Статья: АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ГЕОДЕЗИЧЕСКИХ ПУНКТОВ НАЗЕМНЫХ И ГНСС-СЕТЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИНТЕЗИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ МНК-ОПТИМИЗАЦИИ ДАННЫХ (2024)

Актуальность статьи обусловлена несовершенством существующей информационной обеспеченности государственной кадастровой оценки в отношении земель сельскохозяйственного назначения (ЗСН) в России.

Сложившаяся практика проведения кадастровой оценки ЗСН доказывает, что в отношении земель этой категории имеется дефицит информации о значениях ценообразующих факторов данного сегмента, определенных в действующих методических указаниях.

В рамках исследования на примере земельного участка окрестностей села Баткат Шегарского района Томской области проведен комплекс работ по сбору исходных пространственных данных о ЗСН по аэрофотосъемке (АФС) с применением беспилотных летательных аппаратов, оцифрованы и проанализированы материалы мониторинга, сформирована цифровая база пространственных данных и созданы цифровые тематические карты территории для возможности их использования при проведении кадастровой оценки.

Результаты исследования показали важность геодезического обоснования для проведения АФС и картографического представления данных мониторинга ЗСН в местной системе координат для обеспечения возможности интеграции получаемых данных с кадастровыми данными в Едином государственном реестре недвижимости. В настоящем исследовании продемонстрирован подход усреднения значений агрохимических показателей, полученных в результате мониторинга плодородия почв ЗСН для каждого земельного участка.

Исследование показало, что перечень ценообразующих факторов, определенных в методике кадастровой оценки объектов недвижимости для сельскохозяйственного сегмента, не соотносится с перечнем получаемых на сегодняшний день показателей мониторинга плодородия почв ЗСН как единственного источника получения фактических сведений о состоянии ЗСН.

Статья посвящена оценке текущего состояния лесного фонда в провинции Донг Най, Вьетнам, с использованием данных, собранных с помощью технологий дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).

Исследование направлено на применение методов дистанционного зондирования для получения данных о площади лесов, видовом разнообразии и изменениях в лесной среде.

Методы обработки снимков и классификации наземного покрова на основе данных ДЗЗ объединены на платформе Google Earth Engine для эффективной оценки изменений в лесном фонде под воздействием различных факторов, таких как урбанизация, лесозаготовка, изменение климата, лесовосстановительные и прочие работы, политика местных органов власти.

Путем интеграции данных ДЗЗ и методов классификации объектов с использованием алгоритмов машинного обучения проведена оценка текущего состояния наземного покрова через определение вегетационного индекса NDVI.

Статья представляет собой всеобъемлющий обзор состояния лесного фонда в провинции Донг Най. Результаты анализа данных показывают, что с 2010 по 2020 год площадь смешанных лесов увеличилась на 20 632 га (12,17 %), а широколиственных лесов — на 23 263 га (29,15 %), в то время как площадь других категорий наземного покрова имеет тенденцию к снижению, что свидетельствует о положительных результатах в сфере сохранения, защиты и развития лесов.

Результаты исследования не только предоставляют информацию о площади и распределении лесов, но и являются базой данных для планирования мероприятий по управлению и сохранению лесного фонда провинции Донг Най в условиях антропогенного воздействия и изменения климатических условий.

Для повышения пространственного разрешения и реализации расчетов на современном уровне геоинформационных баз данных проведена модификация методики оценки потенциальной природной уязвимости (ППУ) геосистем, разработанной ранее в ИВЭП ДВО. Предложена методика расчета средствами растровой калькуляции ГИС1 покомпонентного (геолого-геоморфологической, почвенно-криогенной, пирогенной, эрозионно-денудационной) и интегрального показателя уязвимости на основе базового показателя рельефа (вычисляемого на основе индекса векторной кривизны поверхности) и 17 дополнительных коэффициентов, отражающих различные характеристики ландшафтов, определяющих реакцию геосистем на внешнее воздействие. Результат расчетов, выполненных для территории Хабаровского края, представлен пятью отдельными растрами покомпонентной и интегральной уязвимости с уровнем детализации, соответствующим масштабу карты 1: 500 000. Максимальное распространение получили ландшафты с низкими уровнями уязвимости, на долю которых приходится 30–40 % территории, тогда как к высоко- и чрезвычайно высокоуязвимым ландшафтам относится 11,3 % геосистем. Высокая пространственная детальность получаемых данных в результате позволяет не только оценивать фоновую величину ППУ ландшафтного контура, но и проводить анализ рисков на субландшафтном уровне. Использование методов зональной статистики позволило для каждого ландшафтного выдела вычислить характеристики максимальных, средних и преобладающих по площади значений различных компонентов уязвимости и ее интегрального значения, что позволяет проводить статистический анализ показателей по различным группам ландшафтов (по классам рельефа, типам наземного покрова, физико-географическому районированию территории и т. д.).

Задача выделения зданий в контексте семантической сегментации геополей представляет собой задачу перехода от множества геополей собственного и отраженного элементами суши, океана и атмосферы Земли электромагнитного излучения ко множеству геополей пространственного распределения собственного и отраженного объектами класса «Здания» электромагнитного излучения.

Проблематика выделения зданий включает в себя следующие основные проблемы: ложноположительные и ложноотрицательные срабатывания при выделении зданий, выделение отдельных зданий как одного объекта и распознавание объектов класса «Здания» на снимках, имеющих разные яркостные характеристики.

Данные проблемы, в рамках семантической сегментации геополей, рассматриваются с точки зрения снижения точности перехода от исходного множества геополей к результирующему множеству и относятся главным образом к исходному множеству.

Посредством анализа указанных проблем определены основные концептуальные решения в архитектурах нейронных сетей, позволяющие уменьшить их влияние: механизмы внимания и обработка глобальных признаков.

В результате эксперимента с архитектурами нейронных сетей STT, STEB-UNet, U-Net, MF-CNN и MSCFF, реализующими данные концептуальные решения, определены зависимости между временными затратами и конкретной реализацией концептуальных решений и наиболее эффективное с точки зрения обеспечиваемой точности решение — обработка глобальных признаков посредством мультимасштабного слияния признаков, реализуемое MSCFF.

Одним из наиболее проработанных и простых в использовании направлений генеративных моделей с точки зрения оперирования функциональностью для конечных пользователей являются большие языковые модели, позволяющие выполнять различные операции с текстовыми данными. Поскольку современная цифровая картография максимально быстро включает в свой инструментарий последние достижения в области информационных технологий, представляется актуальным рассмотреть основные сферы использования больших языковых моделей применительно к типовым задачам обработки пространственных данных в виде описания сводных показателей атрибутивных значений, формирования элементов географического описания, получения последовательностей выполнения определенных задач в геоинформационных системах, построения запросов к данным на языке SQL, написания фрагментов программного кода отдельных скриптов и модулей для ГИС, генерации картографических изображений по описанию. На основе результатов проведенных экспериментов сделан вывод о том, что большинство перечисленных базовых задач хорошо автоматизируются с помощью больших языковых моделей, но с учетом необходимости проверки и корректировки результатов специалистами в области картографии и геоинформатики.

Цель работы — выявление характера изменения земель, окружающих вулканическую постройку Эбеко в результате негативного воздействия характерных опасных процессов. В статье приведены данные, полученные в ходе исследования распространения вулканогенных отложений на территории, прилегающей к эруптивному центру, и картографические материалы, полученные на основе дешифрирования космических снимков и цифровой аэрофотосъемки (ЦАФС).

В работе использовались материалы полевых исследований вулканогенных отложений, космические снимки, данные ЦАФС. Составление и оформление картографических материалов выполнялось с применением ГИС1 -технологий и компьютерных методов анализа. Дешифрирование материалов космических съемок и ЦАФС, а также анализ информации об изменениях состояния вулкана Эбеко позволили выделить подзоны вулканического воздействия на земли, расположенные на склонах вулканической постройки и вблизи нее.

Проверка достоверности выполнена при проведении полевых экспедиционных исследований.

Результаты дешифрирования аэрокосмических снимков позволили на основе определения пространственного распределения отложений определенной размерности выявить подзоны сильного, среднего и слабого воздействия на земли, расположенные вокруг вулканической постройки Эбеко, и составить карту вулканоопасности.