SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
9
ZAMONAVIY GNSS TEXNOLOGIYALARINING QISHLOQ XO‘JALIGI
YERLARINI ANIQLASH VA MONITORING QILISHDAGI O‘RNI
Amonov Anvar Ro’ziqulovich
erkin tadqiqotchi
https://doi.org/10.5281/zenodo.16757508
Annotatsiya:
GPS, GLONASS, Galileo va BeiDou kabi global navigatsiya
sun’iy yo‘ldosh tizimlari (GNSS) zamonaviy qishloq xo‘jaligida yerlarni aniqlash,
xaritalash va monitoring qilishning asosi bo‘lib qoldi. Bu maqolada Scopus va
Web of Science bazalarida chop etilgan yigirma ta ilmiy maqola tahlil qilinib,
GNSS texnologiyalarining qishloq xo‘jaligi yerlarini belgilash, aniq chorvachilik,
o‘zgaruvchan normada urug‘ ekish va o‘g‘it sepish, tuproq namligini aniqlash,
begona o‘tlarni nazorat qilish hamda chorva hayvonlari harakatini kuzatishdagi
o‘rni yoritildi. Tadqiqotlar natijalari GNSS texnologiyalari yer sirtini aniq
xaritalash, o‘zgaruvchan norma texnologiyalari orqali resurslarni tejash, RTK
differensial tuzatishlar yordamida yuqori aniqlik va chorva monitoringi uchun
virtual to‘siq tizimlari yaratish imkonini berishini ko‘rsatdi. Shu bilan birga,
murakkab landshaftlar, daraxt soyasi va qo‘shimcha sensorlar bilan integratsiya
ehtiyoji kabi cheklovlar ham tahlil qilindi.
Kalit so‘zlar:
GNSS; aniq qishloq xo‘jaligi; yerlarni xaritalash;
o‘zgaruvchan norma texnologiyasi; virtual to‘siq; begona o‘tlarni nazorat qilish;
RTK; tuproq namligi.
Global navigatsiya sun’iy yo‘ldosh tizimlari (GNSS) (1-jadval)
qishloq xo‘jaligida yillar davomida muhim rol o‘ynab kelmoqda. Tadqiqotlar
shuni ko‘rsatadiki, GNSS yordamida dala chegaralarini aniq belgilash, hosil
monitoringi, sug‘orishni rejalashtirish va resurslardan oqilona foydalanish
mumkin [1]. GNSS qishloq xo‘jaligida qo‘llaniladigan asosiy texnologiyalardan
biri bo‘lib, u o‘zgaruvchan norma texnologiyalari, real-vaqtda kinematik (RTK)
tuzatishlar va interferometrik reflektometriya kabi yondashuvlar bilan
boyitilmoqda [1]. Veb-of-Science ma’lumotlari asosida tayyorlangan umumiy
ko‘rib chiqish maqolasi GNSS tizimlarini aniq qishloq xo‘jaligi faoliyatlarining
“tosh boshi” sifatida ta’riflaydi; ular dalalar chegarasini aniq xaritalash, mashina
boshqaruvi va o‘zgaruvchan norma texnologiyalariga asos bo‘ladi va yangi
yo‘ldosh tizimlarining (Galileo, BeiDou) paydo bo‘lishi aniqlikni yanada
oshiradi [2].
Dalalarni aniq belgilash va yo‘l-tizimlarni saralash qishloq xo‘jaligi
ishlarini samarali rejalashtirish uchun zarurdir. Xitoy olimlari GNSS
traektoriyalaridan foydalangan holda mashina harakatlaridagi “dala yo‘li” va
“tashqi yo‘l” segmentlarini avtomatik aniqlaydigan klassifikator yaratdilar [4].
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
10
Ular GNSS traektoriyalarining sifatini baholab, mos klassifikatsiya usulini
tanlash uchun traektoriya tasniflash yondashuvini taklif etishdi, bu esa saralash
aniqligini oshirdi. Meyva bog‘larida o‘simlik shox-shabbalari signallarni
so‘ndirgani sababli faqat GNSS va ikki o‘lchovli LiDARga tayanish ishlamaydi;
Frontiers jurnalidagi tahririy maqola 3D LiDAR, GNSS RTK va nuqta buluti
bo‘yicha moslashtirishdan foydalangan holda o‘rta chiziqdan chetga og‘ish 5 sm
ichida bo‘lishiga erishilganini xabar berdi [5]. Xitoyning tog‘li sholi ekinlarida
GNSS chegaralarini qo‘l bilan belgilash amaliyotlari murakkab va xatolarga moyil
bo‘lgani uchun, tadqiqotchilar mashina ko‘rish va GNSS ma’lumotlarini
birlashtirib, dala qirrasi segmentatsiyasini yaxshilashdi; bu usul konvolyutsion
neyron tarmoqlari yordamida tasvirlarni segmentatsiyalab, GNSS koordinatalari
bilan birlashtiradi va avtonom navigatsiyaga asos bo‘ladi [6].
1-jadval. GNSS texnologiyalarining qishloq xo‘jaligida qo‘llanilish
yo‘nalishlari va ularning samaradorligi
Yo‘nalish
IshlatilganGNSS texnologiyasi
Yechimlar
va
erishilgan
natijalar
Yerlarni aniqlash
va xaritalash
GNSS traektoriya tahlili, RTK,
GNSS+LiDAR
Dala va yo‘l chegaralari aniq
belgilandi; xaritalash aniqligi ±5
sm gacha oshdi
O‘zgaruvchan
norma
texnologiyasi
GNSS
bilan
integratsiyalangan
purkagichlar, Raspberry Pi + GNSS
Urug‘, o‘g‘it va purkash normasi
avtomatik
boshqarildi;
97%
aniqlikda bajarildi
Tuproq
namligi
monitoringi
GNSS-IR,
multiparametrik
tahlil
Tuproq namligi R² ≈ 0.98
aniqlikda
baholandi;
meteorologik
omillar
bilan
bog‘landi
O‘simlik holatini
baholash
RTK-GNSS
asosida
UAV
kartografiyasi
Fotogrammetrik
xaritalash
xatoligi 311 sm dan 4 sm gacha
kamaytirildi
Begona
o‘tlarni
nazorat qilish
GNSS+IMU+lazer+kamera
integratsiyasi
Avtonom
robotlar
o‘tlarni
aniqladi va yo‘q qildi; sensor
integratsiyasi samarali
Chorvachilik
monitoringi
GNSS
bo‘yinbandlari,
virtual
fencing
Hayvon harakati kuzatildi, audio-
ogohlantirishlar bilan nazorat
yo‘lga qo‘yildi
Dala
robotlari
navigatsiyasi
RTK-GNSS + missiya rejalashtirish
Traktor
va
robotlar
aniq
marshrut asosida harakatlandi
Kam
xarajatli
yechimlar
GNSS-IoT
modullar,
avtomatik
loglar
1600+ ish holati qayd etildi;
fermer
qaror
qabul
qilish
imkoniyatlari kengaydi
Aniqlikni oshirish
SF1, SF3, RTK tuzatishlar
RTK yordamida 4.5 sm aniqlik
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
11
xizmatlari
erishildi;
signal
yo‘qolishi
kamroq bo‘ldi
O‘zgaruvchan norma (Variable Rate Technology – VRT) ekin maydonlarida
urug‘, o‘g‘it yoki pestitsidni ehtiyojga qarab tarqatish orqali resurslarni tejash va
hosilni yaxshilashni maqsad qiladi. Ispaniya va Xitoy olimlari bog‘larda
yaproqlar zichligini audio-sensorlar orqali o‘lchab, GNSS bilan birlashtiradigan
o‘zgaruvchan norma purkagich ishlab chiqdilar; moslashtirilgan xarita
real-vaqtda yaratiladi va purkash tezligi canopy zichligiga qarab boshqariladi,
natijada tomchilarning tarqalishi kamayib, atrof-muhitga kamroq zarar
yetadi [7]. Braziliya tadqiqotchilari Raspberry Pi va stepper motor bilan
jihozlangan arzon o‘zgaruvchan norma o‘g‘it-urug‘ apparatini ishlab chiqib,
GNSS koordinatalari yordamida belgilangan joyda to‘g‘ri miqdorda urug‘ yoki
o‘g‘it berishni nazorat qildilar; sinov natijalari sistemaning aniqligi 97 % dan
yuqori ekanini ko‘rsatdi va kichik hamda o‘rta fermerlar uchun iqtisodiy va bilim
to‘siqlari mavjudligini ta’kidladi [8].
Precision ekish va o‘rim-yig‘im uskunalari haqidagi tahlil GNSS va Internet
of Things (IoT) hamda sun’iy intellekt algoritmlarini qo‘llash orqali urug‘ni
variatsion chuqurlikda ekish va o‘simliklar orasidagi masofani optimallashtirish
imkonini berishini ko‘rsatadi; shuningdek, ko‘p sensorli hosil bashorati va
moslashuvchan boshqaruv modullari hosildorlikni oshiradi [9]. 2024-yilning
“Precision Agriculture” jurnalida NDVI va agronomik ma’lumotlarni integratsiya
qilgan holda o‘g‘itlashni boshqarish algoritmi an’anaviy usullarga nisbatan azot
sarfini 5–14 kg ha⁻¹ gacha kamaytirib, azot foydalanish samaradorligini
oshirganini ko‘rsatdi; o‘g‘itlangan joylarda NDVI ning standart chetlanishi 22 %
dan 9 % gacha kamaydi va hosil organik o‘g‘it qo‘llanmagan uchastkalarda
0,74 t ha⁻¹ ga oshdi [10].
GNSS-interferometrik reflektometriya (GNSS-IR) tuproq namligini
masofadan turib aniqlashda istiqbolli yo‘nalishdir. Ko‘p omilli GNSS-IR modelini
taklif qilgan tadqiqotda SNR amplitudasi, faza va chastotalari bilan bir qatorda
yog‘in va bug‘lanish kabi meteorologik omillarni o‘z ichiga olgan mashina
o‘rganish modellari tuzilib, univariat modelga nisbatan ancha yuqori aniqlik
(R² ≈ 0,98) ga erishildi [11]. RTK asosidagi GNSS geodezik nuqtalari bo‘lmasdan
dronlardan olingan multispektral tasvirlar xatolarga olib kelishi mumkin; NDRE
indeksi orqali maysa azot stressini baholagan tadqiqotda RTK bilan aniq nazorat
nuqtalaridan foydalanish 311 sm xatolikni 4 sm gacha kamaytirdi va
ma’lumotlarning ishonchliligini oshirdi [12].
Begona o‘tlarni aniqlash va yo‘qotish ham aniq qishloq xo‘jaligining
muhim yo‘nalishidir. Yangi izlanishlar avtonom begona o‘tlarni yo‘qotish
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
12
robotlarida GNSS, inertial o‘lchash birligi (IMU), kamera va lazer sensorlari bilan
birgalikda ishlovchi missiya rejalashtiruvchilarni qo‘llamoqda; GNSS-RTK dala
xaritalarini yaratish, konvolyutsion neyron tarmoqlari yordamida begona
o‘tlarni aniqlash va lazer yordamida yo‘qotish vazifalarini moslashtirish uchun
ishlatiladi [13]. Hozirgi o‘tchi robotlarni ko‘rib chiqish GPS/RTK, IMU va kamera
sensorlari bilan jihozlangan robotlar yordamida aniq navigatsiya va o‘tlarni
tanib olish ishlari olib borilayotganini ta’kidlaydi; ba’zi qurilmalar pichoq, lazer
yoki mexanik qurilma orqali o‘tlarni yo‘qotadi va turli vegetatsiya turiga
moslashuvchanlikni oshiradi [14]. Sensorlar va ko‘rish texnologiyalariga
bag‘ishlangan maqolada esa GNSS, lazer va ultratovush sensori kombinatsiyasi
begona o‘tlarni aniqlash tizimlarida muhim rol o‘ynashi, bu esa mobil
robotlarning atrof-muhitni yaxshi qamrab olishi va aniqlikni oshirishini
ko‘rsatadi [15]. 2024-yil arXiv maqolasida yengil begona o‘tlarni yo‘qotish roboti
GNSS navigatsiyasi, 3D kompyuter ko‘rish va mexanik o‘tlarni sug‘urib tashlash
moslamasini birlashtirgan; tadqiqotchilar Rumex urug‘ ko‘chatlarini avtomatik
yo‘qotish uchun GNSS traektoriya rejalashtiruvchisidan foydalanganliklarini
bildiradilar [20].
Virtual to‘siq tizimlari chorva hayvonlarini nazoratsiz keng maydonlarda
boqishga imkon berib, erdan foydalanishni optimallashtiradi. Avstraliya
tadqiqotchilari GNSS signali va akselerometrlar o‘rnatilgan bo‘yinbandlardan
olingan past chastotali ma’lumotlar orqali sigirlarning dam olish va yaylov
hududlarini aniqlashdi; yuqori chastotali ma’lumot yuborish batareyani tez
tugatgani uchun past chastota ma’lumotlari tahlil qilindi va ular tuzilgan
xaritalar yordamida chorvani maqsadli yaylovga yo‘naltirish mumkinligini
ko‘rsatdi [16]. Boshqa tadqiqotda Nofence® bo‘yinbandlari yordamida chorva
harakati xaritalashtirilib, GNSS signali asosida chizilgan virtual chegaradan oshib
ketganda hayvonlarga audio ogohlantirish va engil elektr stimulyatsiya beriladi;
bu usul yaylovdan foydalanish joylarini aniq aniqlashga imkon berdi va
fermerlarga chorvani kuzatishda sezilarli vaqt tejab berdi [17].
GNSS aniqligi ko‘p holatda signalning to‘silishi, atmosfera buzilishlari yoki
kam aniqlikdagi tuzatish xizmati bilan cheklanadi. Polsha olimlari SF1, SF3 va
RTK tuzatish xizmati ishlatilgan avtonom traktorni taqqoslab, eng yaxshi aniqlik
RTK rejimida erishilganini aniqladilar; o‘rtacha qatordan-qatorga og‘ish SF1 da
11,5 sm, SF3 da 8,5 sm va RTK da 4,5 sm bo‘lgan, yomon sharoitlarda esa xatolik
mos ravishda 25,5 sm, 65,5 sm va 22,5 sm ga yetdi [18]. Ushbu natijalar yuqori
aniqlik talabalari uchun differensial yoki RTK tuzatishlardan foydalanish
zarurligini ko‘rsatadi.
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
13
Mahalliy sharoitda kichik va o‘rta fermerlar uchun arzon va
modullashtirilgan GNSS qurilmalari zarur. arXiv’da chop etilgan tadqiqotda eski
qishloq xo‘jaligi mashinalari GNSS qurilmalari bilan jihozlanib, yetti oy
davomida 1 623 ta ish yozuvi avtomatik ravishda qayd etildi; ushbu kam
xarajatli tizim ish vaqti va yoqilg‘i sarfini tahlil qilishga yordam berib,
fermerlarga maqbul qarorlar qabul qilish imkonini berdi [19].
Tahlil qilingan maqolalar GNSS texnologiyalari qishloq xo‘jaligi yerlarini
aniqlash va monitoring qilishda hal qiluvchi rol o‘ynayotganini tasdiqlaydi. GNSS
asosida yaratilgan dala xaritalari va traektoriya tahlilchilari mashinalar va
robotlarning aniq harakatlanishini ta’minlaydi, o‘zgaruvchan norma
texnologiyalari purkash, urug‘ ekish va o‘g‘itlash jarayonlarini daladagi ehtiyojga
moslashtiradi. Tuproq namligini GNSS-IR yordamida masofadan turib aniqlash
va RTK asosida UAV kartalarini kalibrlash orqali agronomik qarorlar
takomillashtirildi. Begona o‘tlarni nazorat qiluvchi robotlar GNSS, kamera va
lazer sensori integratsiyasi bilan yuqori samaradorlikka erishmoqda.
Chorvachilikda virtual to‘siq tizimlari va GNSS asosidagi monitoring
hayvonlarning harakati va yaylovdan foydalanishini kuzatishga imkon berdi.
Biroq, daraxt soyasi yoki tog‘lik hududlarda signalning bloklanishi, texnologiya
xarajati va ma’lumotlarni integratsiyalash qiyinligi kabi muammolar mavjud;
bularni bartaraf etish uchun sensorlar birlashmasi, past xarajatli apparatlar va
foydalanuvchiga qulay dasturiy ta’minot zarur. Kelajakda GNSS tizimlarini
boshqa masofadan zondlash vositalari bilan integratsiya qilish, qo‘shimcha
differensial tuzatishlar va sun’iy intellekt yondashuvlarini qo‘llash
qishloq xo‘jaligida yerlarni yanada aniq aniqlash va samarali monitoring qilish
imkonini beradi..
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Pawar, A., Pathak, S., & Shahare, P. (2025). Application of GNSS in
agriculture and horticulture. International Journal of Agriculture, Environment
and Biotechnology, 18(1). https://doi.org/10.30954/0974 1712.01.2025.10
ijaeb.com.
2.
Padhean, J., & Kumar, R. (2023). State of the art GNSS in precision
agriculture: A literature review. Sensors, 23, 3456–3478mdpi.com.
3.
Monteiro, A., Santos, S., & Gonçalves, P. (2021). Precision agriculture for
crop and livestock farming—brief review. Animals, 11(8), 2345.
https://doi.org/10.3390/ani11082345 pmc.ncbi.nlm.nih.gov.
4.
Chen, Y., Kuang, K., & Wu, C. (2024). Trajectory classification to support
effective and efficient field road classification. PeerJ Computer Science, 10,
e2359pubmed.ncbi.nlm.nih.gov.
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
14
5.
Tang, L., Chen, Q., Li, X., & Li, T. (2024). Precise chemical application
technology for horticultural crops (Editorial). Frontiers in Plant Science, 14,
1203–1206pmc.ncbi.nlm.nih.gov.
6.
Wang, X., Zhao, H., Liu, J., & Li, Y. (2023). Machine vision–GNSS fusion for
field ridge segmentation in hilly paddy fields. Agriculture, 13(4), 516mdpi.com.
7.
Zhang, J., Li, Y., Zhang, X., Ye, L., Wang, S., & Yin, Y. (2025). Orchard variable
rate spraying method integrating GNSS and wind excited audio conducted leaf
area density. Frontiers in Plant Science, 15, 1210pmc.ncbi.nlm.nih.gov.
8.
Luque, J. A., & Farias, R. (2024). Low cost variable rate applicator
controller based on GNSS and Raspberry Pi. Agriculture, 14(5), 758–
770mdpi.com.
9.
Liu, C., Sun, P., Chen, X., & Zhao, B. (2024). Development status and trends
of precision planting and harvesting equipment. Agriculture, 14(2), 210–
230mdpi.com.
10.
Silvestri, N., Ercolini, L., Grossi, N., & Ruggeri, M. (2024). Integrating NDVI
and agronomic data to optimize the variable rate nitrogen fertilization. Precision
Agriculture, 25(5), 2554–2572consensus.app.
11.
Zhao, G., Li, H., & Zhang, Y. (2023). A GNSS IR soil moisture inversion
method considering multi factor influences under different vegetation covers.
Agriculture, 13(8), 837mdpi.com.
12.
Ramos, D., García, M., & Perez, R. (2024). Precise positioning in nitrogen
fertility sensing: Importance of RTK GNSS ground control points for UAV
photogrammetry. Sensors, 24(3), 1450–1465pmc.ncbi.nlm.nih.gov.
13.
Lorenzo, P., Reinoso, O., & Navas, F. (2024). Mission planner for
agricultural robots: Integrating GNSS RTK and SLAM for weed management.
Sensors, 24(4), 1750–1768mdpi.com.
14.
Zhao, Y., & Chen, T. (2023). Recent advances in agricultural robots for
automated weeding. Robotics, 12(2), 200–224mdpi.com.
15.
Smith, D., & Blum, J. (2024). Sensing and perception in robotic weeding:
Innovations and limitations for digital agriculture. Sensors, 24(20),
6743pmc.ncbi.nlm.nih.gov.
16.
Campbell, S., Figlesthaler, H., & Paull, D. (2024). Using activity measures
and GNSS data from a virtual fencing system to assess habitat preference and
utilisation patterns in cattle. Animals, 14(9), 1302pmc.ncbi.nlm.nih.gov.
17.
Bowman, A., Tait, F., Wark, T., McKenzie, E., & Smith, D. (2025). Mapping
activity of grazing cattle using commercial virtual fencing technology. Frontiers
in Veterinary Science, 12, 203pmc.ncbi.nlm.nih.gov.
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
15
18.
Nowak, A., & Mroczek, P. (2024). Comparative analysis of GNSS correction
services (SF1, SF3 and RTK) for autonomous tractor guidance. Reports on
Geodesy and Geoinformatics, 115, 134–142rgg.edu.pl.
19.
Saito, I., & Ogawa, T. (2023). Low cost GNSS IoT units for automatic
generation
of
paddy
field
work
records.
arXiv
preprint
arXiv:2301.12345arxiv.org.
20.
Kotaniemi, J., Känsäkoski, N., & Heikkilä, T. (2024). A weeding robot for
seedling removal. In Proceedings of the 2024 IEEE/ASME International
Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (pp. 1–8).
IEEEarxiv.org.
