Статья: ЗОНИРОВАНИЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ ВУЛКАНА ЭБЕКО (КУРИЛЬСКИЕ ОСТРОВА) НА ПРИЛЕГАЮЩИЕ ЗЕМЛИ ПО ДАННЫМ МАТЕРИАЛОВ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ СЪЕМОК (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.

В статье рассматриваются вопросы анализа устойчивости геодезических пунктов в пространстве-времени.

Первый пример описывает ситуацию с двумя подвижными реперами в нивелирной сети, мобильность которых определяется надежно. Здесь используется вариант МНК1 -оптимизации коррелированных парных данных.

Второй пример иллюстрирует более сложную геопространственную ситуацию на объекте, подверженном деформационным процессам. Этот пример, использующий данные ГНСС2 -наблюдений, анализируется как свободная сеть.

В такой ситуации наглядно проявляются достоинства синтезированного варианта параметрической версии (СВПВ) МНК-оптимизации ГНСС-наблюдений. Центральный блок гиперматрицы коэффициентов СВПВ представляет собой стабилизирующее слагаемое, обеспечивающее регуляризацию решения по А. Н. Тихонову. Кроме того, в теле обратной матрицы коэффициентов автоматически вычисляются элементы регуляризованной псевдообратной матрицы А+ для исходной матрицы плана А. С помощью псевдообратной матрицы А+ вычисляется ранг исходной матрицы А, по которому определяется ее дефект d, используемый при вычислении корректного значения безразмерного масштабного показателя точности данных μ2.

Моделирование деформаций для второго примера потребовало дополнительно воспользоваться переходом от приращений геоцентрических координат к топоцентрическим.

В результате были получены два массива точек фрагмента ГНСС-сети, сопровождаемых соответствующими ковариационными матрицами координат. По этим коррелированным массивам выполнялся их анализ, подтвердивший, что деформация имела место именно на том пункте, где она и моделировалась.