ГІС-орієнтоване сільське господарство: впровадження точного землеробства та сприяння сталим аграрним практикам

2026;
: cc. 16 - 25
ISSN: 3083-6441 (online)

https://doi.org/10.23939/pa2026.01.016
Надіслано: Лютий 09, 2026
Прийнято: Березень 09, 2026
Опубліковано: Травень 12, 2026
1
Кафедра фотограмметрії та геоінформатики, Національний університет «Львівська політехніка»
ORCID: 0000-0002-5789-0433
2
Кафедра фотограмметрії та геоінформатики, Національний університет «Львівська політехніка»
ORCID: 0000-0002-6013-0873
3
Кафедра кадастру територій, Національний університет «Львівська політехніка»
ORCID: 0000-0003-2538-0727
4
Кафедра кадастру територій, Національний університет «Львівська політехніка»
ORCID: 0000-0003-1476-6149

Мета. Дослідження спрямоване на комплексне обґрунтування ролі геоінформаційних систем (ГІС) як ключового інструменту цифрової трансформації сучасного сільського господарства та практичної реалізації принципів точного землеробства. Розглянуто концепцію переходу від традиційного усередненого управління агровиробництвом до просторово-диференційованих цифрових технологій, що забезпечують підвищення ефективності використання земельних і матеріальних ресурсів. Метою є оцінка потенціалу ГІС для детального просторового аналізу агроекосистем, виявлення внутрішньопольової неоднорідності, оптимізації агротехноло- гічних процесів, підвищення продуктивності сільськогосподарського виробництва та формування екологічно збалансованих і довгостроково сталих аграрних практик. Методи. У дослідженні застосовано комплекс геоінформаційних, статистичних та аналітичних методів, включаючи просторове моделювання, багатошаровий аналіз ГІС-даних та інтеграцію  різнорідних джерел  інформації.  Інформаційну базу сформовано на основі супутникових даних дистанційного зондування Землі, зокрема мультиспектральних знімків, агрохімічних обстежень ґрунтів, цифрових моделей рельєфу та агровиробничих спостережень. Особливу увагу приділено кластеризації агроекосистем за рівнем продуктивності, аналізу просторових кореляцій між рослинністю та ґрунтовими характеристиками, а також формуванню агротехнологічних зон на основі індексів рослинності (NDVI та похідних показників). Результати. Встановлено, що використання ГІС суттєво підвищує точність просторової діагностики стану агроекосистем та дає змогу виявляти ділянки з різним рівнем продуктивності й агроекологічного стану. Доведено наявність стабільних просторових залежностей між вегетаційними індексами та ґрунтовими параметрами, що забезпечує науково обґрунтовану основу для диференційованого внесення ресурсів. Показано, що впровадження просторово-орієнтованого управління дає змогу зменшити витрати на мінеральні добрива та засоби захисту рослин, підвищити врожайність культур і знизити внутрішньопольову варіабельність продуктивності. Додатково підтверджено ефективність ГІС для довгострокового моніторингу стану земельних ресурсів і виявлення деградаційних процесів. Практична значущість. Отримані результати підтверджують доцільність широкого впровадження ГІС-технологій у системи точного землеробства та аграрного менеджменту. Запропоновані підходи можуть бути використані для створення цифрових платформ агромоніторингу, систем підтримки прийняття управлінських рішень  та адаптивних моделей сталого землекористування. Їх реалізація сприятиме підвищенню ресурсоефективності, зниженню екологічного наванта- ження та зміцненню продовольчої безпеки.

  1. Atzberger,   C.   (2013).   Advances   in   remote   sensing   of   agriculture.   Remote   Sensing,   5(2),   949–981.   DOI: https://doi.org/10.3390/rs5020949
  2. Burrough, P. A., McDonnell, R. A., & Lloyd, C. D. (2015). Principles of geographical information systems. Oxford University Press.
  3. Campbell,  J.  B.,  &  Wynne,  R.  H.  (2011).  Introduction  to  remote  sensing  (5th  ed.).  Guilford  Press.  URL: https://www.guilford.com/excerpts/campbell2_old_ch1.pdf?t=1
  4. Gebbers, R., & Adamchuk, V. I. (2010). Precision agriculture and food security. Science, 327(5967), 828–831. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1183899
  5. Goodchild, M. F. (2007). Citizens as sensors: The world of volunteered geography. GeoJournal, 69, 211–221. DOI: https://doi.org/10.1007/s10708-007-9111-y
  6. Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of MODIS vegetation indices.
  7. Remote Sensing of Environment, 83(1–2), 195–213. DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2
  8. Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J. and Rhind, D. W. (2015) Geographic Information Science and Systems. John Wiley & Sons, 560.
  9. McBratney, A., Whelan, B., & Ancev, T. (2005). Future directions of precision agriculture. Precision Agriculture, 6, 7–23.DOI:    https://doi.org/10.1007/s11119-005-0681-8
  10. Pierce,  F.  J.,  &  Nowak,  P.  (1999).  Aspects  of  precision  agriculture.  Advances  in  Agronomy,  67,  1–85.  DOI: https://doi.org/10.1016/S0065-2113(08)60513-1
  11. Shekhar, S., & Xiong, H. (2008). Encyclopedia of GIS. Springer.
  12. Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127–150. DOI: https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
  13. Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023
  14. Zhang, N., Wang, M., & Wang, N. (2002). Precision agriculture—a worldwide overview. Computers and Electronics in Agriculture, 36(2–3), 113–132. DOI: https://doi.org/10.1016/S0168-1699(02)00096-0
  15. Zhang, C., Kovacs, J. M. (2012). The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: a review.
  16. Precision Agric 13, 693–712 (2012). DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-012-9274-5