Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур
The article presents architectural solutions for implementing a decision support system for grain crop yield management. The main objective is to integrate UAV data with historical and current GIS data to ensure adaptive yield prediction in real time. The proposed microservice architecture consists...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Vinnytsia National Technical University
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/802 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Institution
Optoelectronic Information-Power Technologies| _version_ | 1856543906532950016 |
|---|---|
| author | Пасічник, Р.М. Мачуляк, М.В. |
| author_facet | Пасічник, Р.М. Мачуляк, М.В. |
| author_sort | Пасічник, Р.М. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-01-12T10:58:28Z |
| description | The article presents architectural solutions for implementing a decision support system for grain crop yield management. The main objective is to integrate UAV data with historical and current GIS data to ensure adaptive yield prediction in real time. The proposed microservice architecture consists of three functional layers: data ingestion, processing and analytics, modeling and decisions. A key feature is the use of asynchronous communication through Apache Kafka message broker, which ensures loose coupling of components and high throughput. A service for monitoring the effectiveness of agrotechnical recommendations has been developed, which separates forecasting logic from business rule application logic. The system includes mathematical models for checking soil compaction conditions and assessing the feasibility of additional fertilization. Implementation of asynchronous approach ensures fault tolerance, scalability and independent service updates. The technology stack includes Python, scikit-learn, PyTorch, Django, Kubernetes, PostgreSQL/PostGIS. The result is decision support for management decisions on increasing grain crop yields in precision agriculture systems. |
| first_indexed | 2026-02-08T08:10:40Z |
| format | Article |
| id | oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-802 |
| institution | Optoelectronic Information-Power Technologies |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-02-08T08:10:40Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Vinnytsia National Technical University |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-8022026-01-12T10:58:28Z Architectural features of the implementation of a decision support system in grain crops yield management Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур Пасічник, Р.М. Мачуляк, М.В. microservices UAV yield prediction precision agriculture vegetation indices decision supportr system мікросервіси БПЛА прогнозування урожайності точне землеробство вегетаційні індекси система прийняття рішень The article presents architectural solutions for implementing a decision support system for grain crop yield management. The main objective is to integrate UAV data with historical and current GIS data to ensure adaptive yield prediction in real time. The proposed microservice architecture consists of three functional layers: data ingestion, processing and analytics, modeling and decisions. A key feature is the use of asynchronous communication through Apache Kafka message broker, which ensures loose coupling of components and high throughput. A service for monitoring the effectiveness of agrotechnical recommendations has been developed, which separates forecasting logic from business rule application logic. The system includes mathematical models for checking soil compaction conditions and assessing the feasibility of additional fertilization. Implementation of asynchronous approach ensures fault tolerance, scalability and independent service updates. The technology stack includes Python, scikit-learn, PyTorch, Django, Kubernetes, PostgreSQL/PostGIS. The result is decision support for management decisions on increasing grain crop yields in precision agriculture systems. Стаття презентує архітектурні рішення для реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур. Основною метою є інтеграція даних БПЛА з історичними та поточними ГІС-даними для забезпечення адаптивного прогнозування урожайності в реальному часі. Запропонована мікросервісна архітектура складається із трьох функціональних рівнів: прийому даних, обробки та аналітики, моделювання та рішень. Ключовою особливістю є використання асинхронної комунікації через брокер повідомлень Apache Kafka, що забезпечує слабку зв'язаність компонентів та високу пропускну здатність. Розроблено сервіс моніторингу ефективності агротехнічних рекомендацій, який відокремлює логіку прогнозування від логіки застосування бізнес-правил. Система включає математичні моделі перевірки умов ущільнення ґрунту та оцінки доцільності додаткових підживлень. Впровадження асинхронного підходу забезпечує відмовостійкість, масштабованість та незалежне оновлення сервісів. Технологічний стек включає Python, scikit-learn, PyTorch, Django, Kubernetes, PostgreSQL/PostGIS. Результатом є підтримка прийняття управлінських рішень щодо підвищення урожайності зернових культур в системі точного землеробства. Vinnytsia National Technical University 2026-01-12 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/802 10.31649/1681-7893-2025-50-2-96-103 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 50 No. 2 (2025); 96-103 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 50 № 2 (2025); 96-103 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 50 № 2 (2025); 96-103 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-50-2 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/802/731 |
| spellingShingle | мікросервіси БПЛА прогнозування урожайності точне землеробство вегетаційні індекси система прийняття рішень Пасічник, Р.М. Мачуляк, М.В. Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур |
| title | Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур |
| title_alt | Architectural features of the implementation of a decision support system in grain crops yield management |
| title_full | Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур |
| title_fullStr | Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур |
| title_full_unstemmed | Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур |
| title_short | Архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур |
| title_sort | архітектурні особливості реалізації системи підтримки прийняття рішень в управлінні урожайністю зернових культур |
| topic | мікросервіси БПЛА прогнозування урожайності точне землеробство вегетаційні індекси система прийняття рішень |
| topic_facet | microservices UAV yield prediction precision agriculture vegetation indices decision supportr system мікросервіси БПЛА прогнозування урожайності точне землеробство вегетаційні індекси система прийняття рішень |
| url | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/802 |
| work_keys_str_mv | AT pasíčnikrm architecturalfeaturesoftheimplementationofadecisionsupportsystemingraincropsyieldmanagement AT mačulâkmv architecturalfeaturesoftheimplementationofadecisionsupportsystemingraincropsyieldmanagement AT pasíčnikrm arhítekturníosoblivostírealízacíísistemipídtrimkiprijnâttâríšenʹvupravlínníurožajnístûzernovihkulʹtur AT mačulâkmv arhítekturníosoblivostírealízacíísistemipídtrimkiprijnâttâríšenʹvupravlínníurožajnístûzernovihkulʹtur |