Наведено підхід до формування маршрутів руху сільськогосподарської техніки на основі електронних карт полів із використанням програмного забезпечення QGIS та супутникових навігаційних технологій. Запропонований алгоритм охоплює етапи підготовки вихідних даних, перетворення контурів полів у метричну проєкцію, створення прямокутної сітки з кроком, що відповідає робочій ширині агрегату, генерування центроїдів комірок, присвоєння їм впорядкованих індексів маршруту та побудову безперервної траєкторії проходів машини. Для підвищення придатності маршруту до практичного використання застосовується згладжування геометрії ліній, що зменшує кількість різких поворотів. Сформовані маршрути експортуються у формати, сумісні з ГНСС терміналами та автопілотними системами. Спосіб формування маршрутів базується на відкритому програмному забезпеченні, не потребує спеціалізованих комерційних платформ і може бути інтегроване у виробничі процеси точного землеробства для зменшення перекриттів, оптимізації використання пального та зниження рівня техногенного навантаження на ґрунт. Запропонований підхід може слугувати практичним інструментом для аграрних підприємств і навчальним прикладом для підготовки фахівців із ГНСС технологій в агросекторі.
- Amongo, R. M., Saludes, R., Gallegos, R. K., Relativo, P. L., Duminding, R. S., Pantano, A. D., Cunan, J. J. P., & Lalap-Borja, G. N. (2023). A GIS-based land suitability model for agricultural tractors in CALABARZON Region, Philippines. Scientific Reports, 13, 23872. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-45071-w
- Donat, M., Geistert, J., Grahmann, K., & Bellingrath- Kimura, S. D. (2023). Field path optimization to reduce headland and turning maneuvers at regional scales: Automated detection of cultivation direction in the state of Brandenburg, Germany. Precision Agriculture, 24, 2126–2147. DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-023-10033-9
- Gołąb, J., & Pirowski, T. (2019). An attempt at the automation of the routing of mountain forest roads with the use of GIS spatial analyses. Geomatics and Environmental Engineering, 13(4). DOI: https://doi.org/10.7494/geom.2019.13.4.17
- Mukhamedova, K. R., Cherepkova, N. P., Korotkov, A. V., Dagasheva, Z. B., & Tvaronavičienė, M. (2022). Digitalisation of agricultural production for precision farming: A case study. Sustainability, 14(22), 14802. DOI: https://doi.org/10.3390/su142214802
- Mustashkina, D., Khamanov, M., Kalimullin, M., & Karpova, N. (2021). Development of agriculture based on geographic information technologies. E3S Web of Conferences, 282, 07019. DOI: https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202128207019
- Oymatov, R., & Safayev, S. (2021). Creation of a complex electronic map of agriculture and agro-geo databases using GIS techniques. E3S Web of Conferences, 258, 03020. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125803020
- Oymatov, R., Reymov, M., Narbaev, S., Bakhriyev, M., Maksudov, R., & Salimova, B. (2023). Development of the technological system of creating an electronic map of agriculture using GIS technology. E3S Web of Conferences, 386, 04002. DOI: https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202338604002
- Padhiary, M., Saha, D., Kumar, R., Sethi, L. N., & Kumar,A. (2024). Enhancing precision agriculture: A comprehensive review of machine learning and AI vision applications in all-terrain vehicle for farm automation. Smart Agricultural Technology, 8, 100483. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100483
- Phasinam, T., Phasinam, K., U-kaew, A., Piyathamrongchai, K., Hatitara, R., Raghavan, V., Nemoto, T., & Sitthichai, A. (2025). Real-time monitoring and positioning of agricultural tractors using a low-cost GPS and IoT device. International Journal of Geoinformatics, 21(1), 111–120. DOI: https://doi.org/ 10.52939/ijg.v21i1.3799
- QGIS Association. (2025). QGIS overview. QGIS.org. November 12, 2025. URL: https://qgis.org/project/ overview/
- Zhang, S., Liu, H., Cao, X., & Meng, Z. (2024). Agricultural machinery movement trajectory recognition method based on two-stage joint clustering. Agriculture, 14, 2294. DOI: https://doi.org/10.3390/ agriculture14112294
- Zhou, J., Wang, X., Zhang, R., Feng, Q., Ma, W. (2013). Automatic Navigation Based on Navigation Map of Agricultural Machine. In: Li, D., Chen, Y. (eds) Computer and Computing Technologies in Agriculture VI. CCTA 2012. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 392. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642- 36124-1_37
- Рижок, З., & Ступень, Р. (2025). Застосування методів штучного інтелекту для просторового аналізу сільськогосподарського землекористування у геоінформаційній системі QGIS. Точне земле- робство, 1 (1), 21–27. DOI: https://doi.org/10.23939/ pa2025.01.021