2021-65-6

Растущее использование Глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) в инженерных проектах вдоль побережья Красного моря в Египте требует разработки локальной модели геоида. В статье выполнена оценка точности глобальных моделей гравитационного поля Земли EGM2008, EIGEN-6C4 и XGM2019e 2159. Затем предпринята попытка создать локальную модель геоида геометрическим методом для исследуемой территории. Также было исследовано влияние количества пунктов спутникового нивелирования, использованных при создании модели, на точность получаемых результатов. Для разработки локальной модели геоида была использована искусственная нейронная сеть. Выполненное исследование показало, что локальная модель геоида, созданная с использованием ИНС, показывает значительно лучший результат. Кроме того, для исследуемой территории, глобальные модели гравитационного поля Земли EIGEN-6C4 и XGM2019e_2159 по точности значительно превзошли глобальную модель EGM2008.

Елшеви М.А., Елшештави А.М., Чистякова Е.А. Разработка модели локального геоида в Египте с использованием искусственных нейронных сетей: тематическое исследование на побережье Красного моря // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2021. Т. 65. № 6. С. 615‒624. DOI:10.30533/0536-101X-2021-65-6-615-624

В статье рассматриваются проблемные теоретические вопросы присущие современным алгоритмам обработки результатов спутниковых измерений. На примере простейшей радионавигационной системы МПЩ (Мандельштам, Папалекси, Щеголев), разработанной в СССР в 1936 году, авторы статьи показали, что основной недостаток существующих алгоритмов заключается в том, что не использована математическая запись одновременности регистрации фазовых циклов, причём обычно отмечают важность этих действий. Показано, что операция разрешения неоднозначности не является теоретически оправданным действием. При этом рекомендуется регистрировать длительность сеанса измерений и показано, что это может служить дополнительным источником информации. На основании выполненных исследований записан простой, единый и строгий алгоритм вычисления координат определяемых пунктов по результатам регистрации фазовых циклов при использовании радионавигационной системы в режиме фазового зонда. Показано что метод фазового зонда может оказаться более перспективным, так как исключает необходимость организации базовой станции, нет необходимости задерживать приёмник на опорном пункте, выжидая, когда спутники переместятся на заметную величину, а самое главное, уменьшается объём измерений в два раза, что может способствовать повышению точности вычисления искомых величин.

Титова А.Г., Медведев А.А. Зонирование контролируемых и неконтролируемых объектов захоронения коммунальных отходов на основе данных дистанционного зондирования сверхвысокого разрешения // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2021. Т. 65. № 6. С. 634-646. DOI:10.30533/0536- 101X-2021-65-6-634-646

М.Ю. Грищенко (1,2,3), Е.Ю. Жданова (1,4), Т.Ю. Ивлева (5)

(1) МГУ имени М.В. Ломоносова, географический факультет, Москва, Россия

(2) Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», факультет географии и геоинформационных технологий, Москва, Россия

(3) Государственный природный заповедник «Курильский», Сахалинская область, Россия

(4) Институт географии РАН, отдел гляциологии, лаборатория годичных колец, Москва, Россия

(5) Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН, лаборатория биогеоценологии им. В.Н. Сукачева, Москва, Россия

остров Кунашир, геоботаническое картографирование, крупномасштабные карты, растительность, эколого-морфологическая классификация, Южные Курилы, полевое дешифрирование, крупномасштабное тематическое картографирование, растительный покров, пространственная дифференциация растительного покрова

В статье рассмотрены результаты работ по детальному картографированию растительного покрова в пределах части Алёхинского кластера Государственного природного заповедника «Курильский». Рассматриваемая территория характеризуется низкой степенью изученности в целом; растительный покров Кунашира изучен в более мелком масштабе. Настоящая работа лежит в русле работ по крупномасштабному тематическому картографированию территории заповедника «Курильский» и его охранной зоны, проводимых коллективом сотрудников заповедника и географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Исследуемый участок вытянут вдоль побережья Охотского моря и простирается вглубь острова на 3-7 км. Полевые работы были проведены в 2015–2018 и 2020 гг. и включали полевое дешифрирование космических снимков сверхвысокого пространственного разрешения и составление полевых геоботанических описаний по стандартным методикам. Площадь исследуемого участка составила 62 км2 . В результате проведённой работы выявлена пространственная неоднородность растительного покрова этой территории, в рамках которой можно выделить несколько различных в геоботаническом отношении районов: кальдера вулкана Головнина, побережье Охотского моря к северу от вулкана Головнина, древнее лавовое плато, Серноводский перешеек и прилегающие сопки.

Рассмотрены прикладные аспекты использования фотограмметрического метода определения координат объектов кадастрового учета посредством создания стереомоделей местности. Цель исследования – оценка преимуществ использования стереомоделей на основе предложенных технологических решений, расширяющих возможности фотограмметрического метода при производстве комплексных кадастровых работ. К полученным результатам исследования следует отнести обоснование целесообразности расширения технологических возможностей фотограмметрического метода сбора и обработки геопространственных данных в области кадастровой деятельности, методические рекомендации по организации производственной деятельности при реализации комплексных кадастровых работ и повышению качества пространственных данных, вносимых в государственный кадастр недвижимости. Приведены и обоснованы решения, позволяющие сократить вероятность появления ошибок при дешифрировании, за счет дополнительного использования ракурсов с надежным однозначным распознаванием характерных точек. В целях совершенствования технологии комплексных кадастровых работ определены значения расхождений координат, полученных фотограмметрическим методом, и контрольных измерений, а также типы «закрепления» характерных точек с расчетом для каждого из них наиболее вероятных средних квадратичных погрешностей (СКП) определения координат. Также в исследовании представлены рекомендации по использованию значений перекрытий снимков и критериям точности подготовки исходных ориентированных снимков для реализации комплексных кадастровых работ.

Литвинцев К.А. Применение стереомоделей местности для дешифрирования и определения координат характерных точек объектов недвижимости при проведении комплексных кадастровых работ // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2021. Т. 65. № 6. С. 655-662. DOI:10.30533/0536-101X-2021-65-6-655-662

При переходе в Российской Федерации на трехмерный кадастр недвижимости при кадастровом учете, как объектов капитального строительства, так и земельных участков, понадобятся определенные методики учета и поправки в существующие законы и подзаконные акты. Для учета в таком реестре недвижимости земельного участка целесообразно вносить сведения как о площади проекции земельного участка на плоскость, так и фактическую площадь земельного участка. Ранее описаны различные методики расчета фактической площади земельного участка: через разбивку участка на треугольники и суммирование площадей наклонных равносторонних или произвольных треугольников; через включение в формулу вычисления площади поправки за наклон местности; через сплайны и так далее. Разработаны две методики, используя которые можно будет осуществлять расчет фактической площади земельных участков с достаточной точностью, затрачивая меньше времени.

В настоящее время нейронные сети активно внедряются в геоинформационные системы для автоматизации процессов дешифрирования и проведения анализа с использованием методов машинного обучения. Использование методов нейронных сетей для задач распознавания классов на космо- и аэрофотоснимкам обусловлено постоянно растущим количеством данных ДЗЗ и аэрофотоснимков, позволяющим проводить обучение и тестировать результирующие модели. В статье рассматриваются архитектуры нейронных сетей, используемых в ГИС, и обосновывается метод нейронных сетей для автоматизации распознавания классов земной поверхности и облаков, являющийся оптимальным на космо- и аэрофотоснимках. В статье сравниваются результаты распознавания трёх архитектур U-Net: U-Net с метрикой оценки “точность”, U-Net с метрикой “коэффициент Жаккара” и U-Net с метрикой “коэффициент Дайса”. Для сравнения используются разные массивы цифровых изображений и распознаваемые классы: спутниковые снимки WorldView 3 с распознаваемым классом “лесные массивы”, аэрофотоснимки взволнованной морской поверхности с классом “рябь на ряби” и аэрофотоснимки облачности с классом “облака”. При сравнении нейронных сетей, используемых в ГИС, выявлены особенности, влияющие на возможность их использования в задачах распознавания классов земной поверхности и облаков: архитектура RetinaNet не позволяет отразить сложную метрику пространственных объектов, а Mask R‑CNN затрачивает больше времени на обработку данных при обучении, чем U-Net. Результаты распознавания моделей U-Net интерпретированы и представлены в виде таблицы. Приведённое в статье исследование показывает, что U-Net с метрикой “точность” обладает наибольшей обучаемостью и способна распознавать все рассматриваемые классы, хоть и с наличием зернистости. В то время как модели U-Net с метриками “коэффициент Жаккара” и “коэффициент Дайса” показывают лучшие результаты при распознавании класса “облака”.

Область геоинформационных технологий стремительно развивается совместно с цифровой трансформацией экономики и модернизацией программного обеспечения. Геоинформационные системы и геопорталы являются средством осуществления геоинформационного обеспечения - процесса удовлетворения потребностей людей в получении достоверной, полной и точной пространственной информации. Геоинформационное обеспечение имеет практическую значимость при управлении объектами, которые тесно связаны с землей и другими конструктивными элементами, в том числе автомобильными дорогами. Целью данного научного исследования является разработка системы геоинформационного обеспечения земельно-имущественных работ на автомобильных дорогах, для дальнейшего повышения эффективности управления ими. В рамках работы решены следующие задачи: создан алгоритм геоинформационного обеспечения. Проведена апробация методики геоинформационного обеспечения, включающая в себя: информационное сопровождение формирования земельного участка на месте разрыва в целях проведения государственного кадастрового учета и государственной регистрации прав; мониторинг земельных участков на основе данных, содержащихся в геопортале, на предмет обнаружения наиболее частых нарушений, связанных с эксплуатацией полосы отвода (залесение, несанкционированные съезды); инвентаризацию участка автомобильной дороги. Практической реализацией научной разработки является средство геоинформационного обеспечения работ в отношении автомобильных дорог федерального значения, обладающего широким спектром функциональных возможностей, которые обеспечивают реализацию алгоритма геоинформационного обеспечения кадастровых, землеустроительных, мониторинговых и иных работ на автодорогах, а также повышают эффективность процесса управления земельно-имущественным комплексом автомобильных дорог.

Рост количества беспилотных воздушных судов (БВС), одновременно находящихся в воздушном пространстве, вызывает необходимость разработки и тестирования систем, предназначенных для контроля над соблюдением правил и ограничений, касающихся полетов воздушных судов. Эти системы должны обеспечивать как мониторинг полетов отдельных БВС, так и контроль соблюдения полетного режима крупными беспилотными авиационными системами (БАС). Такие системы диспетчеризации призваны обеспечивать безопасную работу большого количества (тысяч и даже десятков тысяч) БВС.В настоящей статье описан подход к тестированию систем диспетчеризации БВС – подготовка синтетических наборов данных с помощью имитационного моделирования потоков пространственно-временных данных о местоположении беспилотных воздушных судов. Предложенный в работе подход не является дорогостоящим, позволяет масштабирование и легко воспроизводим. Авторами было разработано и реализовано решение для подготовки таких синтетических наборов данных.

Матерухин А.В., Месенгисер Я.Я. Имитационное моделирование потоков пространственновременных данных для отладки алгоритмов диспетчеризации беспилотных воздушных судов // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2021. Т. 65. № 6. С. 692-699. DOI:10.30533/0536-101X-2021-65-6-692-699

Геоинформационный мониторинг за объектами историко-культурного наследия в мегаполисе – система комплексного методического подхода, периодических или непрерывных наблюдений деформационных процессов в природных и антропогенных объектах, наблюдаемых из надземного, наземного, подземного пространств. Отображение полученной информации об изменениях таких объектов формируется в ГИС и имеет картографическую форму представления, а также классификация изменений и создание банка данных об изменениях о объектах, создание на их базе 3D- моделей и передача заинтересованным пользователям. Разработанная методика собирает в себе самые современные методы по мониторингу деформационных процессов, что позволяет реализовать, как глобальный сбор пространственных данных на объекты историко-культурного наследия, так и получить точечные параметры, исследованных процессов, влияющих на несущую способность зданий и сооружений, следовательно, на сохранность объектов в целом.