ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ АГРОНОМИЧЕСКИХ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

  • Anna I. Pavlova Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий Российской академии наук (СФНЦА РАН); Новосибирский государственный университет экономики и управления https://orcid.org/0000-0001-6159-1439
Ключевые слова: пространственная база данных (база геоданных), системы управления базами данных, агрономическая геоинформационная система, сельскохозяйственные земли, облачные технологии, технологии обработки, большие данные (Big Data)

Аннотация

Работа посвящена разработке пространственных баз данных для оценки сельскохозяйственных земель. База геоданных направлена на геоинформационное обеспечение оценки, агроэкологическую типизацию (группы, типы земель) сельскохозяйственных земель, разработку адаптивно-ландшафтных систем земледелия. В работе представлено содержание базы данных регионального и локального уровней. Предложены три разных способа взаимодействия пользователя с базой данных агрономической геоинформационной системы (АгроГИС). Для практической реализации предложено использовать объектно-функциональный подход к разработке базы данных, основанный на применении облачных технологий хранения данных в СУБД SQlite.

Обоснование. Геоинформационное обеспечение агрономических геоинформационных систем (АгроГИС) направлено на оценку природно-территориальных условий и экологических факторов в агроландшафтах, разработку адаптивно-ландшафтных систем земледелия. Базы геоданных АгроГИС служат для хранения, анализа и представления пространственной информации о сельскохозяйственных землях. Как показал анализ литературных источников термин «база геоданных» сформировался более двадцати лет назад. При этом известны различные базы геоданных: археологические, картографические, почвенные и др. Они отличаются объектом исследований, структурой и содержанием, а также способом организации данных. Это указывает на актуальность тематики настоящих исследований.

Цель работы состоит в разработке структуры и содержания базы геоданных агрономической ГИС.

Материалы и методы. Использован объектно-функциональный подход к разработке базы данных, который поддерживается объектно-ориентированными системами управления баз данных (СУБД) и классическими реляционными СУБД. Суть такого подхода состоит в реализации функциональных задач с учетом потребностей пользователя.

Результаты. Предложены основные составляющие базы геоданных в виде отдельных наборов пространственных классов (Климат, Рельеф, Почвы, Растительность, Гидрография, Агролафндшафты). При этом в работе показана необходимость практической реализации агрономических геоинформационных баз геоданных с нескольких аспектов.

Заключение. При разработке пространственных баз данных агрономических ГИС наиболее важным признаком является возможность постоянного обновления информации в виде темпоральной составляющей. Практическая реализация темпоральных баз геоданных возможна при использовании нереляционных систем управления баз данных, а также методов обработки больших данных (Big Data).

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биография автора

Anna I. Pavlova, Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий Российской академии наук (СФНЦА РАН); Новосибирский государственный университет экономики и управления

кандидат технических наук, доцент

Литература

Kalichkin V.K., Pavlova A.I. Agronomicheskie geoinformatsionnye sistemy [Agronomic geoinformation systems]. Novosibirsk, SFNTsA RAN, 2018, 347 p.

Date K. J. Vvedenie v sistemy baz dannykh [Introduction to database systems]. M.: Izdatel’skiy dom «Vil’yame», 2005, 1328 p.

Matchin V.T. Obrazovatel’nye resursy i tekhnologii, 2017, no. 3 (20), pp. 100-108. https://doi.org/10.21777/2500-2112-2017-3-100-108.

Pavlova A.I., Kalichkin V.K. Sibirskiy vestnik sel’skokhozyaystvennoy nauki, 2018, vol. 48, no. 1, pp. 80-88.

Pavlova A.I. Nauka Krasnoyar’ya, 2020, no. 4, pp. 370-382. https://doi.org/10.12731/2070-7568-2020-4-370-382

Decree of the President of the Russian Federation “On the strategy of scientific and technological development of the Russian Federation” dated 1.12. 2016 No. 642. http://static.kremlin.ru/media/acts/files/0001201612010007.pdf

Shayakbarov N.F., Zorin D.S. Inzhenernyy vestnik Dona, 2015, no. 2, part 2. http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/2974

AABSyS IT. Agriculture. 2021. https://www.aabsys.com/industries/gis-for-natural-resource-management/gis-agriculture/

De P., Sinha A.P., Vessey I. An Imperical investigation of factors influencing object-oriented database querying. Information Technology and Management, 2001, no. 2, pp.71-93. http://dx.doi.org/10.1023/A:1009934820999

Geospatial World. How GIS is enabling the agricultural sector. 2021. https://www.geospatialworld.net/blogs/gis-in-agriculture/

GIS Geography. Agriculture Technology: How GIS Can Help You Win the Farm. 2021. https://gisgeography.com/farming-agriculture-technology/

Gruss A.,Thorson J. T. Developing spatio-temporal models using multiple data types for evaluating population trends and habitat usage ICES. Journal of Marine Science, 2019, no. 76 (6), pp. 1748–1761. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsz075

Güting R.H. An introduction to spatial database systems. The VLDB Journal, 1994, vol. 3, no. 4. pp. 1-32. https://www.cise.ufl.edu/~mschneid/Research/thesis_papers/Gue94VLDBJ.pdf

Jitkajornwanich K., Pant N., Fouladgar M., Elmasri R. A survey on spatial, temporal, and spatio-temporal database research and an original example of relevant applications using SQL ecosystem and deep learning. Journal on Information and Telecommunication, 2020, vol. 4, is. 4, pp. 524-559. https://doi.org/10.1080/24751839.2020.1774153

Li L., Zhu D., Yao S. at al. Design and implementation of geographic information systems, remote sensing, and global positioning system –based information platform for locust control. Journal Applied Remote Sensing, 2014, vol. 8 (1), 084899. https://doi.org/10.1117/1.JRS.8.084899

Maes W. H., Steppe K. Perspectives for remote sensing with unmanned aerial vehicles in precision agriculture. Trends in Plant Science, 2018, no. 24 (2), 152-164. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2018.11.007

NASS. CroplandCROS web app updates existing geospatial data product for agricultural commodities in the United States. United States Department of Agriculture, National Agricultural Statistics Service. 2021. https://www.nass.usda.gov/Newsroom/2021/10-28-2021.php

Rigaux P., Scholl M., Voisard A. Spatial databases with application to GIS: Third Edition. USA: Morgan kaufman publishers, 2002, 440 p.

Takor Group. 5 Ways GIS Is Transforming Agriculture and The Environment. 2017. URL: https://www.mappt.com.au/2017/04/04/5-ways-gis-transforming-agriculture-environment/ (data obrashcheniya 06.11. 2021).

Yenni G.M., Christensen E.M., Bledsoe E.K., Supp S.R., Diaz R.M., White E.P., et al. Developing a modern data workflow for regularly updated data. PLoS Biol., 2019, vol. 17 (1), e3000125. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000125


Просмотров аннотации: 257
Загрузок PDF: 158
Опубликован
2022-03-21
Как цитировать
Pavlova, A. (2022). ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ АГРОНОМИЧЕСКИХ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 13(5), 336-349. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2021-13-5-336-349
Раздел
Сельскохозяйственные исследования