Бұл жұмыста Қазақстандағы кіші су қоймаларының динамикасын талдау, классификациялау және болжау үшін машинамен оқыту әдістерін қолдану қарастырылған. Зерттеу 2000–2024 жылдар аралығында Landsat 7, 8, 9 және Sentinel-2 миссияларының ғарыштық суреттер архивтері жиналып, өңделген 71 су қоймасын қамтиды. Судың беткі аймағы модификацияланған қалыпты айырмашылықты су индексы (MNDWI) және Matlab, ArcGIS және Python бағдарламалық ортада іске асырылған суреттерді сегменттеу алгоритмдері арқылы бағаланды. Алынған мәліметтер негізінде су қоймаларының беткі аймағының маусымдық және жылдар аралық динамикасын көрсететін уақыттық қатарлар құрылды. Су объектілерінің өзгеру сипаттарын анықтау үшін уақыттық қатарлар маусымдық ерекшеліктері, трендтер және жылдар аралық өзгергіштік бойынша классификацияланды. Сонымен қатар, уақыттық қатарларды Prophet және LSTM түріндегі рекуррентті нейрондық желілерді қолданып талдау жүргізіліп, әртүрлі масштабтағы су қоймаларының беткі аймағының қысқа мерзімді болжаулары алынған. Алынған нәтижелер спутниктік деректер мен машинамен оқыту әдістерін қолданудың автоматтандырылған мониторинг жүйелерін құру және Қазақстан Республикасының су ресурстарын басқару саласында шешім қабылдауды қолдауға әлеуетін көрсетеді.