У сучасному сільському господарстві України наявні проблеми, пов’язані з плануванням посівів. За допомо-гою запропонованої авторами інтелектуальної системи підтримки прийняття агротехнологічних рішень мож-ливе спрощення процесу планування за рахунок використання концепції точного землеробства. Авторами про-ведено аналіз сучасних досліджень і публікацій, які пов’язані з концепцією точного землеробства і з проблемою впровадження сучасних інноваційних інформаційних систем у сільське господарство України. Проведено деком-позицію інтелектуальної системи та виокремлено шість основних підсистем, до кожної з яких розроблено функ-ціональні вимоги. Проаналізовано сучасні методи моніторингу полів і визначено методи, що будуть використову-ватися в інтелектуальнійсистемі, одним з яких є метод k-середніх, який застосовуватиметься до класте-ризації полів. На основі вже розроблених вимог авторами запропоновано загальну архітектуру системи, для графічного відображення якої використано нотацію TOGAF. Базуючись на запропонованій архітектурі, ство-рено програмне забезпечення інтелектуальної системи. У результаті проведеного тестування програмного забезпечення інтелектуальної системи можна зробити висновок про її працездатність і готовність до впро-вадження. Спроєкт&ована та розроблена система надає змогу здійснювати інтелектуальний аналіз історичних даних посівних, відображати результати у вигляді таблиць і графіків, виконувати планування посівів, агротехно-логічних операцій і внесення добрив. Упровадження зазн&аченої системи дозволить підвищити якість прийняття управлінських рішень і продуктивність сільськогосподарської діяльності.
The are crop planning problems exist in a modern agriculture of Ukraine. With the help of the intelligent support system fo&r agro-technological decisions proposed by the authors, it is possible to simplify the planning process by using the concept of precision farming. Modern fields monitoring methods were analyzed and methods that will be used in the intelligent system &are identified. The k-means method is one of them and will be applied to field clustering. The authors analyzed modern research and publications related to the concept of precision farming and the problem of implementing modern innovative information& systems in agriculture of Ukraine. The decomposition of the intelligent system was carried out. Six main subsystems were identified, functional requirements were developed for each of them. Modern methods of fields monitoring are analyzed and method&s that will be used in the intelligent system are identified, one of which is the k-means method, which will be applied to field clustering. Based on the already developed requirements, the authors have developed the general architecture of the syste&m. The notation TOGAF was applied for the graphical display of the architecture. Based on the proposed architecture, intelligent system software was created. As a result of testing the soft-ware of the intelligent system, it is possible to draw a con&clusion about its efficiency and readiness for implementation. The designed and developed system allows to carry out intellectual analysis of historical data of crops, to display results in the form of tables and graphs, to carry out planning of crop&s, agrotechnological operations and fertilizer application. The introduction of this system will improve the quality of management decisions and productivity of agricultural activities.
