АНАЛІЗ МЕТОДІВ І ОСОБЛИВОСТЕЙ ЦИФРОВІЗАЦІЇ ДАНИХ ПОЛЬОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ЯК БАЗИ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ РОСЛИННИЦТВОМ

Анотація

Мета дослідження. Тема управління рослинництвом, яка значною мірою обумовлюється сучасними цифровізаційними процесами, є актуальною і знаходиться в центрі уваги як спеціалістів та експертів у галузі сільського господарства, так і в сфері обчислювальної техніки, адже виробництво продукції аграрного сектора відіграє життєво важливу роль у світовій економіці. Враховуючи, що традиційні методи обробки польових даних не можуть задовольнити постійно зростаючі потреби сільгоспвиробників на новому етапі розвитку землеробства і є серйозною перешкодою для отримання необхідної інформації, метою статті є проведення критичного огляду й аналізу публікацій із оцифрування баз даних польових досліджень задля розробки й ухвалення ефективних управлінських рішень у рослинництві.
Методи дослідження. Дослідження проводилися з використанням загальноприйнятих наукових методів: абстрактно-логічного; аналізу й синтезу; індукції та дедукції; експертних оцінок.
Результати дослідження. Проведений аналіз дав змогу визначити, що рівень розвитку сільськогосподарських підприємств наразі значною мірою залежить від сучасних цифрових технологій, упровадження яких передбачає зміну загальної парадигми управління виробничими процесами і дає змогу товаровиробникам діяти відповідним чином для збільшення обсягів виробництва. Доведено, що поряд з оновленням матеріально-технічної складової пріоритетом виробництва є інтелектуалізація виробничої та управлінської діяльності на базі цифровізації.
Висновок. З метою отримання вигоди від постійно зростаючого обсягу даних, які надходять із численних джерел цифрової трансформації попри те, що переважна більшість господарників і сільгоспвиробників не є експертами в цій галузі і неспроможні повністю зрозуміти основні закономірності створюваних алгоритмів, запропонований у роботі науково-методичний підхід щодо підвищення ефективності машинного навчання з автоматичного розпізнавання сільськогосподарських культур, виявлення хвороб і бур’янів, прогнозування урожайності і якості врожаю, управління водними ресурсами і ґрунтом може бути корисним для сільськогосподарських підприємств багатьох країн світу.