Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: agriculture, information technology, online map, crop varieties, precision farming, information Extraction, agricultural texts, сельское хозяйство, информационные технологии, онлайн-карта, сорта сельскохозяйственных культур, точное земледелие, извлечение информации, сельскохозяйственные тексты
Аннотация: Актуальность обусловлена активным внедрением в сельское хозяйство информационных технологий, позволяющих оптимизировать затраты ресурсов на поиск и практическое применение различных сортов в определенных природных условиях. Цель - разработка карты с помощью искусственного интеллекта, где будут отражены наиболее подходящие для опредПоказать полностьюелённой территории сорта сельскохозяйственных культур на основе анализа их описаний. Разработанный прототип демонстрирует возможность создания динамических цифровых карт сортовой продуктивности, что открывает новые перспективы для точного земледелия, поддержки принятия решений агрономами и стратегического планирования в селекции. В работе предложена методика извлечения агрономически значимых характеристик из текстовых источников и их последующей геопространственной визуализации. Практическая значимость исследования заключается в формировании цифрового инструмента, способствующего повышению обоснованности выбора сортов и снижению производственных рисков в условиях изменяющейся внешней среды. The relevance of the study is due to the active introduction of information technologies in agriculture, which allows for the optimization of resource costs for the search and practical application of various crop varieties in specific natural conditions. The goal is to use artificial intelligence to develop a map that reflects the most suitable crop varieties for a particular area based on the analysis of their descriptions. The developed prototype demonstrates the possibility of creating dynamic digital maps of crop productivity, which opens up new prospects for precision farming, decision support for agronomists, and strategic planning in breeding. The paper proposes a methodology for extracting agronomically significant characteristics from textual sources and their subsequent geospatial visualization. The practical significance of the study lies in the development of a digital tool that enhances the validity of crop variety selection and reduces production risks in the context of a changing external environment.
Журнал: Экономика строительства
Выпуск журнала: № 3
Номера страниц: 375-376
ISSN журнала: 01317768
Место издания: Москва
Издатель: ООО "Русайнс"