INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL Международный агрокультурный журнал 2588-0209 102694 10.55186/2588-0209-2025-8-3-- Agricultural economics and policies AGRICULTURAL ECONOMICS AND POLICIES Agricultural economics and policies WEEDS MAPPING USING MACHINE LEARNING METHODS IN THE GEOINFORMATION SYSTEM QGIS КАРТОГРАФИРОВАНИЕ СОРНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ QGIS Зверьков М. С. Zver'kov M. S. rad_sc@bk.ru Смелова С. С. Smelova S. S. rad_sc@bk.ru Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт «Радуга» ru Federal State Budgetary Scientific Institution "All-Russian Research Institute "Raduga" ru Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт «Радуга» ru Federal State Budgetary Scientific Institution "All-Russian Research Institute "Raduga" ru 25 06 2025 25 06 2025 8 3 783 800 06 06 2025 15 06 2025 https://qje.su/en/nauka/article/102694/view

Показан результат оценки степени засоренности агроценоза по данным, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата. В результате обследования мелиорируемого участка выявлены очаги распространения и видовой состав сегетальной флоры пропашных культур на примере картофельного поля, включающий 13 видов. Дана характеристика сорной растительности по биогруппам согласно агробиологической классификации. Путем прямого дешифрирования ортофотоплана составлена обучающая выборка засоренных участков для реклассификации исходного растра (ортофотоплана). Методом машинного бучения с помощью инструментов геоинформационной системы QGIS разработана картосхема распространения сорной растительности на картофельном поле. Установлено, что сегетальная флора по площади занимает 0,458 га (27,6%).

The result of assessing the degree of fouling of the agrocenosis according to data obtained using an unmanned aerial vehicle is shown. As a result of the survey of the reclaimed area, distribution zones and species composition of the segetal flora (weedy vegetation) of row crops were identified using the example of a potato field, which includes 13 species. haracteristics of weeds by biogroups according to agrobiological classification are given. By directly aerial photograph interpretation, a training sample of segetal flora areas was compiled to reclassify the original raster (orthophotomap). The machine learning method using the tools of the geoinformation system QGIS has developed a cartographic diagram of the segetal vegetation of the potato field. It was found that on an area of 0.458 hectares (27.6%) segetal flora is widespread.

 дешифровочные признаки аэрофотоснимок агроценоз сегетальные виды агробиологическая реклассификация машинное обучение QGIS SAGA GIS