Современное сельское хозяйство отличается высокой динамикой процессов, зависимостью от внешних факторов и необходимостью рационального использования ресурсов. В условиях цифровизации агропромышленного комплекса особое значение приобретает интеграция данных в единую систему знаний, доступную исследователям, фермерам и лицам, принимающим решения. Разрабатываемая информационно-аналитическая система (ИАС) решает эту задачу посредством модульной платформы. Ключевой компонент — модуль «История поля», обеспечивающий сбор, хранение и визуализацию агротехнологических данных, а также формирование рекомендаций и прогнозов на основе онтологического представления знаний. Онтология формализует знания: сущности и процессы агропроизводства описаны через классы, отношения и иерархии, что обеспечивает систематизацию данных, их машинную интерпретацию и интеграцию в аналитические сервисы. Архитектура модуля включает два блока: «Ресурсы» — учёт материально-технической базы хозяйства (техника, сорта культур, удобрения, средства защиты растений); «Управление» — построение и анализ севооборотов, ведение агротехнологических карт (техкарт), календаря полевых работ и картографическую визуализацию урожайности. Для наполнения ИАС использованы регистр базовых агротехнологий, типовые техкарты, классификаторы культур, сортов, удобрений и пестицидов, справочные материалы по агрономии, экспертные таблицы по севооборотам и операциям. Онтологическая модель системы включает три уровня. Первый отражает ресурсы хозяйства: технику, сорта культур, удобрения и средства защиты растений. Второй описывает процессы — севообороты, агротехкарты, календарь и карту как инструменты планирования и анализа. Третий фиксирует результаты деятельности, включая структуру урожайности, показатели мониторинга и прогнозные модели. Между сущностями выстраиваются семантические связи, учитывающие временные и пространственные характеристики. Модель сопоставляет ресурсы с агротехкартами, сохраняет историю для каждого поля, формирует рекомендации по выбору культур и агрохимикатов, прогнозирует урожайность с учётом множества факторов. Интеграция данных сортов и агротехнологических карт обеспечивает формирование обоснованных рекомендаций. При выборе сорта система учитывает историю поля и предлагает операции с указанием норм удобрений и средств защиты растений. Если в предыдущие сезоны фиксировался дефицит питания, формируются скорректированные дозировки, согласованные с государственными реестрами. Картографическая визуализация севооборотов позволяет анализировать чередование культур за многолетний период и выделять поля с риском повторного размещения, что повышает устойчивость агросистем. Научная новизна заключается в применении онтологического подхода для формализации агротехнологических знаний. В отличие от традиционных баз данных, где сведения хранятся в таблицах, онтология отражает взаимосвязи между сущностями агросистемы и обеспечивает интеллектуальный анализ, семантический поиск и автоматическое формирование сценариев агропроизводства. Практическая значимость модели выражается в возможности принятия решений на уровне хозяйства. Система анализирует историю поля, формирует рекомендации по ресурсам и срокам операций. Это позволяет не только фиксировать существующие проблемы, но и предупреждать их, снижая риски недобора урожая. Для фермеров система становится инструментом управления ресурсами и оптимизации затрат, для научных сотрудников — базой для анализа агроландшафтов и моделирования динамики агросистем, а для цифровой платформы — основой интеграции с внешними источниками данных, включая государственные реестры, спутниковый мониторинг и прогнозные модели. Онтология модуля «История поля» в составе ИАС формирует основу для описания, хранения и анализа знаний о сельскохозяйственном производстве. Она обеспечивает преемственность между наукой и практикой, создаёт условия для интеллектуализации управления полями и ресурсами и закладывает базу для дальнейшего развития — от автоматизированных рекомендаций до прогнозирования и адаптивного планирования сельхозработ. Подход не только решает проблему унификации данных, но и открывает новые возможности для практического использования цифровых технологий в агроэкологии и земледелии.

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-15-2024-545 от 24 апреля 2024 года)