландшафтной системы обработки почвы в Предуралье

Размещено на http://allbest.ru

Геоинформационные системы в агроэкологической оценке земель для проектирования адаптивно-ландшафтной системы обработки почвы в Предуралье

Денис Станиславович Фомин, Дмитрий Станиславович Фомин,

Галина Ивановна Пикулева

Аннотация

В данной работе представлена экспликация земель сельскохозяйственного назначения в Пермском крае на 2022 год. Приведен положительный опыт внедрения единой федеральной информационной системы о землях сельскохозяйственного назначения (ЕФИС ЗСН) для мониторинга и отслеживания сельскохозяйственных угодий региона, даны рекомендации по его совершенствованию. Целью статьи является геоинформационный анализ проведения агроэкологической оценки земель (на примере типичного сельхозтоваропроизводителя южнотаежной лесной зоны). Анализ территории землепользования ООО Агрофирмы «Труд», расположенной в центральной части Кунгурского городского округа Пермского края, выполнен в свободной кроссплатформенной геоинформационной системе (ГИС) - QGIS. Создана цифровая модель рельефа, полученная в ходе геобработки сформированных векторных границ фактически обрабатываемых земель сельскохозяйственного назначения и содержащих соответствующую атрибутивную информацию, что позволило отразить территорию предприятия в трехмерном пространстве и выполнить агроэкологический анализ. Агроэкологический анализ земельных участков предприятия стал основой для современного подхода к разработке системы основной обработки почвы, максимально используя ограниченный ресурс плодородия почвы, при одновременном предотвращении деградации земель.

Ключевые слова: агроэкологическая оценка земель, точное земледелие, геоинформационные системы земледелия, цифровая модель рельефа, контурное размещение, зернопропашной севооборот, базовые линейные элементы территории, обработка почвы, ЕФИС ЗСН

Abstract

Geoinformation systems in agroecological assessment of land for designing adaptive-landscape soil treatment in the Ural region

Denis S. Fomin1, Dmitriy S. Fomin2M, Galina I. Pikuleva3

This paper presents an explication of agricultural lands in the Perm Region for 2022. The positive experience of the introduction of EFIS ZSN for monitoring and tracking agricultural land in the region is given, recommendations for its improvement are given. The purpose of the article is a geoinformation analysis of the agroecological assessment of land (using the example of a typical agricultural producer of the southern taiga forest zone). The analysis of the land use territory of LLC Agrofirm «Trud», located in the central part of the Kungursky urban district of Perm Krai, was performed in a free cross-platform geoinformation system (GIS) - QGIS. A digital relief model was created, obtained during the geoprocessing of the formed vector boundaries of the actually cultivated agricultural lands and containing the appropriate attributive information, which made it possible to reflect the territory of the enterprise in three-dimensional space and perform agroecological analysis. Agroecological analysis of the company's land plots has become the basis for a modern approach to the development of a basic tillage system, maximizing the limited resource of soil fertility, while preventing land degradation.

Keywords: agroecological land assessment, precision agriculture, geographic information systems of agriculture, digital elevation model, grain row crop rotation, contour placement, basic linear elements of the territory, tillage, EFIS ZSN

Введение

Основным средством производства в Пермском крае выступают земли сельхозназначения, имеющие особый правовой режим и подлежащие особой охране - сохранение их площади, предотвращение развития негативных процессов, повышение плодородия почв и введение в оборот неиспользуемых угодий.

Площадь земель сельскохозяйственного назначения по данным Росреестра по состоянию на 1 января 2022 года составляет 3777,1 тыс. га, или 23,6% территории, на протяжении нескольких последних лет в Прикамье наблюдается ежегодное сокращение площади земель сельскохозяйственного назначения, составившее на 291,8 тыс. га. Структура земель сельскохозяйственного назначения представлена, в т.ч. 2416,0 тыс. га, сельскохозяйственными угодьями [1].

В современных условиях, когда широко используются цифровые технологии в сельском хозяйстве, государству необходимо как можно больше использовать потенциал цифровых технологий, поэтому для проведения государственного мониторинга на федеральном уровне была разработана «Единая федеральная информационная система о землях сельскохозяйственного назначения и землях, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий» (ЕФИС ЗСН). Основными задачами которой явилось: надзор за использованием и оценка состояния земель сельскохозяйственного назначения, наблюдение за динамикой плодородия сельскохозяйственных угодий, мониторингом использования и состоянием мелиоративных систем и гидротехнических сооружений, динамические наблюдения за сельскохозяйственными культурами и структурой посевных площадей.

Пермский край один из первых в России полностью перешел в цифровое пространство ЕФИС ЗСН. По состоянию на конец 2022 года в цифровом сервисе единой федеральной информационной системы о землях сельхозназначения внесены контура фактически обрабатываемых земель сельскохозяйственного назначения около 85 тыс. полей суммарной площадью земель сельскохозяйственного назначения более 4,0 млн га (в т.ч. 2,4 млн га - землям сельскохозяйственных угодий), создано более 500 личных кабинетов сельскохозяйственных предприятий Пермского края, включая КФХ и ИП.

Помимо отображения векторных границ полей, данная единая информационная система визуализирует и предоставляет аналитическую информацию о землях сельскохозяйственного назначения и землях, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий, также для рядового пользователя (специалиста АПК). Зарегистрированные пользователи могут получить следующую информацию об участках, но в границах своего административного округа: вид разрешенной деятельности; тип организации; наименование организации; ИНН организации; количество полей, принадлежащая организации; общая площадь полей, принадлежащая организации, название культуры; название организации землепользователя; площадь полей по данных ДЗЗ; количество полей, засеиваемых данной культурой каждым землепользователем; название муниципального образования; площадь полей, засеиваемая в данном сезоне; год, к которому относятся данные; организационно-правовая форма предприятия.

В крае преобладают дерново-подзолистые почвы (69,5%) в основном глинистого, тяжело- и среднесуглинистого гранулометрического состава [2]. Почвенный покров характеризуется мелкоконтурностью и частой пространственной сменой почв, обусловленных влиянием рельефа, почвообразующих пород, уровнем грунтовых вод, характером растительного покрова. Дерново-подзолистые почвы характеризуются низким естественным плодородием, что связано с невысоким содержанием органического вещества, азота, фосфора, а также с кислой реакцией среды. Согласно данным центра агрохимической службы на 01.01.2019 г., 84% пахотных земель в Пермском крае относятся к категории низкой и очень низкой обеспеченности гумусом, 79% составляют кислые почвы, 34 и 14% - с низким содержанием подвижного фосфора и калия [3]. Общая площадь посевов в 2022 году составила 706,8 тыс. га, из них: 212,9 тыс.га яровые зерновые и зерно-бобовые культуры (пшеница 97,8 тыс. га, ячмень 64,5 тыс. га, овес 46,1, прочее 4,5 тыс. га), 18,8 тыс. га озимые зерновые культуры (тритикале 1,3 тыс. га, рожь 13,5 тыс. га, пшеница 4 тыс. га) [1, 5].

Производство агропромышленного комплекса в Пермском крае не стоит на месте, но сегодня дальнейшее его развитие невозможно без повышения уровня интенсификации, наукоемкости и обеспеченности современными производственными ресурсами с материально-технической базой. агроэкологический информационной сельскохозяйственный земля

Важное условие устойчивого развития сельского хозяйства - сохранение, воспроизводство и рациональное использование плодородия почвы, что вызывает необходимость в освоении адаптивно-ландшафтных систем земледелия, опирающуюся на систему агроэкологической оценки с выделением групп земель.

Современный потенциал геоинформационных технологий, использующихся для разработки картографических моделей пространственных закономерностей распределения агроэкологических условий, может являться основой сельскохозяйственного землепользования т.к. только большое природно-хозяйственное разнообразие способно обеспечить высокую продуктивность [6, 8]. Получение оценочных показателей состояния агроландшафта уже возможно на начальном этапе проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия, остается только исходную информацию структурировать, формализовать и представить в виде пакета рамочных тематических баз данных и типовых электронных карт.

Технические возможности ЕФИС ЗСН возможно расширить за счет больших возможностей геоанализа, позволяющие значительно сократить затраты на его проведение, а пока что все ограничивается лишь использованием ГИС в целях векторизации и расчета площадей. Поэтому доступность современных технологий для широкого круга аграриев практически отсутствуют.

Целью исследований явилось проведение геоинформационного анализа для осуществления агроэкологической оценки земель (на примере типичного сельхозтоваропроизводителя хозяйства в южнотаежной лесной зоне) [5].

Материалы и методы исследований

Работа проведена в ООО «Агрофирма «Труд», расположенное в центральной части Кунгурского городского округа Пермского края. Административный центр находится в с.Троельга. Расстояние до районного центра г. Кунгур - 32 км, до ближайшей железнодорожной станции Кылысово - 12 км, до краевого центра г. Пермь - 75 км. Предприятие расположено в IV агроклиматическом районе Пермского края. В физико-географическом отношении район находится в подзоне южной тайги и хвойно-широколиственных лесов (рисунок 1).

Рисунок 1. Карта-схема размещения полей ООО Агрофирма «Труд»

Климат умеренно-континентальный с холодной, продолжительной, снежной зимой и теплым коротким летом. Сумма средних суточных температур выше 10°C составляет 1 700-1 900°C. Длительность периода активной вегетации с температурой выше 10°C в среднем составляет 115 дней, с температурой выше 15°C - 60 дней. Район относится к зоне достаточного увлажнения: ГТК 1,4. Осадков за год выпадает 470-500 мм. Число дней со снежным покровом в среднем составляет 176 [4].

Наиболее распространёнными почвами хозяйства являются дерново-подзолистые - 46,2% и светло-серые лесные - 39,1%, а остальные почвы - тяжелосуглинистые - 14,7%.

Рельеф земель хозяйства не однороден и представляет собой всхолмленную равнину, изрезанную несколькими малыми реками, такими как Троельга, Шавляш, Юмыш и т.д.

Агроэкологическая оценка земель проводилась в свободной кроссплатформенной геоинформационной системе (ГИС) - QGIS, в которой имеется набор интегрированных приложений, позволяющих проводить пространственный анализ.

Оценку агроэкологических условий проводили в три этапа:

Первый этап агроэкологической оценки территории: созданы векторные слои с использованием имеющегося картографического обеспечения (фондовые материалы ФГБУ «ГЦАС «Пермский» почвенная карта, топографические карты М 1:10000 с сечением горизонталей 2,5 м, космический снимок со спутника Sentinel-2 и глобальной цифровой модели рельефа).

Все последующие карты, необходимые для агроэкологической оценки, строили с использованием автоматизированных процедур геообработки, позволяющих проводить качественный и количественный анализ территории за короткий промежуток времени. На основе векторных слоев «Рельеф» и «Угодья» создавали гидрологически корректную цифровую модель рельефа, на основе которой проводили его морфометрический анализ. Для автоматизации процесса применяли инструменты анализа. В результате получали такие показатели, как крутизна, экспозиция, форма и длина склонов.

Необходимо отметить, что в результате автоматизированной агроэкологической оценки получают информацию не по отдельным профилям, а пространственно-распределенную, где каждый пиксель принимает свое значение, что позволяет формировать непрерывные ряды данных о ландшафте и количественно оценивать распределение получаемой информации в пределах рабочих участков.

Результаты исследований и их обсуждение

Система адаптивно-ландшафтного земледелия создается на основе данных внедрения интенсивных агротехнологий с использованием геоаналитической системы. Используются данные космических съемок и наземных обследований в комплексной оценке состояния почвы и сельскохозяйственных растений, а также урожайности сельскохозяйственных культур.

Организационно система адаптивно-ландшафтного земледелия может быть выполнена в виде системы измеригельного и информационного обеспечения по данным ДЗЗ.

В состав системы адаптивно-ландшафтного земледелия входят: почвенно-ландшафтное картографирование, агроэкологическая и агрономическая оценка земель, агрогеоинформационная система, которая состоит из: программно-аппаратного комплекса приема; системы обработки почвы (принципиальные схемы систем обработки почвы в севооборотах с учетом агроэкологических и производственных условий); тематического анализа данных ДЗЗ; электронного архива (электронные карты полей); распределенной сети сбора и передачи информации, исходя из аппаратных возможностей, выбраны три уровня целевых территорий: производственное территориальное подразделение (сельскохозяйственное предприятие (поле), административный район, область); различные агротехнологии, обеспечивающие высокую урожайность сельскохозяйственных культур [7, 9, 11].

Начинают внедрение адаптивно-ландшафтной системы земледелия всегда с проведения почвенно-ландшафтного картографирования.

Необходима разработка новых мер управления агрофитоценозом, поскольку, исходя из данных мониторинга, современная система земледелия не в состоянии заложить надлежащие стартовые предпосылки органогенеза сельскохозяйственных культур.

Исходя из вышесказанного, мы можем утверждать, что адаптивно-ландшафтная система земледелия - это эффективный инструмент управления производством продукции растениеводства.

Данные ДЗЗ дают возможность создания электронных карт полей, что отражает объективную информацию о текущем (мгновенном) состоянии посевов сельскохозяйственных культур, определяют эффективность управления структурой полей и составлении севооборота. Это определяет большую роль космического мониторинга в информационном обеспечении сельскохозяйственного производства.

В ходе выполнения исследований по агроэкологической оценке была сформирована цифровая модель рельефа, полученная в ходе геобработки сформированных векторных границ фактически обрабатываемых земель сельскохозяйственного назначения и содержащих соответствующую атрибутивную информацию, что позволило отразить территорию предприятия в трех мерном пространстве. Позволив выделить эрозионные участки - промоины и балки.

Важнейшие характеристики рельефа, от которых зависят микроклиматические и геохимические условия элементарного ареала агроландшафта, сток и эрозия почвы - крутизна, форма, экспозиция, длина склонов и их расчленность.

Морфометический анализ рельефа, проведенный для каждого рабочего участка, позволил получить экспликацию их распределения по уклонам [13-15].

Изучаемая территория представлена следующими категориями склонов, занимающих значительную часть территории (87,9%) - пологие от 2° до 3° (48,4%), слабопокатые от 3° до 5° (39,5%) и незначительную (12,1%) - плоские поверхности до 1° (0,1%), очень пологие от 1° до 2° (6,7%), покатые от 5° до 8° (5,2%) и сильнопокатые от 8° до 10° (0,1%) (рисунок 2).

Рисунок 2. Карта-схема крутизны склонов

Применение способа автоматизированного морфометрического анализа цифровой модели рельефа, позволило создать карту-схему экспозиции склонов (рисунок 3).

Рисунок 3. Карта-схема экспозиции склонов

Используя геоинформационные методы, была создана экспликация полей по экспозиции, анализ которой указывать на то, что большая часть территории землепользования расположена на более теплых склонах восточной, юго-восточной, южной и юго-западной экспозиции - 96,8% и лишь 3,2% территории на более холодных - северо-восточной, западного и северо-западного направления.

Объединение полей в экологически однородные группы позволило определить, что на территории землепользования присутствую четыре группы из пяти, в т.ч. вторая группа занимает более половины площади - 55,3%, третья - 39,5%, четвертая и пятая - 5,2% (рисунок 4).

Рисунок 4. Карта-схема агроэкологическои группировки земель

Результаты исследований энерговооруженности предприятия показывают его высокий уровень, поэтому использование потенциала геоинформационных систем позволит существенно снизить энергетические затраты на обработку почвы, тем самым снизив нагрузку на технику, с/х машины и сократить сроки обработки почвы (рисунок 5).

Рисунок 5. Карта-схема основной обработки почвы с учетом агроэкологической группировки земель

Для каждой агроэкологической группы земель с учетом множества факторов (крутизна склона, предшественник, засоренность и тип почвы) определен приём основной обработки почвы, представленный в таблице 1, так, в качестве минимальной обработки почвы предлагается проводить основную обработку почвы имеющейся в предприятии дисковой бороной Дискатор БДМ-5х2П на глубину 10-12 см на площади 849,1 га, а отвальную - оборотным плугом с предплужником Lemken Diamant 7+1 на глубину пахотного слоя на площади 1505,9 га.

Таблица 1

Система основной обработки почвы на основе агроэкологической типизации земель

Дальнейшее использование полученных результатов исследований, возможно при создании геоинформационного проекта для планирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия, который поможет собственникам земель с/х назначения:

- провести внутрихозяйственное землеустройство;

- разместить сельскохозяйственные культуры, которые наиболее выгодно выращивать на территории землепользования;

- определить мелиоративные мероприятия и внесение удобрений;

- предотвратить деградацию земель и сохранить плодородие почвы на длительное время;

- разработать систему основной обработки почвы;

- рационально использовать земельный участок и получить максимальную прибыль от возделывания сельскохозяйственных культур на земельном участке;

- расширить функционал ЕФИС ЗСН путем встраивания данной платформы в работу агропредприятий, представленную схематически (рисунок 6).

Рисунок 6. Расширение функционала ЕФИС ЗСН путем внедрения агроэкологической оценки территории землепользования

Заключение

Таким образом, проведенный агроэкологический анализ территории землепользования ООО «Агрофирма «Труд» позволяет применить современный научный подход в ведении хозяйственной деятельности, на землях сельскохозяйственного назначения, максимально используя ограниченный ресурс плодородия почвы, при одновременном предотвращении деградации земель.

Список источников

1. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13277 (Дата обращения: 21.02.2023).

2. Кайгородов А.Т., Пискунова Н.И. Современное состояние почвенного плодородия пахотных земель Пермского края // Достижения науки и техники АПК. 2017. Т. 31. № 4. С. 22-26.

3. Оценка эффективности применения различных видов сложно-смешанных минеральных удобрений в условиях Пермского края / М.Т. Васбиева, Д.С. Фомин, В.Р. Ямалтдинова [и др.] // Вестник Пермского федерального исследовательского центра. 2021. № 2. С. 61-70. - DOI 10.7242/2658-705X/2021.2.6. - EDN FBGJJQ.

4. Агроклиматические ресурсы Пермской области / под общ. ред. Е.В. Григорчук. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 156 с.

5. Демина С.В. Адаптивно-ландшафтная система земледелия и внедрение ее элементов в АПК как фактор инновационного развития // Знания молодых - будущее России: Сборник статей XIX Международной студенческой научной конференции, Киров, 07-09 апреля 2021 года. Киров: Вятский государственный агротехнологический университет, 2021. С. 76-80.

6. Бахметьева Ж.И., Корзун Ю.А., Нартова Е.А. Применение агроэкологической оценки земель для проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия // Молодежный вектор развития аграрной науки: материалы 72-й научной студенческой конференции, Воронеж, 01 апреля - 31 2021 года / Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I. Воронеж: Воронежский, 2021. С. 51-56.

7. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия Новосибирской области / В.И. Кирюшин, А.Н. Власенко, В.К. Каличкин [и др.]. Новосибирск: Сибирский научно-исследовательский институт земледелия и химизации сельского хозяйства, 2000. 388 с.

8. A new approach to the evaluation of bioclimatic potential of landscapes on the example of northern Kazakhstan / G.A. Adilbektegi, J.S. Mustafayev, T.K. Uvatayeva, Z.N. Dulatbekova, J. Mosiej. News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, Series of Geology and Technical Sciences, 2019, no. 5 (437), рр. 16-25.

9. Assessing social-ecological connectivity of agricultural landscapes in Spain: Resilience implications amid agricultural intensification trends and urbanization / Karl S. Zimmerer, Yolanda Ji. Olivencia, Oscar J. Garda. Assessing social-ecological connectivity of agricultural landscapes in Spain: Resilience implications amid agricultural intensification trends and urbanization. Agricultural systems October 10, 2022.

10. Agricultural landscape certification as a market-driven tool to reward the provisioning of cultural ecosystem services / M. Borrello L., Cecchini R., Vecchio F., Caracciolo L., Cembalo B. Torquati. Ecological Economics, November 23, 2021.

11. Агрохимические показатели чернозёма обыкновенного в условиях адаптивно-ландшафтной технологии / Е.В. Сычева, Т.А. Девятова, ВМ. Турусов, В.М. Гармашов // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Химия. Биология. Фармация. 2013. № 2. С. 149-155.

12. Барабанов А.Т. Теоретические основы разработки систем адаптивно-ландшафтного земледелия // Научно-агрономический журнал. 2016. № 2 (99). С. 4-6.

13. Гвоздева О.В., Гвоздев А.Н., Гвоздев А.Н. Разработка структуры цифровой платформы умного землепользования // Цифровизация землепользования и землеустройства: тенденции и перспективы: Материалы международной научно-практической конференции, Москва, 14 октября 2021 года. Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Государственный университет по землеустройству, 2022. С. 119-125.

14. Глазунов Г.П., Афонченко Н.В., Санжаров А.И. Структура базы данных природно-ресурсного потенциала агроландшафтов // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2017. № 8. С. 6-11.

15. Зубарев Ю.Н., Елисеев С.Л. Акценты адаптивно-ландшафтного земледелия в Предуралье // Аграрный вестник Урала. 2010. № 3 (69). С. 59-63.

References

1. Federal State Statistics Service. Availavle at: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13277 (Accessed 02/21/2023).

2. Kaigorodov A.T., Piskunova N.I. The current state of soil fertility of arable lands of the Perm region. Achievements of science and technology of the APK, 2017, vol. 31, no. 4, pp. 22-26.

3. Vasbieva M.T., Fomin D.S., Yamaltdinova V.R. Evaluation of the effectiveness of the use of various types of complex- mixed mineral fertilizers in the conditions of the Perm Territory. Bulletin of the Perm Federal Research Center, 2021, no. 2, pp. 61-70. - DOI 10.7242/2658-705X/2021.2.6. - EDN FBGJJQ.

4. Agro-climatic resources of the Perm region / ed. E.V. Grigorchuk. Leningrad: Gidrometeoizdat, 1979. 156 p.

5. Demina S.V. Adaptive-landscape system of agriculture and the introduction of its elements in the agro-industrial complex as a factor in innovative development. Knowledge of the young is the future of Russia: Collection of articles of the XIX International Student Scientific Conference, Kirov, 07-09 April 2021. Kirov: Vyatka State Agrotechnological University, 2021, pp. 76-80.

6. Bakhmetyeva Zh.I., Korzun Yu.A., Nartova E.A. Application of agroecological land assessment for the design of adaptive- landscape systems of agriculture. Youth vector of development of agrarian science: MATERIALS STUDENT CONFERENCE, Voronezh, April 01-31, 2021. Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter I. Voronezh: Voronezh, 2021, pp. 51-56.

7. Kiryushin V.I., Vlasenko A.N., Kalichkin V.K. et al. Adaptive-landscape systems of agriculture in the Novosibirsk region. Novosibirsk: Siberian Research Institute of Agriculture and Chemicalization of Agriculture, 2000. 388 p.

8. Adilbektegi G.A., Mustafayev J.S., Uvatayeva T.K., Dulatbekova Z.N., Mosiej J. A new approach to the evaluation of bioclimatic potential of landscapes on the example of northern Kazakhstan. News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, Series of Geology and Technical Sciences. 2019, no. 5 (437), pp. 16-25.

9. Assessing social-ecological connectivity of agricultural connectivity landscapes in Span: Resilience implications amid agricultural intensification trends and urbanization / Karl S. Zimmerer, Yolanda Ji. Olivencia, Oscar J. Garda. Agricultural systems October 10, 2022.

10. Borrello M., Cecchini L., Vecchio R., Caracciolo F., Cembalo L., Torquati B. Agricultural landscape certification as a market-driven tool to reward the provisioning of cultural ecosystem services. Ecological Economics, Nov. 23, 2021.

11. Sycheva E.V., Devyatova T.A., Turusov V.I., Garmashov V.M. Agrochemical indicators of ordinary chernozem under conditions of adaptive landscape technology. Bulletin of the Voronezh State University. Series: Chemistry. Biology. Pharmacy, 2013, no. 2, pp. 149-155.

12. Barabanov A.T. Theoretical foundations for the development of adaptive-landscape farming systems. Scientific and agronomic journal, 2016, no. 2 (99), pp. 4-6.

13. Gvozdeva O.V., Gvozdev A.N., Gvozdev A.N. Development of the structure of the digital platform for smart land use. Digitalization of land use and land management: trends and prospects: Proceedings of the international scientific and practical conference, Moscow, October 14, 2021. Moscow: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education State University for Land Management, 2022, pp. 119-125.

14. Glazunov, G.P., Afonchenko N.V., Sanzharov A.I. Database structure of the natural resource potential of agricultural landscapes. Bulletin of the Kursk State Agricultural Academy, 2017, no. 8, pp. 6-11.

15. Zubarev Yu.N., Eliseev S.L. Accents of adaptive landscape agriculture in the Cis-Urals. Agrarian Bulletin of the Urals, 2010, no. 3 (69), pp. 59-63.

Размещено на Allbest.ru