Цифрове землеробство: процес підтримки прийняття розумних рішень для стійкого до зміни клімату сільського господарства в Київській агломерації - Nazarenko, V. (Землеустрій, кадастр і моніторинг земель, 2025)
Швидке зростання мегаполісів суттєво змінює життєздатність аграрного сектора економіки у приміських регіонах. Використовуючи Київську агломерацію як багатий на дані випробувальний полігон, це дослідження поєднує модульний робочий процес підтримки прийняття рішень за допомогою БПЛА та штучного інтелекту з емпіричними обмеженнями, що виникають у сфері землекористування, ринків праці, логістики та земельної ренти. Регіональні дані свідчать, що сільськогосподарські угіддя скоротилися до 0,21% площі (≈0,18 тис. га), проти >54% зелених зон; різниця в оплаті праці (16 500 грн харчова промисловість проти 14 000 грн у сільському господарстві) та транспортні витрати на рівні 20–250 грн/км підривають маржу фермерських господарств та утримання робочої сили, тоді як орендна плата в прайм-зоні до 25 млн грн/га/рік посилює тиск на конверсію (базові таблиці та цифри Києва та області). Ці структурні розбіжності мотивують розвиток цифрового землеробства, яка явно враховує політику та витрати. Тому, запропоновано створити прототип робочого процесу підтримки прийняття рішень, який поєднує аналіз знімків БПЛА/супутників, польовий Інтернет речей та історичні дані про клімат/врожай з адміністративно-економічними рівнями (орендна плата, градієнти заробітної плати, витрати на перевезення). Інформаційна система перетворює вхідні дані з кількох джерел у швидке та результативне виявлення проблемних моментів, час поливу та рекомендації щодо розподілу вхідних даних. У той же час, системний (програмний) модуль бізнес-логіки оцінює вибір маршруту/транспортного засобу відповідно до профілів витрат у приміському регіоні — процес спільного проектування зацікавленими сторонами (фермери, переробники та планувальники) визначає зручність використання та передачу. В дослідженні представлено (1) базовий рівень приміського розвитку Києва (земля, заробітна плата, логістика, розподіл підприємств), (2) архітектуру робочого процесу БПЛА-штучного інтелекту та точок інтеграції з CRM-системами для ферм та публічними даними аграрного виробництва, а також (3) систему оцінювання, яка пов’язує KPI аграрного сектору та промисловості з просторово-економічними обмеженнями для стійкого впровадження. Цей підхід розроблений для транскордонного реплікації (Україна – Німеччина) та для інформування про ефективні результати політики щодо цифрового управління земельними ресурсами та стійкості приміських агропродовольчих фондів. Ключові слова: точне землеробство, цифрове землеробство, БПЛА, підтримка прийняття рішень штучним інтелектом, приміське землеробство, зміна землекористування, логістичні витрати, Київська агломерація, стійкість, інтеграція політик.