Цифрове землеробство: процес підтримки прийняття розумних рішень для стійкого до зміни клімату сільського господарства в Київській агломерації
DOI:
https://doi.org/10.31548/zemleustriy2025.03.0%25pКлючові слова:
точне землеробство, цифрове землеробство, приміське землеробство, зміна землекористування, логістичні витрати, інтеграція політик, Київська агломераціяАнотація
Швидке зростання мегаполісів суттєво змінює життєздатність аграрного сектора економіки у приміських регіонах. Використовуючи Київську агломерацію як багатий на дані випробувальний полігон, це дослідження поєднує модульний робочий процес підтримки прийняття рішень за допомогою БПЛА та штучного інтелекту з емпіричними обмеженнями, що виникають у сфері землекористування, ринків праці, логістики та земельної ренти. Регіональні дані свідчать, що сільськогосподарські угіддя скоротилися до 0,21% площі (≈0,18 тис. га), проти >54% зелених зон; різниця в оплаті праці (16 500 грн харчова промисловість проти 14 000 грн у сільському господарстві) та транспортні витрати на рівні 20–250 грн/км підривають маржу фермерських господарств та утримання робочої сили, тоді як орендна плата в прайм-зоні до 25 млн грн/га/рік посилює тиск на конверсію (базові таблиці та цифри Києва та області). Ці структурні розбіжності мотивують розвиток цифрового землеробства, яка явно враховує політику та витрати. Тому, запропоновано створити прототип робочого процесу підтримки прийняття рішень, який поєднує аналіз знімків БПЛА/супутників, польовий Інтернет речей та історичні дані про клімат/врожай з адміністративно-економічними рівнями (орендна плата, градієнти заробітної плати, витрати на перевезення). Інформаційна система перетворює вхідні дані з кількох джерел у швидке та результативне виявлення проблемних моментів, час поливу та рекомендації щодо розподілу вхідних даних. У той же час, системний (програмний) модуль бізнес-логіки оцінює вибір маршруту/транспортного засобу відповідно до профілів витрат у приміському регіоні — процес спільного проектування зацікавленими сторонами (фермери, переробники та планувальники) визначає зручність використання та передачу. В дослідженні представлено (1) базовий рівень приміського розвитку Києва (земля, заробітна плата, логістика, розподіл підприємств), (2) архітектуру робочого процесу БПЛА-штучного інтелекту та точок інтеграції з CRM-системами для ферм та публічними даними аграрного виробництва, а також (3) систему оцінювання, яка пов'язує KPI аграрного сектору та промисловості з просторово-економічними обмеженнями для стійкого впровадження. Цей підхід розроблений для транскордонного реплікації (Україна – Німеччина) та для інформування про ефективні результати політики щодо цифрового управління земельними ресурсами та стійкості приміських агропродовольчих фондів.
Ключові слова: точне землеробство, цифрове землеробство, БПЛА, підтримка прийняття рішень штучним інтелектом, приміське землеробство, зміна землекористування, логістичні витрати, Київська агломерація, стійкість, інтеграція політик.
Посилання
1. Agrawal, J., & Arafat, M. Y. (2024). Transforming farming: A review of AI-powered UAV technologies in precision agriculture. Drones, 8(11), 664. DOI: https://doi.org/10.3390/drones8110664.
2. Guebsi, R., Mami, S., & Chokmani, K. (2024). Drones in precision agriculture: A comprehensive review of applications, technologies, and challenges. Drones, 8(11), 686. DOI: https://doi.org/10.3390/drones8110686.
3. Miller, T., Mikiciuk, G., Durlik, I., Mikiciuk, M., Łobodzińska, A., & Śnieg, M. (2025). The IoT and AI in agriculture: The time is now—A systematic review of smart sensing technologies. Sensors, 25(12), 3583. DOI: https://doi.org/10.3390/s25123583.
4. Urdu, D., Berre, A. J., Sundmaeker, H., Rilling, S., Roussaki, I., Marguglio, A., … Wolfert, S. (2024). Aligning interoperability architectures for digital agri-food platforms. Computers and Electronics in Agriculture, 224, 109194. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109194.
5. Obayi, R., Choudhary, S., Nayak, R., & Ramanjaneyulu, G. V. (2024). Pragmatic interoperability for human–machine value creation in agri-food supply chains. Information Systems Frontiers. DOI: https://doi.org/10.1007/s10796-024-10567-x.
6. Falcão, L., Matar, S., Rauch, E., Elberzhager, F., & Koch, K. (2023). Next-generation interoperability: A framework for data spaces and OPC UA-based automations. Information, 14(8), 440. DOI: https://doi.org/10.3390/info14080440.
7. Open Geospatial Consortium (OGC). (2022). OGC SensorThings API Part 1: Sensing (v1.1). Available at: https://docs.ogc.org/is/18-088/18-088.html. (Standards reference for middleware/FAIR alignment.)
8. Arz von Straussenburg, S., Aldenhoff, T., & Riehle, D. (2024). Improving OGC SensorThings API for industrial IoT use cases: Lessons from real-world scenarios. In Proceedings of the 27th AGILE Conference on Geographic Information Science. CEUR-WS.
9. Awais, M., Wang, X., Hussain, S., Aziz, F., & Mahmood, M. Q. (2025). Advancing precision agriculture through digital twins and smart farming technologies: A review. AgriEngineering, 7(5), 137. DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering7050137.
10. Bahmutsky, S., Grassauer, F., Arulnathan, V., & Pelletier, N. (2024). A review of life cycle impacts and costs of precision agriculture for cultivation of field crops. Sustainable Production and Consumption. DOI: https://doi.org/10.1016/j.spc.2024.11.010.
11. Zhai, Z., Martínez, J. F., Beltran, V., & Martínez, N. L. (2020). Decision support systems for agriculture 4.0: Survey and challenges. Computers and Electronics in Agriculture, 170, 105256. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105256.
12. Yousaf, H., Kayvanfar, V., Mazzoni, S., & Elomri, A. (2023). From decision support to Agriculture 4.0: A systematic review of data-driven systems and adoption challenges. Frontiers in Sustainable Food Systems, 7, 1107026. DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2023.1107026.
13. Nazarenko, V., & Martyn, A. (2025). Urban growth and agrarian dynamics: Evaluating the Kyiv agglomeration’s economic landscape. Economics and Business Management, 2(16), 24-41.
14. Nazarenko, V. (2023). Urban futures reimagined: Advanced ecological-economic frameworks for sustainable growth [Monograph]. National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine. Available at: https://dglib.nubip.edu.ua/handle/123456789/10692.
15. Nazarenko, V., Ostroushko, B., (2024). Smart city management system utilizaing micro-services and iot-based systems. Energiya, (1), 29-38. DOI: https://doi.org/10.31548/energiya1(71).2024.029.
16. United Nations. (2015). Transforming our world: The 2030 Agenda for Sustainable Development. United Nations. Available at: https://sdgs.un.org/2030agenda.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Землеустрій, кадастр і моніторинг земель
TЦя робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними 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).
