Вестник СГУГиТ, Т. 29, № 2

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  М. Г. Мустафин
Афиилиация1:  Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  Х. И. Мусса
Афиилиация2:  Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Название статьи:  Методика построения цифровой модели рельефа на основе технологии спутникового нивелирования для территории Ливана
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  5
Конец_Страница:  16
УДК:  004.925.83+[528:629.783+528.38](569.3)
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-5-16
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  спутниковые определения, геоид, локальный квазигеоид, модель геоида Земли, глобальные навигационные спутниковые системы, системы высот, геометрическое нивелирование, цифровая модель рельефа
Ключевые слова_EN:  satellite definitions, geoid, local quasi-geoid, Earth geoid model, global navigation satellite systems (GNSS), elevation systems, geometric leveling, digital elevation model (DEM)
Библиографический список:  1. Богомолова Е. С. и др. Геодезическое обеспечение строительства вантовых мостов во Владивостоке // Записки Горного института. – 2013. – Т. 204. – С. 33–36.
2. Выстрчил М. Г., Гусев В. Н., Сухов А. К. Методика определения погрешностей сегментированных GRID-моделей открытых горных выработок, построенных по результатам аэрофотосъемки с беспилотного воздушного судна // Записки Горного института. – 2023. – Т. 262. – С. 562–570.
3. Ганагина И. Г., Челнокова Д. С., Голдобин Д. Н. Создание модели квазигеоида на локальном участке средствами ГИС // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 3. – С. 14–25.
4. Гиенко Е. Г., Елагин А. В., Резниченко К. Ю. Результаты построения локальной модели квазигеоида на территории геодезического учебного полигона СГУГиТ // Интерэкспо ГЕОСибирь. XVII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 8 т. (Новосибирск, 19–21 мая 2021 г.).– Новосибирск : СГУГиТ, 2021. Т. 1. – С. 252–260.
5. Долгачева А. С., Долгачева Т. А., Самаевская В. Д. Методы интерполяции в vertical mapper для создания цифровых моделей рельефа // Огарёв-Online. – 2023. – Т. 187, № 2. – С. 10.
6. Канушин В. Ф., Ганагина И. Г., Голдобин Д. Н. Моделирование высот квазигеоида на локальных участках земной поверхности по результатам разложения в обобщенный ряд Фурье // Гироскопия и навигация. – 2020. – Т. 28, № 4. – С. 82–94.
7. Кузин А. А. Выделение оползнеопасных территорий на основе методов нейронных сетей // Записки Горного института. – 2013. – Т. 204. – С. 46–51.
8. Кузин А. А., Филиппов В. Г. Разработка алгоритма выбора метода и геодезического оборудования в зависимости от скорости оползневых смещений на примере Миатлинской ГЭС // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 4. – С. 22–37.
9. Малков А. Г., Брыскин Р. М. Современная методика высокоточного геометрического нивелирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 9 т. (Новосибирск, 24–26 апреля 2019 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2019. Т. 1, № 2. – С. 32–38.
10. Li J., WenBin S., Xuhua Z. Direct regional quasi-geoid determination using EGM2008 and DEM: A case study for Mainland China and its vicinity areas // Geodesy and Geodynamics. – 2015. – Vol. 6, № 6. – P. 437–443.
11. Li Y., et al. Integration of GNSS and precise leveling for a refined quasi-geoid model in the Tibetan Plateau // Journal of Geodesy. – 2018. – Vol. 92 (10). – P. 1147–1160.
12. Marian D. P., Marian R. R. Performing Some Analysis on DEM Using the Surfer Software // Annals of the University of Petroşani, Mining Engineering. – 2016. – Vol. 17. – P. 91–99.
13. Mishra Upendra Nath, Jayanta Kumar Ghosh. Development of a geoid model by geometric method // Journal of The Institution of Engineers (India). – 2017. – Series A 98. – P. 437–442.
14. Mustafin M. G., Moussa H. The Determination of Plumb Line Deviation Using Satellite/Levelling Technique // International Conference on Geosynthetics and Environmental Engineering. – Singapor : Springer Nature Singapore, 2023. – P. 37–47.
15. Needham T. G., Braasch M. S. Impact of gravity modeling error on integrated GNSS/INS coasting performance // IEEE/AIAA 36th Digital Avionics Systems Conference (DASC). – 2017. – P. 1–10. – DOI 10.1109/DASC.2017.8102006.
16. Маркович К. И. Приведение результатов геометрического нивелирования в систему нормальных высот с использованием глобальных гравитационных моделей Земли // Геодезия и картография. – 2018. – Т. 79, № 5. – С. 2–9. – DOI 10.22389/0016-7126-2018-935-5-2-9.
17. Павлов Н. С., Санникова А. П. Предпосылки к проведению геодезических обследований технического состояния подводных переходов магистральных газопроводов // Маркшейдерия и недропользование. – 2016. – № 2 (82). – С. 61–63.
18. Ларионов А. А., Рудницкая Н. И. Создание локальной модели высот квазигеоида геометрическим методом // Земля Беларуси. – 2016. – № 1. – С. 36–41.
19. Liang W., Li J., Xu X., Zhang S., Zhao Y. A high-resolution Earth’s gravity field model SGGUGM-2 from GOCE, GRACE, satellite altimetry, and EGM2008 // Engineering. – 2020. – Vol. 6 (8). – P. 860–878.
20. Marchenko A. N., Dzhuman B. B. Regional quasigeoid determination: an application to arctic gravity project // JGD. – 2015. – Vol. 18, No. 1. – P. 7–17. – DOI 10.23939/jgd2015.01.007.
21. Amiri-Simkooei A., et al. Development of a refined quasi-geoid model for Iran using GNSS and leveling data // Journal of Applied Geodesy. – 2019. – Vol. 13 (3). – P. 287–299.
22. Banasik P., Bujakowski K. The use of quasigeoid in leveling through terrain obstacles // Reports on Geodesy and Geoinformatics. – 2017. – Vol. 104 (1). – DOI 10.1515/rgg-2017-0015.
23. Barzaghi R., Carrion D., Pepe M., Prezioso G. Computing the deflection of the vertical for improving aerial surveys: a comparison between EGM2008 and ITALGEO05 estimates // Sensors. – 2016. – Vol. 16 (8). – P. 1168.
24. Falchi U., Parente C., Prezioso G. Global geoid adjustment on local area for GIS applications using GNSS permanent station coordinates // Geodesy and Cartography. – 2018. – Vol. 44 (3). – P. 80–88.
25. Gilardoni M., Reguzzoni M., Sampietro D. GECO: a global gravity model by locally combining GOCE data and EGM2008 // Studia Geophysica et Geodaetica. – 2016. – Vol. 60. – P. 228–247.
26. Гусев В. Н., Блищенко А. А., Санникова А. П. Исследование комплекса факторов, оказывающих влияние на погрешность реализации маркшейдерской съемки горных объектов с применением геодезического квадрокоптера // Записки Горного института. – 2022. – Т. 254. – С. 173–179. – DOI 10.31897/PMI.2022.35.
27. Kostelecký J., Klokočník J., Bucha B., Bezděk A. Förste C. Evaluation of gravity field model EIGEN-6C4 by means of various functions of gravity potential, and by GNSS/levelling // Geoinformatics Fce Ctu. – 2015. – Vol. 14 (1). – P. 7–28.
28. Kuzin A. A., Palkin P. O. Coordinate method for determining position in geodetic monitoring of cracks // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1728, No. 1. – P. 012010.
29. Wu R., Wu Q., Han F., Liu T., Hu P., Li H. Gravity compensation using EGM2008 for highprecision long-term inertial navigation systems // Sensors. – 2016. – Vol. 16 (12). – P. 2177.
30. Павлова А. И. Анализ методов интерполирования высот точек для создания цифровых моделей рельефа // Автометрия. – 2017. – Т. 53, № 2. – С. 86–94.
31. Тарасян В. С., Дмитриев Н. В. Интерполяция распределенных данных горизонталей для получения цифровой модели рельефа [Электронный ресурс] // Инженерный вестник Дона. – 2018. – № 1 (48). – C. 85. – Режим доступа: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4774.
32. Ajvazi B., Kornél C. A comparative analysis of different DEM interpolation methods in GIS: case study of Rahovec, Kosovo // Geodesy and cartography. – 2019. – Vol. 45, No. 1. – P. 43–48.
33. Okolie C. J., Smit J. L. A systematic review and meta-analysis of Digital elevation model (DEM) fusion: Pre-processing, methods and applications // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2022. – Vol. 188. – P. 1–29.
34. Polidori Laurent, Mhamad El Hage. Digital elevation model quality assessment methods: A critical review // Remote sensing. – 2020. – Vol. 12, No. 21. – P. 3522.
35. Razas M. A., Hassan A., Khan M. U., Emach M. Z., Saki S. A. A critical comparison of interpolation techniques for digital terrain modelling in mining // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. – 2023. – Vol. 123, No. 2. – P. 53–62.
36. Valkov V. A., Kuzin A. A., Kazantsev A. I. Calibration of digital non-metric cameras for measuring works // Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – Vol. 1118, No. 1. – P. 012044.
Образец цитирования:  Мустафин М. Г., Мусса Х. И. Методика построения цифровой модели рельефа на основе технологии спутникового нивелирования для территории Ливана // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 5–16. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-5-16
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/5-16.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Г. А. Уставич
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  И. Ю. Васютинский
Афиилиация2:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация
Автор3:  Д. А. Баранников
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор4:  А. С. Горилько
Афиилиация4:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор5:  А. М. Астапов
Афиилиация5:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор6:  Иван Абид оглы Мезенцев
Афиилиация6:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Совершенствование методики поверки тахеометров методом сличения без компаратора
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  17
Конец_Страница:  30
УДК:  528.531:528.089.6
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-17-30
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  метрологическая поверка, способ поверки, эталонный тахеометр, точность измерений, измеряемые расстояния, влияние температуры воздуха, метод сличения и прямых измерений
Ключевые слова_EN:  metrological verification, verification method, reference total station, measurement accuracy, measured distance, influence of air temperature, methods of comparison and direct measurements
Библиографический список:  1. Об обеспечении единства измерений [Электронный ресурс] : федер. закон от 26.06.2008 № 102–ФЗ (ред. от 8.12.2020). – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. РД 68-8.17–98. Локальные поверочные схемы для средств измерений топографо-геодезического и картографического назначения. – Введ. 2000–07–01. – М. : ЦНИИГАиК, 1999. – 26 с.
3. ГОСТ 8.129–99. Государственная система обеспечения единства измерений. Государственная поверочная схема для средств измерений времени и частоты. – Введ. 2000–07–01. – М. : Стандартинформ, 2013. – 8 с.
4. ГОСТ Р 53606–2009. Глобальная навигационная спутниковая система. Методы и технологии выполнения геодезических и землеустроительных работ. Метрологическое обеспечение. Основные положения. – Введ. 2001–01–01. – М. : Стандартинформ, 2010. – 12 с.
5. ГОСТ Р 51774–01. Тахеометры электронные. Общие технические условия. – Введ. 2002–01–01. – М. : Изд-во стандартов, 2001. – 10 с.
6. ГОСТ 8.503–84. Государственная система обеспечений единства измерений. Государственная поверочная схема для средств измерений длины в диапазоне от 24 до 75 000 м. – Введ. 1985–07–01. – М. : Изд-во стандартов, 1984. – 7 с.
7. Методика института 40–03. Базисы эталонные. Методы поверки. Методика института. – М. : ЦНИИГАиК, 2003. – 6 с.
8. Методика института 30–94. Применение светодальномера СП-2 («Топаз») для аттестации базисов. МИ БГЕИ 30–94. – М. : ЦНИИГАиК, 1995. – 8 с.
9. Методика института 15–03. Светодальномеры. Методика и средства поверки. МИ БГЕИ 15–03. – М. : ЦНИИГАиК, 2003. – 12 с.
10.Уставич Г. А., Косарев Н. С., Мезенцев И. А., Баранников Д. А., Бирюков Д. В. Совершенствование методики аттестации тахеометров и светодальномеров // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 4. – С. 146–159.
11. Уставич Г. А. К вопросу создания эталонных базисов для аттестации спутниковой аппаратуры и светодальномеров // Геодезия и картография.– 1999. – № 9. – С. 7–14.
12. Крылов В. Д., Спиридонов А. И. Роль компараторов и обеспечения единства измерений // Геодезия и картография. – 2003. – № 10. – С. 46–50.
Образец цитирования:  Уставич Г. А., Васютинский И. Ю., Баранников Д. А., Горилько А. С. , Астапов А. М., Иван Абид оглы Мезенцев. Совершенствование методики поверки тахеометров методом сличения без компаратора // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 17–30. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-17-30
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/17-30.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. А. Шоломицкий
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  Р. Р. Ханнанов
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  Е. А. Олейникова
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Особенности обработки и анализа результатов наземного лазерного сканирования при геодезическом мониторинге земляных дамб
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  31
Конец_Страница:  40
УДК:  [528.48:627.824.31]+[528.721.221.6:528.8.042]
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-31-40
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  дамба, наземное лазерное сканирование, сравнительный анализ, фильтрация точек, цифровая поверхность, деформация, цветовое кодирование, метод молдинга, однородная область
Ключевые слова_EN:  dam, ground laser scanning, comparative analysis, point filtering, digital surface, deformation, color coding, molding method, uniform area
Библиографический список:  1. Шоломицкий А. А., Хмырова Е. Н., Ханнанов Р. Р. Мониторинг состояния плотины Шерубай-Нуринского водохранилища // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 9 т. (Новосибирск, 24–26 апреля 2019 г.). – Новосибирск: СГУГиТ, 2019. Т. 1, № 1. – С. 265–271.
2. Chen S., Gu C., Lin C., Wang Y., Hariri-Ardebili M. A. Prediction, monitoring, and interpretation of dam leakage flow via adaptive kernel extreme learning machine // Measurement. – 2020. – Vol. 166(2020). – P. 108161. – DOI 10.1016/j.measurement.2020.108161.
3. Афонин Д. А., Богомолова Н. Н., Брынь М. Я., Никитчин А. А. Опыт применения наземного лазерного сканирования при обследовании инженерных сооружений // Геодезия и картография. – 2020. – Т. 81. № 4. – С. 2–8.
4. Шульц Р. В. Наземное лазерное сканирование в задачах инженерной геодезии. – Кишинев : Palmarium Academic Publishing, 2013. – 348 с.
5. Ямбаев Х. К., Горохова Е. И. Мониторинг деформаций тоннелей методом наземного лазерного сканирования // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2014. – № S/4. – С. 7–12.
6. Ханнанов Р. Р. Определения деформаций насыпных дамб по результатам наземного лазерного сканирования // Естественные и технические науки. – 2023. – № 7 (182). – С. 92–95.
7. Ханнанов Р. Р., Михнев А. В., Кулакова Е. П. Проведение геодезических измерений на объектах Топарской ГРЭС // Труды университета КарТУ. – 2020. – № 3 (80). – С. 75–79.
8. Жуков Б. Н. Геодезический контроль сооружений и оборудования промышленных предприятий : монография. – Новосибирск : СГГА, 2003. – 356 с.
9. Середович В. А., Комиссаров А. В., Комиссаров Д. В., Широкова Т. А. Наземное лазерное сканирование. – Новосибирск : СГУГиТ, 2009. – 261 с.
10. Алтынцев М. А. Информационные технологии. Создание топографических планов в ПК Microstation. В 2 ч. Ч. 2: лабораторный практикум. – Новосибирск : СГУГиТ, 2016. – 86 с.
11. Алтынцев М. А., Каркокли Х. М. С. Методика автоматизированной фильтрации данных мобильного лазерного сканирования // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 3. – С. 5–19.
12. Вальков В. А., Виноградов К. П., Валькова Е. О., Мустафин М. Г. Создание растров высокой информативности по данным лазерного сканирования и аэрофотосъемки // Геодезия и картография. – 2022. – Т. 83, № 11. – С. 40–49.
13. Аль Фатин Х. Д., Мустафин М. Г. Методика оценки деформаций водоподпорных плотин // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 1. – С. 45–56.
14. Аврунев Е. И., Гатина Н. В., Козина М. В. Разработка принципов для 3D-моделирования линейных сооружений и инженерной инфраструктуры территориального образования // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 1. – С. 107–115.
15. Канашин Н. В., Виноградов К. П., Степанов Д. И. Оценка возможности применения современных наземных лазерных сканеров для топографической съемки // Извест. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2014. – № 1. – С. 34–37.
16. Крутиков Д. В. Опыт применения технологии наземного лазерного сканирования в решении инженерных и геодезических задач // Геодезия и картография. – 2015. – № 2/c. – С. 29–31.
17. Тихая Н. Создание «интеллектуальной» 3D-модели действующей электроподстанции на основе данных наземного лазерного сканирования // САПР и графика. – 2011. – № 4 (174). – С. 28–30.
18. ГОСТ 24846–2019. Грунты. Методы измерения деформаций оснований зданий и сооружений [Электронный ресурс]. – Введ. 2021–01–01. – М. : Стандартинформ, 2020. – 18 с.
19. Шоломицкий А. А., Лагутина Е. К., Соболева Е. Л. Использование лазерного сканирования для мониторинга большепролетных сооружений // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 2. – С. 43–57.
20. Шульц Р. Преимущества и недостатки различных методов сшивки лазерных сканов // Науч. тр. Донецкого нац. техн. ун-та. Сер. Горно-геологическая. – 2009. – Вып. 9 (143). – С. 140–145.
21. ГОСТ Р 70117–2022. Шероховатость поверхности. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://internet-law.ru/gosts/gost/78008/.
22. ГОСТ 25100–2011. ГРУНТЫ. Классификация [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sground.ru/wp-content/uploads/2018/05/GOST-25100-2011.pdf.
Образец цитирования:  Шоломицкий А. А., Ханнанов Р. Р., Олейникова Е. А. Особенности обработки и анализа результатов наземного лазерного сканирования при геодезическом мониторинге земляных дамб // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 31–40. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-31-40
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/31-40.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Х. Г. Асадов
Афиилиация1:  Национальное Аэрокосмическое Агентство, г. Баку, Азербайджанская Республика
Автор2:  А. Дж. Алиева
Афиилиация2:  Национальное Аэрокосмическое Агентство, г. Баку, Азербайджанская Республика
Автор3:  Д. А. Гумбатов
Афиилиация3:  Национальное Аэрокосмическое Агентство, г. Баку, Азербайджанская Республика
Название статьи:  Вопросы радиометрической калибровки устройств дистанционного зондирования, установленных на борту БПЛА
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  41
Конец_Страница:  50
УДК:  528.8:623.746.4-519
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-41-50
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  БПЛА, радиометрическая калибровка, дистанционное зондирование, энтропия, оптимизация
Ключевые слова_EN:  UAV, radiometric calibration, remote sensing, entropy, optimization
Библиографический список:  1. Zarzar C. M., Dash P., Dyer J. L., Moorhead R., Hathcock L. Development of a simplified radiometric calibration framework for water-based and rapid deployment unmanned aerial system (UAS) operations // Drones. – 2020. – Vol. 4. – DOI 10.20944/preprints202003.0469.v1.
2. Aanstoos J. V., Hasan K., Ohara C. G., Prasad S., Dabbiru L., Mahrooghy M., Nobrega R., Lee M., Shrestha B. Use of remote sensing to screen earthen levees // 2010 IEEE 39th Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR) (13–15 October 2010). – Washington, DC, USA, 2010. – DOI 10.1109/AIPR.2010.5759704.
3. Adams S. M., Friedland C. J. A survey of unmanned aerial vehicle (UAV) usage for imagery collection in disaster research and management [Electronic resource]. – 2011. – Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/266465037.
4. Hardin P. J., Jensen R. R. Small-scale unmanned aerial vehicles in environmental remote sensing challenges and opportunities // GIScience & Remote Sensing. – 2011. – Vol. 48(1). – P. 99–111. – DOI 10.2747/1548-1603.48.1.99.
5. Frew E. W., Elston J., Argrow B., Houston A., Rasmussen E. Sampling severe local stroms and related phenomena: using unmanned aircraft systems //!IEEE Robotics & Automation Magazine. – 2012. – Vol. 19(1). – P. 85–95. – DOI 10.1109/MRA.2012.2184193.
6. Агринский М. В., Голицин А. В., Старцев В. В. Проект комплекса гиперспектрального дистанционного зондирования земель с помощью БПЛА // Фотоника. – 2019. – Т. 13, № 6. – С. 564–568.
7. Torres-Sanchez J., Lopez-Granados F., De Castro A. I., Pena-Barragan J. M. Configuration and specifications of an unmanned aerial vehicle (UAV) for Early site specific weed management // PLOS ONE. – 2013. – Vol. 8 (3). – P. e58210. – DOI 10.1371/journal.pone.0058210.
8. Gomez-Candon D., De Castro A. I., Lopez-Granados F. Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes in wheat // Precision Agriculture. – 2013. – Vol. 15 (1). – P. 44–56. – DOI 10.1007/s11119-013-9335-4.
9. Кривичев А. И., Заленкий А. В. Беспилотные авиационные технологии мониторинга сфер человеческой деятельности на примере крупнейших производителей и эксплуатантов в России // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2018. – Т. 62, № 2. – C. 186–195.
10. Messinger M., Asner G., Silman M., Messinger M., Asner G. P., Silman M. Rapid assessments of amazon forest structure and biomass using small unmanned aerial systems // Remote Sensing. – 2016. – Vol. 8(8). – P. 615. – DOI 10.3390/rs8080615.
11. Андронов В. Г., Чуев А. А. Идентификация девиаций беспилотных летательных аппаратов по параллаксам изображений // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 1. – С. 59–69.
12. Крупочкин Е. П., Суханов С. И., Воробьев Д. А. Съемка археологических памятников с использованием беспилотных летательных аппаратов на примере Горного Алтая // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 2. – С. 56–64.
13. Yang G., Liu J., Zhao C., Li Z., Huang Y., Yu H., Xu B., Yang X., Zhu D., Zhang X. et al. Unmanned aerial vehicle remote sensing for field-based crop phenotyping: current status and perspectives // Frontiers in Plant Science. – 2017. – Vol. 8. – P. 1111. – DOI 10.3389/fpls.2017.01111.
14. Lu B., He Y. Species classification using unmanned aerial vehicle (UAV)-acquired high spatial resolution imagery in a heterogeneous grassland // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2017. – Vol. 128. – P. 73–85. – DOI 10.1016/j.isprsjprs.2017.03.011.
15. Yang G., Li C., Wang Y., Yuan H., Feng H., Xu B., Yang X. The DOM generation and precise radiometric calibration of a UAV-mounted miniature snapshot hyperspectral imager // Remote Sensing. – 2017. – Vol. 9 (7). – P. 642. – DOI 10.3390/rs9070642.
16. Coburn C. A., Smith A. M., Logie G. S., Kennedy P. Radiometric and spectral comparison of inexpensive camera systems used for remote sensing // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39(15-16). – P. 1–22. – DOI 10.1080/01431161.2018.1466085.
17. Logie G. S. J., Coburn C. A. An investigation of the spectral and radiometric characteristics of low-cost digital cameras for use in UAV remote sensing // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39(1). – P. 1–19. – DOI 10.1080/01431161.2018.1488297.
18. Mafanya M., Tsele P., Botai J. O., Manyama P., Chirima G. J., Monate T. Radiometric calibration framework for ultra-high-resolution UAV-derived orthomosaics for large-scale mapping of invasive alien plants in semi-arid woodlands: Harrisia pomanensis as a case study // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39(19). – DOI 10.1080/01431161.2018.1490503.
19. Miyoshi G. T., Imai N. N., Tommaselli A. M. G., Honkavaara E., Nasi R., Moriya E. A. S. Radiometric block adjustment of hyperspectral image blocks in the Brazilian environment // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39 (15-16). – P. 1–21. – DOI 10.1080/01431161.2018.1425570.
20. Jeong Y., Yu J., Wang L., Shin H., Koh S. M., Park G. Cost-effective reflectance calibration method for small UAV images // International Journal of Remote Sensing. – 2018. – Vol. 39 (10). – P. 1–26. – DOI 10.1080/01431161.2018.1516307.
21. Chander G., Markham B. Resived Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2003. – Vol. 41 (11). – P. 2674–2677. – DOI 10.1109/TGRS.2003.818464.
22. Smith G. M., Milton E. J. The use of the empirical line method to calibrate remotely sensed data to reflectance // International Journal of Remote Sensing. – 1999. – Vol. 20 (13). – P. 2653–2662. – DOI 10.1080/014311699211994.
23. Kruse F. A., Kierein-Young K. S., Boardman J. W. Mineral mapping at Cuprite, Nevada with a 63-channel imaging spectrometer //!Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 1990. – Vol. 56 (1). – P. 83–92.
24. Ben-Dor E., Kruse F. A., Lefkoff A. B., Banin A. Comparison of three calibration techniques for utilization of GER 63-channel aircraft scanner data of Makhtesh Ramon, Negev, Israel // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 1994. –Vol. 60, No 11. – P. 1339–1354.
25. Wang C., Myint S. W. A simplified empirical line method of radiometric calibration for small unmanned aircraft systems-based remote sensing // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. – 2015. – Vol. 8 (5). – P. 1–10. – DOI 10.1109/JSTARS.2015.2422716.
26. Эльсгольц Л. Э. Дифференциальные уравнение и вариационное исчисление. – М. : Наука, 1974. – 472 с.
Образец цитирования:  Асадов Х. Г., Алиева А. Дж., Гумбатов Д. А. Вопросы радиометрической калибровки устройств дистанционного зондирования, установленных на борту БПЛА // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 41–50. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-41-50
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/41-50.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  О. А. Слинкина
Афиилиация1:  Научная лаборатория «Защита леса», Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М. Ф. Решетнева, г. Красноярск, Российская Федерация
Институт фундаментальной биологии и биотехнологии, г. Красноярск, Российская Федерация
Название статьи:  Определение состояния темнохвойных лесов, поврежденных энтомовредителями, по спутниковым данным
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  51
Конец_Страница:  61
УДК:  528.88.041.3:632.3
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-51-61
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  спутниковая съемка, Sentinel-2, спектральные индексы, энтомовредители, сибирский шелкопряд, темнохвойные леса, погибшие лесные насаждения
Ключевые слова_EN:  satellite data, Sentinel-2, spectral indices, insect pests, Siberian silkmoth, dark coniferous forests, dead forest stands
Библиографический список:  1. Коломиец Н. Г. Сибирский шелкопряд – вредитель равнинной тайги // Тр. по лесному хозяйству Западной Сибири. Вып. 3 : Экономика лесного хозяйства, лесоведение, лесоводство и агролесомелиорация. – Новосибирск, 1957. – С. 61–76.
2. Кондаков Ю. П. Закономерности массовых размножений сибирского шелкопряда // Экология популяций лесных животных Сибири. – Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1974. – С. 206–265.
3. Гродницкий Д. Л. Сибирский шелкопряд и судьба пихтовой тайги // Природа. – 2004. – № 11. – С. 49–56.
4. Павлов И. Н., Литовка Ю. А., Голубев Д. В., Астапенко С. А., Хромогин П. В. Новая вспышка массового размножения Dendrolimus sibiricus Tschetv. в Сибири (2012–2017 гг.): закономерности развития и перспективы биологического контроля // Сибирский экологический журнал. – 2018. – Т. 25, № 4. – С. 462–478.
5. Харук В. И., Антамошкина О. А. Воздействие сибирского шелкопряда на горимость лесных территорий // Сибирский экологический журнал. – 2017. – Т. 24, № 5. – С. 647–654.
6. Фуряев В. В. Шелкопрядники тайги и их выжигание. – М. : Наука, 1966. – 92 с.
7. Исаев А. С., Пальникова Е. Н., Суховольский В. Г., Тарасова О. В. Динамика численности лесных насекомых филлофагов: модели и прогнозы. – М. : Тов-во науч. изд. КМК, 2015. – 262 с.
8. Isaev A. S., Soukhovolsky V. G., Tarasova O. V., Palnikova E. N., Kovalev A. V. Forest insect population dynamics, outbreaks and global warming effects. – New York : Wiley, 2017. – 304 p.
9. Суховольский В. Г., Ковалев А. В., Пальникова Е. Н., Тарасова О. В. Моделирование рисков воздействия насекомых на лесные насаждения при возможных климатических изменениях // Компьютерные исследования и моделирование. – 2016. – Т. 8, № 2. – С. 241–253.
10. Demidko D. A., Goroshko A. A., Slinkina O. A., Mikhaylov P. V., Sultson S. M. The Role of Forest Stands Characteristics on Formation of Exterior Migratory Outbreak Spots by the Siberian Silk Moth Dendrolimus sibiricus (Tschetv.) during Population Collapse // Forests. – 2023. – Vol. 14(6). – P. 1078. – DOI 10.3390/f14061078.
11. Кондаков Ю. П. Массовые размножения сибирского шелкопряда в лесах Красноярского края // Энтомологические исследования в Сибири. Вып. 2. – Красноярск : РЭО, 2002. – С. 25–74.
12. Эпова В. И., Плешанов А. С. Зоны вредоносности насекомых-филлофагов Азиатской России. – Новосибирск : Наука. Сиб. изд. фирма РАН, 1995. – 147 с.
13. Харук В. И., Им С. Т., Ягунов М. Н. Миграция северной границы распространения сибирского шелкопряда // Сибирский экологический журнал. – 2018. – Т. 25, № 1. – С. 32–44.
14. Franklin J. F., Lindenmayer D. B., MacMahon J. A., McKee A., Magnusson J., Perry D. A., et al. Threads of continuity: Ecosystems disturbances, biological legacies, and ecosystem recovery // Conservation Biology in Practice. – 2000. –Vol. 1. – P. 8–17.
15. Валендик Э. Н., Верховец С. В., Кисиляхов Е. К., Лантух А. Ю. Роль шелкопрядников в горимости лесов Нижнего Приангарья // Лесное хозяйство. – 2004. – № 6. – С. 27–29.
16. Jonasova, M., Prach, K. The influence of bark beetles outbreak vs. salvage logging on ground layer vegetation in Central European mountain spruce forests // Biological Conservation. – 2008. – Vol. 14. – P. 1525–1535.
17. Niemela, J. Management in relation to disturbance in the boreal forest // Forest Ecology and Management. – 1999. – Vol. 115. – P. 127–134.
18. Senf C., Seidl R., Hostert P. Remote sensing of forest insect disturbances: Current state and future directions // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2017. – Vol. 60. – P. 49–60.
19. Meng R., Gao R., Zhao F., Huang C., Sun R., Lv Z., Huang Z. Landsat-based monitoring of southern pine beetle infestation severity and severity change in a temperate mixed forest // Remote Sensing of Environment. – 2022. – Vol. 269. – P. 112847.
20. Pasquarella V., Bradley B., Woodcock C. Near-real-time monitoring of insect defoliation using Landsat time series // Forests. – 2017. – Vol. 8. – P. 275.
21. Havasova M., Bucha T., Ferencik J., Jakus R. Applicability of a vegetation indices-based method to map bark beetle outbreaks in the High Tatra Mountains // Annals of Forest Research. – 2015. – Vol. 58. – P. 295–310.
22. Meddens A. J. H., Hicke J. A., Vierling L. A., Hudak A. T. Evaluating methods to detect bark beetle-caused tree mortality using single-date and multi-date Landsat imagery // Remote Sensing of Environment. – 2013. – Vol. 132. – P. 49–58.
23. Meigs G. W., Kennedy R. E., Cohen W. B. A Landsat time series approach to characterize bark beetle and defoliator impacts on tree mortality and surface fuels in conifer forests // Remote Sensing of Environment. – 2011. – Vol. 115. – P. 3707–3718.
24. Hart S. J., Veblen T. T. Detection of spruce beetle-induced tree mortality using high- and medium-resolution remotely sensed imagery // Remote Sensing of Environment. – 2015. – Vol. 168. – P. 134–145.
25. Смагин В. Н., Ильинская С. А., Назимова Д. И., Новосельцева И. Ф., Чередникова Ю. С. Типы лесов гор Южной Сибири. – Новосибирск : Наука, 1980. – 336 с.
26. Поликарпов Н. П., Чебакова Н. М., Назимова Д. И. Климат и горные леса Южной Сибири. – Новосибирск : Наука, 1986. – 227 с.
27. Schulze E.-D., Heimann M., Harrison S., Holland E., Lloyd J. Global Biogeochemical Cycles in the Climate System. – Jena : Academic Press, 2010. – P. 345.
28. Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. R. G. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change // Science. – 2013. – Vol. 342 (6160). – P. 850–853.
29. Дейвис Ш., Ландгребе Д. А., Филипс Т. Л. Дистанционное зондирование: количественный под ход / под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис ; пер. с англ. – М. : Недра, 1983. – 415 c.
30. Выгодская И. Н., Горшкова И. И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. – М. : Гидрометеоиздат, 1987. – 246 с.
31. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. – М. : Мир, 1988. – 350 с.
32. Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. – 1979. – Vol. 8. – P. 127−150.
33. Zhu Z., Key C., Ohlen D., Benson N. Evaluate sensitivities of burn severity mapping algorithms for different ecosystems and fire histories in the United States // Final Report to the Joint Fire Science Program, Project JFSP 01-1-4-12. – 2006. – P. 35.
34. Key C. H., Benson N., Ohlen D., Howard S., McKinley R., Zhu Z. The normalized burn ratio and relationships to burn severity: ecology, remote sensing and implementation // Proceedings of the Ninth Forest Service Remote Sensing Applications Conference. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Bethesda, MD, 2002.
35. Key C. H. Ecological and sampling constraints on defining landscape fire severity // Fire Ecology. – 2006. – No. 2 (2). – P. 34–59.
36. Gao B.-C. NDWI – A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. – 1996. – Vol. 58. – P. 257–266.
37. Jiang Z., Huete A. R., Didan K., Miura T. Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band // Remote Sensing of Environment. – 2008. – Vol. 112 (10). – P. 3833–3845.
Образец цитирования:  Слинкина О. А. Определение состояния темнохвойных лесов, поврежденных энтомовредителями, по спутниковым данным // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 51–61. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-51-61
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/51-61.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. Н. Бешенцев
Афиилиация1:  Байкальский институт природопользования СО РАН, г. Улан-Удэ, Российская Федерация
Автор2:  С. А. Петров
Афиилиация2:  Байкальский институт природопользования СО РАН, г. Улан-Удэ, Российская Федерация
Автор3:  Т. А. Борисова
Афиилиация3:  Байкальский институт природопользования СО РАН, г. Улан-Удэ, Российская Федерация
Автор4:  А. А. Лубсанов
Афиилиация4:  Байкальский институт природопользования СО РАН, г. Улан-Удэ, Российская Федерация
Название статьи:  Картографическая оценка долговременной динамики природопользования дельтовой территории по разновременным топографическим картам
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  62
Конец_Страница:  72
УДК:  528.94:502
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-62-72
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  картографическая реконструкция природопользования, дельта р. Селенги, геоинформационное картографирование, уровень оз. Байкал, динамика природопользования
Ключевые слова_EN:  cartographic reconstruction of nature management, Selenga River delta, geoinformation mapping, level of Baikal lake, the dynamics of nature management
Библиографический список:  1. Бешенцев А. Н. Автоматизация и использование ретроспективных карт земельного учета // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 2. – С. 120–129.
2. Черепанова Е. С. Картографирование лесных ресурсов на разновременных картах XIX–XXI вв. (территория Пянтежской лесной дачи) // Геоинформационное обеспечение пространственного развития Пермского края : сб. материалов. – Пермь, 2013. – С. 100–103.
3. Каргаполова И. Н. Использование старых русских карт для изучения динамики русел рек // Геодезия и картография. – 2007. – № 12. – С. 10–20.
4. Крыленко В. В., Крыленко М. В. Развитие геосистемы косы Тузла в XIX–XXI вв. // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 5. – С. 77–89.
5. Ермошин В. В., Ганзей С. С., Мишина Н. В. Старые топографические карты как информационный ресурс при геоэкологическом картографировании // Геоинформационное картографирование в регионах России : сб. материалов. – Воронеж, 2009. – С. 79–83.
6. Постников А. В. Старые карты как источник информации для изучения влияния хозяйства на среду (на примере Центральной России XVIII–XIX вв.) // Изв. Русского географического общества. – 1980. – Т. 112, № 5. – С. 419–424.
7. Силаев А. В. Картографический анализ состояния селитебных и распаханных территорий Тункинской котловины за последнее столетие // Вестник Иркутского гос. техн. ун-та. – 2013. – № 2 (73). – С. 80–84.
8. Хромых О. В., Хромых В. В., Хромых В. С. Естественная и антропогенная динамика ландшафтов поймы Томи в окрестностях г. Томска // Вестник Томского гос. ун-та. – 2015. – № 400. – С. 426–433.
9. Брюханова Е. А., Крупочкин Е. П., Рыгалова М. В. Реконструкция исторической топографии городов Сибири средствами ГИС (на примере Тобольска на рубеже XIX−XX вв.) // Материалы междунар. конф. Интеркарто-Интер ГИС. – Пятигорск, 2020. – Т 4. – С. 202–212.
10. Гришин Е. С. Технологии и методика применения пространственно-временного анализа в специально исторических ГИС-проектах // Историческая информатика. – 2017. – № 2. –С. 74−84.
11. Владимиров В. Н. Историческая геоинформатика: геоинформационные системы в исторических исследованиях. – Барнаул : Алтайский гос. ун-т, 2005. – 192 с.
12. Синюкович В. Н. Реконструкция естественного уровенного режима оз. Байкал после строительства Иркутской ГЭС // Метеорология и гидрология. – 2005. – № 7. – С. 70–76.
13. Гидрометеорологический режим озер и водохранилищ СССР. Иркутское водохранилище / под ред. В. А. Знаменского и Н. Н. Янтер. – Л. : Гидрометеоиздат, 1980. – 140 с.
14. Безруков Л. А., Савельев В. А., Никольский А. Ф., Подковальников С. В. Байкал и гидроэнергетика: экология и экономика // География и природные ресурсы. – 1997. – № 4. – С. 156–166.
15. Никитин В. М., Савельев В. А., Бережных Т. В., Абасов Н. В. Гидроэнергетические проблемы озера Байкал: прошлое и настоящее // Регион: экономика и социология. – 2015. – № 3 (87). – С. 273–295.
16. Тулохонов А. К., Михеева А. С., Аюшеева С. Н., Бардаханова Т. Б., Бешенцев А. Н., Максанова Л. Б.-Ж. Методологические подходы к экономической оценке последствий изменений уровенного режима Байкала // География и природные ресурсы. – 2022. – Т. 43, № 5. – С. 25–36.
17. Топографическая карта. М-б 1:50 000. – М. : Изд. Ген. штаба, 1952. – 4 л.
18. Топографическая карта. М-б 1:50 000. – М. : Госгисцентр, 2015. – 4 л.
19. Libra: браузер для открытых спутниковых снимков Landsat 8 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://libra.developmentseed.org/.
20. Кошкарев А. В., Тикунов В. С. Геоинформатика. – М. : Картгеоцентр – Геодезиздат, 1993. – 213 с.
21. Крупочкин Е. П., Дирин Д. А., Дунец А. Н., Рыгалов Е. В. Количественное обоснование параметров регулярно-ячеистых моделей как метода численной оценки и ГИСкартографирования территорий // Ползуновский вестник. – 2016. – № 4, т. 2. – С. 70–78.
22. Гынинова А. Б., Шоба С. А., Балсанова Л. Д., Гынинова Б. Д. Почвы дельты реки Селенги (генезис, география, геохимия). – Улан-Удэ : БНЦ СО РАН, 2012. – 344 с.
23. Ильичева Е. А. Внутридельтовое распределение стока реки Селенги // Вестник Бурятского гос. ун-та: биология, география. – 2017. – Вып. 4. – С. 64–70.
24. Ильичёва Е. А., Павлов М. В., Рогачёв А. П. Комплексная оценка эрозионно-аккумулятивной деятельности русловой сети дельты Селенги // Природа Внутренней Азии. – 2019. – № 2(11). – С. 95–107.
25. Асалханов И. А. Об обычном праве Кударинских бурят // Тр. БИОН. – 1967. – Вып. 5. Сер. Историческая. – С. 174–176.
26. Карнышев А. Д. Байкал таинственный, многоликий и разноязыкий. – Улан-Удэ : БГУЭП, 2010. – 552 с.
27. Краеведческий портал «Родное село» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://selorodnoe.ru/history/show/id3629486.
Образец цитирования:  Бешенцев А. Н., Петров С. А., Борисова Т. А., Лубсанов А. А. Картографическая оценка долговременной динамики природопользования дельтовой территории по разновременным топографическим картам // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 62–72. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-62-72
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/62-72.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. А. Майоров
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Росийская Федерация
Автор2:  О. Г. Гвоздев
Афиилиация2:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Росийская Федерация
Автор3:  Ю. В. Белышева
Афиилиация3:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Росийская Федерация
Название статьи:  Концепция разработки геоинформационной технологии мониторинга и геомоделирования метеорологических событий
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  73
Конец_Страница:  85
УДК:  528.94:551.5
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-73-85
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  геоинформационные технологии, мониторинг, прогнозирование метеорологических явлений, геоинформатика, искусственный интеллект
Ключевые слова_EN:  geoinformation technologies, monitoring, forecasting of meteorological phenomena, geoinformatics, artificial intelligence
Библиографический список:  1. Rehman A. U., Shafiq A., Ullah Z., et al. Implications of smart grid and customer involvement in energy management and economics // Energy. – 2023. – Vol. 276. – P. 127626. – DOI 10.1016/j.energy.2023.127626.
2. Krennert T., Pistotnik G., Kaltenberger R. et al. Crowdsourcing of weather observations at national meteorological and hydrological services in Europe // Advances in Science and Research. – 2018. – Vol. 15. – P. 71–76. – DOI 10.5194/asr-15-71-2018.
3. Kotawadekar R. Satellite data: big data extraction and analysis // Artificial Intelligence in Data Mining. – 2021. – P. 177–197. – DOI 10.1016/B978-0-12-820601-0.00008-2.
4. Myers D. R. Solar Radiation Resource Assessment for Renewable Energy Conversion. – 2012.
5. Скороходов А. В., Аксёнов С. В., Аксёнов А. В. и др. Использование различных вычислительных систем для решения задачи автоматической классификации облачности по спутниковым данным MODIS на основе вероятностной нейронной сети // Изв. Томского политехнического ун-та. Инжиниринг георесурсов. – 2016. – № 327 (1). – С. 30–38.
6. Jin W., Gong F., Zeng X. et al. Classification of Clouds in Satellite Imagery Using Adaptive Fuzzy Sparse Representation // Sensors. – 2016. – Vol. 16, No. 12. – P. 2153. – DOI 10.3390/s16122153.
7. Бочарников Н. В. Диагноз шквалов по данным МРЛ // Радиолокационная метеорология. – СПб. : ГидрометеоиздаТ, 2002. – С. 64–67.
8. Alberoni P. P., Ferraris L., Marzano F. S. et al. The Italian radar network: current status and future developments // Proceedings of ERAD. – Delft: Copernicus GmbH, 2002. – P. 339–344.
9. Калинин Н. А., Смирнова А. А. Возможности метеорологических радиолокаторов в обнаружении облачности и опасных явлений погоды // Географический вестник. – 2006. – № 2. – С. 76–83.
10. Skamarock W. C., Klemp J. B., Dudhia J. et al. A Description of the Advanced Research WRF Model Version 4. UCAR/NCAR. 2– 019. – DOI 10.5065/1dfh-6p97.
11. Andrychowicz M., Espeholt L., Li D., et al. Deep Learning for Day Forecasts from Sparse Observations // arXiv. – 2023. – DOI 10.48550/arXiv.2306.06079.
12. Shahrivari S. Beyond Batch Processing: Towards Real-Time and Streaming Big Data // Computers. – 2014. – Vol. 3, No. 4. – P. 117–129. – DOI 10.3390/computers3040117.
13. Cao K., Liu Y., Meng G., et al. An Overview on Edge Computing Research // IEEE Access. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). – 2020. – Vol. 8. – P. 85714–85728. – DOI 10.1109/ACCESS.2020.2991734.
14. Chen J., Ran X. Deep Learning With Edge Computing: A Review // Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). – 2019. – Vol. 107, No. 8. – P. 1655–1674. – DOI 10.1109/JPROC.2019.2921977.
15. Yi S., Li C., Li Q. A Survey of Fog Computing // Proceedings of the 2015 Workshop on Mobile Big Data. – 2015. – DOI 10.1145/2757384.2757397.
16. Stojmenovic I., Wen S., Huang X. et al. An overview of Fog computing and its security issues // Concurrency and Computation. – 2015. – Vol. 28, No. 10. – P. 2991–3005. –DOI 10.1002/cpe.3485.
17. Pfandzelter T., Bermbach D. IoT Data Processing in the Fog: Functions, Streams, or Batch Processing? // 2019 IEEE International Conference on Fog Computing (ICFC). – 2019. – DOI 10.1109/ICFC.2019.00033.
18. Shaikh S. A., Mariam K., Kitagawa H. et al. GeoFlink: A Distributed and Scalable Framework for the Real-time Processing of Spatial Streams // CIKM '20: Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information & Knowledge Management. – New York : Association for Computing Machinery, 2020. – P. 3149–3156.
19. Lee D.-H. Digital Cameras, Personal Photography and the Reconfiguration of Spatial Experiences // UTIS. – 2010. – Vol. 26, No. 4. – P. 266–275. – DOI 10.1080/01972243.2010.489854.
20. Zhang J. L., Liu P., Zhang F. et al. CloudNet: Ground‐Based Cloud Classification With Deep Convolutional Neural Network // Geophysical Research Letters. – 2018. – Vol. 45, No. 16. – P. 8665–8672. – DOI 10.1029/2018GL077787.
21. Li Z., Kong H., Wong C.-S. Neural Network-Based Identification of Cloud Types from Ground-Based Images of Cloud Layers // Applied Sciences. – 2023. – Vol. 13, No. 7. – P. 4470. – DOI 10.3390/app13074470.
22. Chakraborty K., Wells P. M., Sohi G. S. Computation spreading: employing hardware migration to specialize CMP cores on-the-fly // Proceedings of the 12th international conference on Architectural support for programming languages and operating systems (ASPLOS XII). – 2006. – P. 283–292.
23. Krüger J., Westermann R. Linear algebra operators for GPU implementation of numerical algorithms // ACM Transactions on Graphics. – 2003. – Vol. 22, No. 3. – P. 908–916. – DOI 10.1145/882262.882363.
24. Baydin A. G., Pearlmutter B. A., Radul A. A. et al. Automatic differentiation in machine learning: a survey // arXiv. – 2015. – DOI 10.48550/arXiv.1502.05767.
25. McCulloch W. S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // Bulletin of Mathematical Biophysics. – 1943. – Vol. 5, No. 4. – P. 115–133. – DOI 10.1007/BF02478259.
26. Fukushima K. Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position // Biological Cybernetics. – 1980. – Vol. 36, No. 4. – P. 193–202. – DOI 10.1007/BF00344251.
27. Amari S.-I. Learning Patterns and Pattern Sequences by Self-Organizing Nets of Threshold Elements // IEEE Transactions on Computers. – 1972. – Vol. C–21, No. 11. – P. 1197–1206. – DOI 10.1109/T-C.1972.223477.
28. Vaswani A., Shazeer N. M., Parmar N. Attention is All you Need // Neural Information Processing Systems. – 2017.
29. Bronstein M. M., Bruna J., Cohen T. et al. Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges // arXiv. – 2021. – DOI 10.48550/arXiv.2104.13478.
30. Rombach R., Blattmann A., Lorenz D., et al. High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models // 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2022. – DOI 10.1109/CVPR52688.2022.01042.
31. Radford A., Narasimhan K. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training // Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. – 2018.
32. Xu Q., Shi Y., Bamber J. Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology // arXiv. – 2023. – DOI 10.48550/arXiv.2310.05227.
33. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation // arXiv. – 2015. – DOI 10.48550/arXiv.1505.04597.
34. Esling P., Agon C. Time-series data mining // ACM Computing Surveys. – 2012. – Vol. 45, No. 1. – P. 1–34. – DOI 10.1145/2379776.2379788.
35. Wlodarczyk T. W. Overview of Time Series Storage and Processing in a Cloud Environment // 4th IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science Proceedings. – 2012. – DOI 10.1109/CloudCom.2012.6427510.
36. Andersen M. P., Culler D. E. BTrDB: Optimizing Storage System Design for Timeseries Processing // 14th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST 16). – 2016. – P. 39–52.
37. Bossen F., Bross B., Suhring K., et. al. HEVC Complexity and Implementation Analysis // IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology. – 2012. – Vol. 22, No. 12. – P. 1685–1696. – DOI 10.1109/TCSVT.2012.2221255.
38. Sze V., Budagavi M., Sullivan G. J. High Efficiency Video Coding (HEVC) – Basel : Springer International Publishing, 2014. – 375 p.
39. Гвоздев О. Г., Матерухин А. В., Майоров А. А. Восстановление геополей на основе комбинирования методов ядерного сглаживания и нейросетевых моделей // Геодезия и картография. – 2022. – № 12. – C. 57–64. – DOI 10.22389/0016-7126-2022-990-12-57-64.
Образец цитирования:  Майоров А. А., Гвоздев О. Г., Белышева Ю. В. Концепция разработки геоинформационной технологии мониторинга и геомоделирования метеорологических событий // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 73–85. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-73-85
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/73-85.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  К. В. Меданова
Афиилиация1:  Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина, г. Омск, Российская Федерация
Автор2:  С. А. Балтабеков
Афиилиация2:  Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина, г. Омск, Российская Федерация
Название статьи:  Геоинформационные технологии как основа создания картографического материала для мониторинга земель лесного фонда
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  86
Конец_Страница:  99
УДК:  528.94:630
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-86-99
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  геоинформационные технологии, информационная система, картографический материал, мониторинг земель, земли лесного фонда, Большереченское лесничество
Ключевые слова_EN:  geoinformation technologies, information system, cartographic material, land monitoring, forest fund lands, Bolsherechensk forestry
Библиографический список:  1. Лебедева Т. А. Системный мониторинг и комплексная оценка лесных земель в промышленных регионах (на примере Урала и Западной Сибири) // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 2. – С. 170–182.
2. Варламов А. А., Гальченко С. А., Антропов Д. В. Роль кадастров и мониторинга земель в информационном обеспечении управления земельными ресурсами // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2018. – № 12 (167).
3. Балтабеков С. А., Рогатнев Ю. М. Мероприятия по мониторингу земель лесного фонда в современных условиях экономики, задачи и виды // Наука. Бизнес. Государство : материалы XVIII Междунар. науч.-практ. конф. – СПб., 2023. – С. 142–146.
4. Лазарева О. С. Геоинформационные технологии в управлении земельными ресурсами региона // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2014. – № 6 (114). – С. 35–39.
5. Балтабеков С. А., Рогатнев Ю. М. Совершенствование содержания мониторинга земель лесного фонда в условиях рыночной экономики // Астраханский вестник экологического образования. – 2023. – № 1 (73). – С. 131–137.
6. Карпик А. П., Жарников В. Б., Ларионов Ю. С. Рациональное землепользование в системе современного пространственного развития страны, его основные принципы и механизмы // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 4. – С. 232–246.
7. Архипов В. И., Черниховский Д. М., Березин В. И., Белов В. А. Современная технология таксации лесов дешифровочным способом «От съемки – к проекту» // Изв. Санкт-Петербургской лесотехнической академии. – 2014. – Вып. 208. – С. 22–42.
8. Черниховский Д. М. Создание лесных карт с помощью ГИС-технологий : метод. пособие для студ. техникумов и вузов по специальности 26.04 «Лесное и садово-парковое хозяйство». – СПб. : Санкт-Петербургская государственная лесотехническая академия, 2003. – 57 с.
9. Заблоцкий В. Р. Мобильные ГИС – новое направление развития геоинформационных систем // Междунар. журнал экспериментального образования. – 2014. – Т. 11, № 1. – С. 22–23.
10. Forest Service U.S. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.fs.usda.gov/ (дата обращения 22.11.2023).
11. Donahue B. Mapping Husbandry in Concord: GIS as a Tool for Environmental History // Placing History: How Maps, Spatial Data, and GIS Are Changing Historical Scholarship. – 2008.
12. Пюкяляйнен Й., Курттила М. Развитие лесного планирования в Финляндии : методы и опыт / Пер. с фин. В. Минеева. – Йювяскюля : Научно-исследовательский институт леса Финляндии Йоэтоуу, 2009. – 44 с.
13. Дубровский А. В. Возможности применения геоинформационного анализа в решении задач мониторинга и моделирования пространственных структур // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2015. – № S/5. – С. 236–242.
14. Шайтура С. В. Создание набора электронных карт для нужд лесного сектора в Mapinfo // Рабочие процессы геопространственных объектов на примере МАПИНФО. – Бургас : Ин-т гуманитарных наук, экономики и информационных наук, 2020. – С. 94–98.
15. 30 GIS Applications in Forestry [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://grindgis.com/gis/30-gis-applications-in-forestry (дата обращения 23.11.2023).
16. Меданова К. В., Кузнецова О. З. Геоинформационные технологии как средство формирования профессиональных компетенций (в области подготовки 21.03.02 – Землеустройство и кадастр) // Электронный науч.-метод. журнал Омского ГАУ. – 2021. – № 1 (24). – С. 11.
17. Лебедев П. П., Сизов А. П. Разработка основных положений о картах в системе мониторинга земель // Геодезия и картография. – 2013. – № 8. – С. 18–23.
18. Лесной кодекс Российской Федерации от 04.12.2006 № 200-ФЗ [Электронный ресурс] : принят Гос. Думой 8 ноября 2006 г., одобрен Советом Федерации 24 ноября 2006 г. : в ред. от 06.12.2011. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
19. Лесной план Омской области. Омская Губерния [Электронный ресурс] // Портал Правительства Омской области. – Режим доступа: https://gulh.omskportal.ru/oiv/gulh/otrasl/lesplan.
20. Рафиков Т. Ш., Козлов В. В., Меданова К. В., Федотенко С. А. Лесовосстановительные мероприятия в целях рационализации лесопользования // Разработка и применение наукоёмких технологий в эпоху глобальных трансформаций : сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. (Таганрог, 02 сентября 2020 г.). – Уфа : ОМЕГА САЙНС, 2020. – С. 128–130.
Образец цитирования:  Меданова К. В., Балтабеков С. А. Геоинформационные технологии как основа создания картографического материала для мониторинга земель лесного фонда // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 86–99. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-86-99
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/86-99.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Л. К. Радченко
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  О. Н. Николаева
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Геопространственное моделирование региона как средство познания окружающего мира для широкого круга пользователей
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  100
Конец_Страница:  107
УДК:  528.9
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-100-107
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  познание, познавательная карта, познавательная геопространственная модель, геопространственное моделирование, геоинформационное картографирование
Ключевые слова_EN:  cognition, cognitive map, cognitive geospatial model, geospatial modeling, geoinformation mapping
Библиографический список:  1. Савиных В. П. Космические исследования как средство формирования картины мира // Перспективы науки и образования. – 2015. – № 1. – С. 56–62.
2. Tsvetkov V. Ya. Worldview Model as the Result of Education // World Applied Sciences Journal. – 2014. – Vol. 31 (2). – P. 211–215.
3. Что такое Big Data: как работать с большими данными? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://medianation.ru/blog/analitika/chto-takoe-big-data-prostymi-slovami.
4. Big Data [Electronic resource]. – Mode of access: https://www.unisender.com/ru/glossary/chto-takoe-bigdata/#anchor-1.
5. Guide to Big Data Visualization [Electronic resource]. – Mode of access: https://piktochart.com/blog/big-data-visualization.
6. Junghoon Ki. GIS and Big Data Visualization [Electronic resource] // Geographic Information Systems and Science. Jorge Rocha and Patrícia Abrantes (Eds.). – Mode of access: https://www.intechopen.com/chapters/64243.
7. Анкин Д. В. Теория познания : учеб. пособие. – Екатеринбург : Изд. Уральского университета, 2019. – 192 с.
8. Чувственное и рациональное познание [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.grandars.ru/college/filosofiya/chuvstvennoe-poznanie.html.
9. Бучило Н. Ф., Чумаков А. Н. Философия. – Москва, Саратов : ПЕР СЭ, Ай Пи Эр Медиа, 2019. – 448 c.
10. Научное познание [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://foxford.ru/wiki/obschestvoznanie/nauchnoe-poznanie.
11. Радченко Л. К., Николаева О.Н. Познавательный аспект в картографии: особенности рационального и чувственного познания при создании и использовании карт // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 3. – С. 108–115.
12. Карпик А. П. Методологические и технологические основы геоинформационного обеспечения территорий : монография. – Новосибирск : СГГА, 2004. – 260 с.
13. Об утверждении методики определения возрастных групп населения [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/560682671.
14. Народонаселение. Энциклопедический словарь / Гл. ред. Г. Г. Меликьян. – М. : Большая Российская энциклопедия, 1994.– 640 с.
15. Население мира. Демографический справочник. – М. : Мысль, 1989. – 477 с.
16. Радченко Л. К. Познавательный аспект в картографии // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 4. – С. 138–145.
17. Баталов Р. Н., Радченко Л. К. Обзор основных направлений использования ГИСтехнологий в историко-картографических исследованиях // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 1. – С. 119–135.
Образец цитирования:  Радченко Л. К., Николаева О. Н. Геопространственное моделирование региона как средство познания окружающего мира для широкого круга пользователей // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 100–107. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-100-107
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/100-107.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  И. Ю. Степанов
Афиилиация1:  Кемеровский государственный университет, г. Кемерово, Российская Федерация
Название статьи:  Использование методов машинного обучения в геоинформационных моделях при решении задач геофизической разведки
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  108
Конец_Страница:  117
УДК:  528.94+[004.925.83:550.3]
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-108-117
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  разрывные нарушения, искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, автоэнкодеры, комбинированные архитектуры, геологические структуры
Ключевые слова_EN:  disjunctive dislocations, artificial intelligence, convolutional neural networks, autoencoders, combined architectures, geological structures
Библиографический список:  1. Короновский Н. В. Общая геология : учеб. пособие. – М. : КДУ, Добросвет, 2018. – С. 430–448.
2. Опарин В. Н., Адушкин В. В., Киряева Т. А., Потапов В. П. Региональная кластеризация угольных месторождений Кузбасса по газодинамической активности. Ч. II: влияние геотермических, геодинамических и физико-химических процессов // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2018. – № 10. – С. 5–29.
3. Смирнов А. В., Ремезов А. В. Факторы, влияющие на безопасную и высокопроизводительную работу очистных забоев [Электронный ресурс] // Вестник КузГТУ. – 2005. – № 4.1. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-vliyayuschie-na-bezopasnuyu-i-vysokoproizvoditelnuyu-rabotu-ochistnyh-zaboev/viewer.
4. Семерикова И. И. Возможности методики распознавания зон трещиноватости по сейсмическим параметрам для изучения техногенных изменений состояния пород [Электронный ресурс] // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2011. – № 2. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-metodiki-raspoznavaniya-zon-treschinovatosti-poseysmicheskim-parametram-dlya-izucheniya-tehnogennyh-izmeneniy/viewer.
5. Басаргин А. А. Применение методов геоинформатики для изучения и оценивания риска последствий землетрясений // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 6. – С. 89–97.
6. Бугакова Т. Ю., Шарапов А. А. Совершенствование методов визуального осмотра зданий и инженерных сооружений путем внедрения технологий компьютерного зрения и интеллектуальной обработки данных // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 6. – С. 108–119.
7. Янкелевич С. С. Развитие тематической картографии на базе геопространственных знаний и когнитивного подхода // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 4. – С. 122–127.
8. Бабина Л. А., Кочетков В. М. Применение методов машинного обучения для обработки геофизических данных // Изв. вузов. Геология и разведка. – 2014. – № 4. – С. 42–48.
9. Ахмедов А. А., Адамов Д. У. Применение алгоритмов машинного обучения для разработки геофизической модели месторождений // Междунар. журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2017. – Т. 4, № 5. – С. 792–796.
10. Авдеев В. А., Яблонский Л. И. Возможный вариант формализации интегрированной системы обеспечения пространственными данными // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 5. – С. 41–50.
11. Мифтахов Р. Ф., Авдеев П. А., Гогоненков Г. Н., Базанов А. К., Ефремов И. И. Картирование тектонических нарушений на основе машинного обучения и нейронных сетей // Геология нефти и газа. – 2021. – № 3. – С. 123–136. – DOI 10.31087/0016-7894-2021-3-123-136.
12. Темникова Е. Ю., Грубась С. И., Федосеев А. А. Литологическая интерпретация данных в ГИС в интервалах Баженовской свиты с использованием искусственных нейронных сетей // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Недропользование. Горное дело. Направления и технологии поиска, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых. Экономика. Геоэкология» (Новосибирск, 19–21 мая 2021 г.) : сб. материалов в 8 т. – Новосибирск : СГУГиТ, 2021. Т. 2, № 3. – С. 3–9. – DOI 10.33764/2618-981X-2021-2-3-3-9.
13. Канониров А. П. Сравнительный анализ применения 2D/3D сегментационных моделей в задаче выделения сейсмических горизонтов [Электронный ресурс] // Экспозиция Нефть Газ. – 2022. – № 8. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analizprimeneniya-2d-3d-segmentatsionnyh-modeley-v-zadache-vydeleniya-seysmicheskih-gorizontov/viewer.
14. Волкова Е. Н., Казначеев П. А., Камшилин А. Н., Попов В. В. Геоэлектрические исследования процессов подготовки провалов грунта // Геофизические исследования. – 2013. – Т. 14, № 3. – С. 64–79.
15. Кушнарев И. П. Методы изучения разрывных нарушений – М. : Недра, 1977. – С. 42–48.
16. Исабек Т. К., Хуанган Н., Айтпаева А. Р., Шаймерденова Р. Т. Моделирование выбросоопасного состояния массива с дизъюнктивным нарушением и горной выработкой методом конечных элементов // Уголь. – 2020. – № 6. – DOI 10.18796/0041-5790-2020-6-55-61.
17. Malhotra R. A systematic review of machine learning techniques for software fault prediction // Applied Soft Computing. – 2015. – Vol. 27. – P. 504–518. – DOI 10.1016/j.asoc.2014.11.023.
18. Anikiev D., Birnie C., bin Waheed U., Alkhalifah T., Gu C., Verschuur D. J., Eisner L. Machine learning in microseismic monitoring // Earth-Science Reviews. – 2023. – Vol. 239. – DOI 10.1016/j.earscirev.2023.104371.
19. Беляева Л. И. Основы геофизики : учеб. пособие. – Ухта : УГТУ, 2016. – С. 75–82.
20. Молев М. Д. Методологические аспекты выбора комплекса геофизических методов исследования массива горных пород [Электронный ресурс] // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 1999. – № 6. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-aspekty-vybora-kompleksa-geofizicheskih-metodov-issledovaniya-massivagornyh-porod/viewer.
21. Краснов В. И., Исаев В. И. Применение методов искусственного интеллекта для анализа геофизических данных // Вестник РГГРУ. – 2018. – № 1 (86). – С. 98–105.
22. Одабаи-Фард В. В., Пономаренко М. Р. Геодинамический мониторинг земной поверхности и объектов горнодобывающей промышленности при помощи метода радарной интерферометрии // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2017. – № 11. – DOI 10.25018/0236-1493-2017-11-0-59-67.
23. Adler A., Araya-Polo M., Poggio T. Deep Recurrent Architectures for Seismic Tomography [Electronic resource] // 81st EAGE Conference & Exhibition. – 2019. – Mode of access: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1908/1908.07824.pdf.
24. Qian K. A., Guo D., Xiang X., Qiao Y. Two-Step Method for Prediction of Fractured Tight Sandstone Reservoir in Northeast Sichuan Basin // 82nd EAGE Annual Conference Exhibition. – 2021. – DOI 10.3997/2214-4609.202112900.
25. Fisher W., Camp T., Krzhizhanovskaya V. Anomaly Detection in Earth Dam and Levee Passive Seismic Data Using Support Vector Machines and Automatic Feature Selection // Journal of Computational Science. – 2016. – DOI 10.1016/j.jocs.2016.11.016.
26. Акинина Н. В., Акинин М. В., Соколова А. В., Никифоров М. Б., Таганов А. И. Автоэнкодер: подход к понижению размерности векторного пространства с контролируемой потерей информации [Электронный ресурс] // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2016. – № 9. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/avtoenkoder-podhod-k-ponizheniyu-razmernostivektornogo-prostranstva-s-kontroliruemoy-poterey-informatsii/viewer.
27. Дык Буй Минь, Хуи Нгуен Нгок, Линь Лай Тхи, Хю Нгуен Ба, Чыонг Нгуен Динь, Лам Нгуен Чонг. Сжатие данных [Электронный ресурс] // Проблемы науки. – 2017. – № 1 (83). – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/szhatie-dannyh/viewer.
28. Сафронов Д. А., Кацер Ю. Д., Зайцев К. С. Поиск аномалий с помощью автоэнкодеров [Электронный ресурс] // International Journal of Open Information Technologies. – 2022. – № 8. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/poisk-anomaliy-s-pomoschyu-avtoenkoderov/viewer.
29. Намиот Д. Е., Ильюшин Е. А. Порождающие модели в машинном обучении [Электронный ресурс] // International Journal of Open Information Technologies. – 2022. – № 7. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/porozhdayuschie-modeli-v-mashinnom-obuchenii/viewer.
Образец цитирования:  Степанов И. Ю. Использование методов машинного обучения в геоинформационных моделях при решении задач геофизической разведки // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 108–117. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-108-117
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/108-117.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  В. А. Костеша
Афиилиация1:  Государственный университет по землеустройству, г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  И. К. Колесникова
Афиилиация2:  Государственный университет по землеустройству, г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Единый недвижимый комплекс и перспективы модернизации учета автомобильных дорог
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  118
Конец_Страница:  127
УДК:  347.214.2:625.7/.8
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-118-127
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  Автомобильные дороги, единый недвижимый комплекс, кадастровые работы, технический план, геодезическое обеспечение, мониторинг, инвентаризация
Ключевые слова_EN:  automobile roads, Unified Real Estate Complex, cadastral work, technical plan, geodetic support, monitoring, inventory
Библиографический список:  1. Российская Федерация. Законы. Гражданский кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс] : федер. закон от 30.11.1994 № 51-ФЗ (ред. от 16.04.2022). – Доступ из справ.- правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Российская Федерация. Законы. Об автомобильных дорогах и о дорожной деятельности в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации [Электронный ресурс] : федер. закон от 08.11.2007 № 257-ФЗ (ред. от 20.07.2020) . – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. Рахимов Э. Х., Пономарева Е. В. Генезис понятия «Единый недвижимый комплекс» в Российском гражданском праве // Вестник Уфимского юридического института МВД России. – 2020. – № 3 (89). – С. 94–98.
4. Клюшниченко В. Н., Ивчатова Н. С. Особенности формирования кадастра в России // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 2. – С. 198–208.
5. Поляков В. В., Андрусенко Ю. И., Руссу М. Ф. Кадастровый учет линейных сооружений, расположенных в нескольких кадастровых округах // Экономика и экология территориальных образований. – 2015. – № 2. – С. 57–61.
6. Костеша В. А., Рулева Н. П., Колесникова И. К. Проблемы и перспективы совершенствования кадастрового учета автомобильных дорог // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2021. – Т. 65, № 3. – С. 366–374. – DOI 10.30533/0536-101X-2021-65-3-366-374.
7. Ноздрачев В. А. Разработка методики и технологии кадастрового учета и землеустройства линейных объектов транспорта : дис. …канд. тех. наук. – М. : Мос. гос. университет геод. и карт., 2017.
8. Алагузов Р. М. Обоснование необходимости введения дополнительных характеристик при постановке линейных объектов на кадастровый учет // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XIV Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч.-технолог. конф. студентов и молодых ученых «Молодежь. Наука. Технологии» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 23–27 апреля 2018 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2018. Т. 1. – С. 50–52.
9. Дубровский А. В., Ершов А. В., Новоселов Ю. А., Москвин В. Н. и др. Элементы геоинформационного обеспечения инвентаризационных работ // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Вып. 4. – С. 78–91.
10. Kostesha V. A., Shapovalov D. A., Barbasov V. K., Chetverikova A. A., Kolesnikova I. K. Geoportal for highways as a basic element of spatial data infrastructure // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2021. – №. 867. – Р. 012162.
11. Российская Федерация. Приказы. Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии. Об установлении формы технического плана, требований к его подготовке и состава содержащихся в нем сведений [Электронный ресурс] : приказ от 15.03.2022 № П/0082. – Режим доступа: https://rkc56.ru/attach/orenburg/docs/Pisma_Rosreestra/Prikaz-Rosreestra-ot-15.03.2022-N-P_0082-vord_compressed.pdf.
12. Российская Федерация. Приказы. Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии. Об утверждении требований к точности и методам определения координат характерных точек границ земельного участка, требований к точности и методам определения координат характерных точек контура здания, сооружения или объекта незавершенного строительства на земельном участке, а также требований к определению площади здания, сооружения, помещения и машино-места [Электронный ресурс] : приказ от 23.10.2020 № П/0393. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
13. Мурадян В. Ш. Автомобильные дороги общего пользования как единый недвижимый комплекс // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. – 2017. – № 1 (80). – С. 87–90.
14. Гордиенко И. И. Особенности государственной регистрации прав на автомобильные дороги // Правовое регулирование сбалансированного развития территорий : сборник материалов Международных научных конференций. – М. : Московский государственный университет геодезии и картографии, 2018. – С. 192–196.
Образец цитирования:  Костеша В. А., Колесникова И. К. Единый недвижимый комплекс и перспективы модернизации учета автомобильных дорог // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 118–127. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-118-127
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/118-127.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. М. Портнов
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  Чжэньфэн Шао
Афиилиация2:  Уханьский университет, Ухань, Китайская Народная Республика
Автор3:  В. Б. Непоклонов
Афиилиация3:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Проблемы применения плоских систем координат при использовании космических снимков Земли в целях устойчивого функционирования линейных объектов единых недвижимых комплексов
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  128
Конец_Страница:  138
УДК:  528.236.3:528.88:347.214.2
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-128-138
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  проекционные искажения, наилучшие проекции, мониторинг земель, недвижимые комплексы, учетные системы недвижимости
Ключевые слова_EN:  projection distortions, the best projections, land monitoring, real estate complexes, real estate accounting systems
Библиографический список:  1. Niu Fangfei, Niu Genliang. Ultra-long-distance pipeline Entity Data CGCS2000 coordinate conversion technology research // 2022 Oil and Gas Exploration Technology Center Station 29th technology seminar papers. – 2022.
2. Ding S., He L., Li P. Oblique Mercator Projection and Its Application to Control Network for High Speed Railway // Geomatics and Information Science of Wuhan University. – 2016. – Vol. 41 (4). – P. 541–546. – DOI 10.13203/j.whugis20130120.
3. Nichol J., Man Sing Wong. Detection and interpretation of landslides using satellite images // Land Degradation & Development. – 2005. – Vol. 16.3. – P. 243–255. – DOI 10.1002/ldr.648.
4. Liu X., Ming Y., Liu Y., Yue W., Han G. Influences of landform and urban form factors on urban heat island: Comparative case study between Chengdu and Chongqing // Science of the Total Environment. – 2022. – Vol. 820. – P. 153395. – DOI 10.3390/su10061943.
5. Yang Y. Chinese geodetic coordinate system 2000 // Chinese Science Bulletin. – 2009. – Vol. 54. – P. 2714–2721. – DOI 10.1007/s11434-009-0342-9.
6. Cheng, P., Cheng, Y., Wang, X. et al. Update China geodetic coordinate frame considering plate motion // Satellite Navigation. – 2021. – Vol. 2(1). – P. 2. – DOI 10.1186/s43020-020-00032-w.
7. Liu Xu. Based on the CGCS2000 the establishment of the independent coordinate system [Electronic resource] // Geospatial information. – 2021. – Vol. 08. – Mode of access: https://oversea.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&filename=DXKJ202108012&dbnameт=CJFDLAST2021.
8. Abbey D., Woolhouse L., Featherstone W. The Oblique Mercator for engineering and survey // Survey Review. – 2022. – Vol. 55(392). – P. 1–12. – DOI 10.1080/00396265.2022.2120273.
9. Vonderohe A. P., Dennis M. L. Minimizing Root-Mean-Square Linear Distortion in Common Conformal Map Projections // Journal of Surveying Engineering. – 2022. – DOI 10.1061/(ASCE)SU.1943-5428.0000381.
10. Behnisch M., Bharat A., Krüger T., Jaeger J. A. G. Rapid rise in urban sprawl: Global hotspots and trends since 1990 // PLOS Sustainability and Transformation. – 2022. – Vol. 1(11). – P. e0000034. – DOI 10.1371/journal.pstr.0000034.
11. He Q., Tan R., Gao Y., Zhang M., Xie P., Liu Y. Modeling urban growth boundary based on the evaluation of the extension potential: A case study of Wuhan city in China // Habitat International. – 2016. – Vol. 72. – P. 57–65. – DOI 10.1016/j.habitatint.2016.11.006.
12. Feng C., Zhang H., Xiao L., Guo Y. Land Use Change and Its Driving Factors in the Rural–Urban Fringe of Beijing: A Production–Living–Ecological Perspective // Land. – 2022. – Vol. 11(2). – P. 314. – DOI 10.3390/land11020314.
13. Hamel P., Guswa A. J. Uncertainty analysis of a spatially explicit annual water-balance model: case study of the Cape Fear basin, North Carolina // Hydrology and Earth System Sciences. – 2015. – Vol. 19 (2). – P. 839–853. – DOI 10.5194/hess-19-839-2015.
14. Bao Y., Li T., Liu H., Ma T., Wang H., Liu K., Shen X., Liu X. Spatial and temporal changes of water conservation of Loess Plateau in northern Shaanxi province by InVEST model // Geographical Research. – 2016. – Vol. 35, No. 4. – P. 664–676.
15. Li M., Liang D., Xia J., Song J., Cheng D., Wu J., Cao Y., Sun H., Li Q. Evaluation of water conservation function of Danjiang River Basin in Qinling Mountains, China based on InVEST model // Journal of Environmental Management. – 2021. – Vol. 286. – P. 112212. – DOI 10.1016/j.jenvman.2021.112212.
Образец цитирования:  Портнов А. М., Чжэньфэн Шао, Непоклонов В. Б. Проблемы применения плоских систем координат при использовании космических снимков Земли в целях устойчивого функционирования линейных объектов единых недвижимых комплексов // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 128–138. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-128-138
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/128-138.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  С. В. Солодков
Афиилиация1:  Волгоградский государственный аграрный университет, г. Волгоград, Российская Федерация
ООО «ГеоКлевер», г. Волгоград, Российская Федерация
Автор2:  А. Ю. Зуев
Афиилиация2:  ООО «ГеоКлевер», г. Волгоград, Российская Федерация
Автор3:  А. Д. Ахмедов
Афиилиация3:  Волгоградский государственный аграрный университет, г. Волгоград, Российская Федерация
Автор4:  И. А. Азиева
Афиилиация4:  Волгоградский государственный аграрный университет, г. Волгоград, Российская Федерация
Название статьи:  Оценка конфигурации границ населенных пунктов, внесенных в Единый государственный реестр недвижимости
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  139
Конец_Страница:  148
УДК:  528.44:332.2
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-139-148
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  границы населенных пунктов, генеральный план, Единый государственный реестр недвижимости, компактность, землеустройство, градостроительная деятельность, геоинформационные системы
Ключевые слова_EN:  boundaries of localities, general plan, Unified State Real Estate Register, compactness, land management, urban planning activities, geographic information systems
Библиографический список:  1. Земельный кодекс Российской Федерации от 25.10.2001 № 136-ФЗ [Электронный ресурс]. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29.12.2004 № 190-ФЗ [Электронный ресурс]. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. О государственной регистрации недвижимости [Электронный ресурс] : федер. закон от 13.07.2015 № 218–ФЗ. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
4. Правительство РФ утвердило государственную программу «Национальная система пространственных данных» [Электронный ресурс] : Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии. – Режим доступа: https://rosreestr.gov.ru/press/archive/pravitelstvo-rf-utverdilo-gosudarstvennuyu-programmu-natsionalnaya-sistemaprostranstvennykh-dannykh/.
5. Central Bureau of Statistics of Israel. Measuring compactness of locality in Israel // Economic Commission for Europe. – 2010. – 11 p.
6. Marshall S., Gong Y., Green N. Urban compactness: New geometric interpretations and indicators // The Mathematics of Urban Morphology. – 2019. – P. 431–456.
7. Проектирование границ земельных участков с/х организаций и крестьянских хозяйств. Понятие компактности землепользования [Электронный ресурс] : Studfiles Файловый архив студентов – Режим доступа: https://studfile.net/preview/4457019/page:9/.
8. Christaller W. Central Places in Southern Germany // Englewood Cliffs: Prentice-Hall – 1966. – 230 p.
9. Кудрявцев О. К. Расселение и планировочная структура крупных городов-агломераций. – М. : Стройиздат, 1985. – 136 с.
10. Мазаев Г. В. Методики оценки компактности планировочных структур // Академический вестник УралНИИпроект РААСН. – 2022. – Т. 52, № 1 – С. 9–13.
11. Базилевич А. М. Влияние функциональных и природных условий на планировочную структуру города: дис. ... канд. арх. – М. : Центр. науч.‑исслед. и проект. ин-т по градостроительству. Гос. ком. по гражд. строит. и арх. при Госстрое СССР, 1978. – 185 с.
12. Li W., Goodchild M., Church R. An efficient measure of compactness for twodimensional shapes and its application in regionalization problems // International Journal of Geographical Information Science. − 2013. − Vol. 27 − P. 1227−1250.
13. Niemi R. , Grofman B., Carlucci C., Hofeller T. : Measuring Compactness and the Role of a Compactness Standard in a Test for Partisan and Racial Gerrymandering // Journal of Politics. − 1990. − Vol. 52. − P. 1155−1181.
14. Об утверждении реестра административно-территориальных единиц и населенных пунктов Волгоградской области [Электронный ресурс] : Приказ Комитета по делам территориальных образований Волгоградской области. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/453148907.
15. Число муниципальных образований, внутригородских районов и населенных пунктов по Тульской области [Электронный ресурс] : Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Тульской области. – Режим доступа: https://71.rosstat.gov.ru/folder/42164.
16. Реестр административно-территориального устройства Мурманской области [Электронный ресурс] : Министерство юстиции Мурманской области. – Режим доступа: https://minjust.gov-murman.ru/documents/adm-ter-structure/.
17. Административно-территориальное устройство Алтайского края [Электронный ресурс]: Официальный сайт Алтайского края. – Режим доступа: https://www.altairegion22.ru/gov/administration/isp/kompart/Administrativno-territorialnoe-ustroistvo-Altaiskogo-kraia/.
18. О Реестре административно-территориального устройства области [Электронный ресурс] : Постановление Администрации Новгородской области – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/424085722.
19. Об утверждении Реестра административно-территориальных единиц и населенных пунктов Рязанской области [Электронный ресурс] : Постановление Министерства по делам территорий и информационной политике Рязанской области. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/446679535.
20. Административно-территориальное устройство Калужской области [Электронный ресурс] : Портал органов власти Калужской области. – Режим доступа: http://old.admoblkaluga.ru/New/Stroit/Architecture_New/ATD/.
21. О Реестре административно-территориальных образований и единиц Владимирской области [Электронный ресурс] : Постановление Губернатора Владимировской области. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/424086803.
Образец цитирования:  Солодков С. В., Зуев А. Ю., Ахмедов А. Д., Азиева И. А. Оценка конфигурации границ населенных пунктов, внесенных в Единый государственный реестр недвижимости // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 139–148. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-139-148
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/139-148.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  И. В. Минин
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  О. В. Минин
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Оптика мезоразмерных диэлектрических частиц. Обзор. Часть 2. Электромагнитный диапазон. Акустика
Рубрика:  Оптико-электронные приборы и комплексы
Начало_Страница:  149
Конец_Страница:  168
УДК:  537.8.029:534
DOI:  10.33764/2411-1759-2029-2-149-168
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  диэлектрическая мезоразмерная частица, «фотонная струя», «фотонный крючок», теория Ми, дифракция, интерференция, пространственное разрешение, лазерное структуирование, оптический наноскоп, суперрезонанс, мезоразмерная диэлектрическая антенна, акустическая струя, акустический крюк, мезоразмерная кубоидная
Ключевые слова_EN:  dielectric mesoscale particle, "photon jet", "photon hook", Mi theory, diffraction, interference, spatial resolution, laser structuring, optical nanoscope, superresonance, mesoscale dielectric antenna, acoustic jet, acoustic hook, mesoscale cuboid
Библиографический список:  1. Zhao L., Ong C. K. Direct observation of photonic jets and corresponding backscattering enhancement at microwave frequencies // Journal of Applied Physics. – 2009. – Vol. 105.
2. Heifetz A., Huang K., Sahakian A. V., Li X., Taflove A., Backman V. Experimental confirmation of backscattering enhancement induced by a photonic jet // Applied Physics Letters. – 2006. – Vol. 89. – P. 221118.
3. Kong S. C., Sahakian A. V., Heifetz A., Taflove A., Backman V. Robust detection of deeply subwavelength pits in simulated optical data-storage disks using photonic jets // Applied Physics Letters. – 2008. – Vol. 92. – P. 200863. – DOI 10.1063/1.2936993.
4. Минин И. В, Минин О. В. Детекторы миллиметрового и терагерцового излучения // Вестник СГУГИТ. – 2021. – Т. 26, № 4. – С. 160–175.
5. Pacheco-Peña V., Beruete M., Minin I. V. et al. Terajets produced by dielectric cuboids // Applied Physics Letters. – 2014. – Vol. 105 (8). – P. 084102.
6. Pacheco-Peña V, Beruete M, Minin I V, et al. Multifrequency focusing and wide angular scanning of terajets // Optics Letters. – 2015. – Vol. 40 (2). – P. 245–248.
7. Pham H. H. N., Hisatake S., Minin O. V. et al. Asymmetric phase anomaly of terajet generated from dielectric cube under oblique illumination // Applied Physics Letters. – 2017. – Vol. 110 (20). – P. 201105.
8. Minin I. V., Minin O. V., Pacheco-Peña V. et al. All-dielectric periodic terajet waveguide using an array of coupled cuboids // Applied Physics Letters. – 2015. – Vol. 106 (25). – P. 254102.
9. Минин И. В., Минин О. В. Квазиоптика: современные тенденции развития. – Новосибирск : СГУГиТ, 2015. – 163 с.
10. Минин И. В., Минин О. В., Карпик А. П. Фотонные наноструи, тераструи и акустоструи в науке и технике. – Новосибирск : СГУГиТ, 2015. – 170 с.
11. Минин И. В., Минин О. В. Фотонные струи в науке и технике // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 2. – С. 212–234.
12. Minin I. V., Minin O. V. Diffractive optics and nanophotonics: Resolution below the diffraction limit [Electronic resource]. – Springer, 2016. – Mode of access: http://www.springer.com/us/book/9783319242514#aboutBook.
13. Pacheco-Peña V., Beruete M., Minin I. V., Minin O. V. Multifrequency focusing and wide angular scanning of terajets // Optics Letters. – 2015. – Vol. 40, Iss. 2.
14. Minin I. V., Minin O. V., Pacheco-Peña V., Beruete M. Localized photonic jets from flat, three-dimensional dielectric cuboids in the reflection mode // Optics Letters. – 2015. – Vol. 40, No. 10. – P. 2329–2332.
15. Yue L., Yan B., Monks J., Wang Z., Tung N. T., Lam V. D., Minin O. V., Minin I. V. A millimetrewave cuboid solid immersion lens with intensity-enhanced amplitude mask apodization // Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves. – 2018. – Vol. 39, Iss. 6. – P. 546–552.
16. Qu Q., Liu H., Zhu D., Yang M., Cui B., Feng Sh., Yang Yu. Terajet effect of dielectric sphere and THz imaging // Proceedings Infrared, Millimeter-Wave, and Terahertz Technologies V. – 2018.– Vol. 10826. – P.1082606. – DOI 10.1117/12.2500909.
17. Zh. Yang, Qingshan Qu, Menghan Yang, Bin Cui, Zhenwei Zhang, Yuping Yang. Propagation characteristics of high-throughput terajet beam and its super Resolution THz imaging // 44th International Conference on Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves (IRMMWTHz). – 2019. – P. 19080016. – DOI 10.1109/IRMMW-THz.2019.8874459.
18. Calvo-Gallego J., Delgado-Notario J. A., Minin O. V., El Haj A., Ferrando-Bataller M., Fobelets K., Velázquez-Pérez J. E., Minin I. V., Meziani Y. M. Resolution Enhancement of Terahertz Imaging Systems Below the Diffraction Limit by Using the Terajet Effect // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. – 2022.
19. Samura Y., Horio K., Antipov V., Shipilov S., Eremeev A., Minin O. V., Minin I. V., Hisatake Sh. Characterization of Mesoscopic Dielectric Cuboid Antenna at Millimeter-wave Band // IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters. – DOI 10.1109/LAWP.2019.2930820.
20. Minin I. V., Minin O. V., Sanchez J. S., Delgado-Notario J. A., Diez Fernandez E., CalvoGallego J., Ferrando-Bataller M., Velazquez-Pierez J. E., Meziani Y. M. Responsivity enhancement of a Strained Silicon Field Effect Transistor detector at 0.3 THz using the terajet effect // Optics Letters. – 2021. – Vol. 46 (13). – P. 3061–3064.
21. Minin I. V., Minin O. V., Delgado-Notario J. A., Calvo-Gallego J., Vel azquez-Perez J. E., ́ Ferrando-Bataller M., Meziani Y. M. Improvement of a terahertz detector performance using the terajet effect in a mesoscale dielectric cube: proof of concept // Physica Status Solidi (RRL) – Rapid Research Letters. – 2020.
22. Hai Huy Nguyen Pham, Shintaro Hisatake, Minin I. V., Minin O. V., Tadao Nagatsuma. Three-dimensional direct observation of Gouy phase shift in a terajet produced by a dielectric cuboid // Applied Physics Letters. – 2016. – Vol. 108. – P. 191102. – DOI 10.1063/1.4949014.
23. Minin I. V., Minin O. V., Katyba G. M., Chernomyrdin N. V., Kurlov V. N., Zaytsev K. I., Yue L., Wang Z., Christodoulides D. N. Experimental observation of a photonic hook // APL. – 2019. – Vol. 114 (3). – P. 031105.
24. Krupenkin Т., Yang S., Mach P. Tunable liquid microlens // Applied Physics Letters. – 2003. – Vol. 82 (3). – P. 316–318.
25. Hassan A. M., El-Shenawee M., Review of Electromagnetic Techniques for Breast Cancer Detection // IEEE Reviews in Biomedical Engineering. – 2011. – Vol. 4. – P. 103–118. – DOI 10.1109/RBME.2011.2169780.
26. Joisel, A., Mallorqui, J. J., Broquetas, A., Geffrin, J., Joachimowicz, N., VallꞏLlossera, M., Vall-llossera, M., Jofre, L., Bolomey, J. Microwave imaging techniques for biomedical applications // Proceedings of the 16th IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, IMTC1999. – Venecia: Vincenzo Piuri and Mario Savino, 1999. – P. 1591–1596. – DOI 10.1109/IMTC. 1999.776093.
27. Минин И. В., Минин О. В., Yue L. Электромагнитные свойства пирамид с позиций фотоники // Изв. вузов. Физика. – 2019. – Т. 62, № 10 (742). – С. 12–18.
28. Calvo-Gallego J., Delgado-Notario J. A., Minin O. V., El Hadj A., Ferrando-Bataller M., Fobelets K., Velázquez-Pérez J. E., Minin I. V., Meziani Y. M. Enhancing resolution of terahertz imaging systems below the diffraction limit // Optics & Laser Technology. – 2023. – Vol. 164. – P. 109540. – DOI 10.1016/j.optlastec.2023.109540.
29. Calvo-Gallego J., Delgado-Notario J. A., Minin O. V., El Hadj A., Ferrando-Bataller M., Fobelets K., Velázquez-Pérez J. E., Minin I. V., Meziani Y. M. Resolution Enhancement of Terahertz Imaging Systems Below the Diffraction Limit by Using the Terajet Effect // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. – 2022.
30. Минин О. В., Минин И. В. Терагерцовый микроскоп с наклонным субволновым освещением: принцип построения // Квантовая электроника. – 2022. – Т. 52 (1). – С. 13–16.
31. Минин И. В., Минин О. В. Фотоника изолированных диэлектрических частиц произвольной трехмерной формы – ново0е направление оптических информационных технологий // Вестник НГУ. Сер. Информационные технологии. – 2014. – Т. 12, вып. 4. – С. 59–70.
32. Minin I. V., Minin O. V., Geintz Y. E. Localized EM and photonic jets from non-spherical and non-symmetrical dielectric mesoscale objects: brief review // Annalen der Physik (AdP). – 2015. – Vol. 527 (7-8). – P. 491.
33. Liu C-Y., Minin O. V., Minin I. V. First experimental observation of array of photonic jets from saw-tooth phase diffraction grating // Europhysics Letters. – 2018. – Vol. 123. – P. 5403. – DOI 10.1209/0295-5075/123/54003.
34. Yue L., Yan B., Monks J. N., Dhama R., Wang Z., Minin O. V., Minin I. V. IntensityEnhanced Apodization Effect on an Axially Illuminated Circular-Column Particle-Lens // Annalen der Physik. – 2017. – Vol. 530 (2). – DOI 10.1002/andp.201700384.
35. Minin I. V., Minin O. V. Brief Review of Acoustical (Sonic) Artificial Lenses // Proceedings of the 13th International Scientific Technical Conference «On actual problems of electronic instrument Engineering (APEIE)»–39281 (Novosibirsk, October 3-6, 2016). – Novosibirsk, 2016. Vol. 1. – P. 136–137. – DOI 10.1109/APEIE.2016.7802234.
36. Minin I. V., Minin O. V. Acoustojet: acoustic analogue of photonic jet phenomenon [Electronic resource]. – Mode of access: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.08146.pdf.
37. Minin O. V., Minin I. V. Acoustojet: acoustic analogue of photonic jet phenomenon based on penetrable 3D particle // Optical and Quantum Electronics. – 2017. – Vol. 49 (2). – DOI 10.1007/s11082-017-0893-y.
38. Минин И. В., Минин О. В., Цзюньхуэй Ху. Акустические мезоразмерные и дифракционные линзы. – Новосибирск : СГУГиТ, 2020. – 294 с.
39. Rubio C., Tarrazo-Serrano D., Minin O. V., Uris A., Minin I. V. Acoustical hook: a new subwavelengh self-bending beam // Results in Physics. – 2020. – Vol 16. – P. 102921.
40. Rubio C., Tarrazó-Serrano D., Minin O. V., Uris A., Minin I. V. Sound Focusing of Wavelength Scale Gas-Filled Flat Lens (СO2 concentration) // Europhysics letters. – 2018. – Vol. 123 – P. 64002.
41. Tarrazó-Serrano D., Rubio C., Minin O. V., Uris A., Minin I. V. Ultrasonic focusing with mesoscale polymer cuboid // Ultrasonics. – 2020. – Vol. 106. – P. 106143.
42. Rubio C., Tarrazó-Serrano D., Minin O. V., Uris A., Minin I. V. Enhancement of pupilmasked wavelength-scale gas-filled flat acoustic lens based on anomaly apodization effect // Physics Letters A. – 2019. – Vol. 383. – P. 396–399.
43. Rubio C., Tarrazó-Serrano D., Minin O. V., Uris A., Minin I. V. Wavelength-Scale Gas-Filled Cuboid Acoustic Lens With Diffraction Limited Focusing // Results in Physics. – 2019. – Vol. 12. – P. 1905–1908.
44. Castiñeira-Ibáñez S., Tarrazó-Ibáñez D., Candelas P., Minin O. V., Rubio C., Minin I. V. 3D sound wave focusing by 2D internal periodic structure of 3D external cuboid shape // Results in Physics. – 2019. – Vol. 15. – P. 102582.
45. Lampsijärvi E., Minin I. V., Minin O. V., Mäkinen J., Wikstedt R., Hæggström E., Salmi A. Sclieren Visualization of Anistropic Dual Slanted Plate Mesoscale Lens Action for Ultrasound // 2022 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) (10-13 October 2022). – Venice, Italy: IEEE. – DOI 10.1109/IUS54386.2022.9957567.
46. Минин И. В., Минин О. В., Джоу С., Баранов П. Дифракционно-ограниченная фокусировка звуковых волн мезоразмерной плоской янус-линзой // Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики. – 2023. – Т. 117, вып. 10. – С. 727–733.
47. Романов В. П., Ульянов С. В. Анизотропия скорости звука в нематической фазе жидких кристаллов // Акустический журнал. – 1991. – Т. 37, Вып. 2. – С. 386–394.
48. Кашицын А. С. Акустическая и диэлектрическая релаксация в жидких кристаллах // Вестник Нижегородского ун-та им. Н. И. Лобачевского. – 2008. – № 6. – С. 53–58.
49. Pérez-López S., Candelas P., Fuster J. M., Rubio C., Minin O. V., Minin I. V. Liquid–liquid core–shell configurable mesoscale spherical acoustic lens with subwavelength focusing // Applied Physics Express. – 2019. – Vol. 12. – P. 087001.
50. Minin I. V., Tang Q., Bhuyan S., Hu J., Minin O. V. A Method to Improve the Resolution of the Acoustic Microscopy [Electronic resource]. – Mode of access: https://arxiv.org/abs/1712.01638.
51. Pérez-López S., Fuster J. M., Minin I. V., Minin O. V., Candelas P. Tunable subwavelength ultrasound focusing in mesoscale spherical lenses using liquid mixtures // Scientific Reports. – (2019). – Vol. 9. – P. 13363.
52. Minin I., Minin O. Mesoscale Acoustical Cylindrical Superlens // MATEC Web of Conferences. – 2018. – Vol. 155. – P. 01029. – DOI 10.1051/matecconf/201815501029.
53. Liang B., Yuan B., Cheng J.-Ch. Acoustic Diode: Rectification of Acoustic Energy Flux in One-Dimensional Systems // Physical Review Letters – 2009. – Vol. 103. – P. 104301. – DOI 10.1103/PhysRevLett.103.104301.
54. Liang B., Guo X. S., Tu1 J., Zhang D., Cheng J. C. An acoustic rectifier // Nature Materials. – 2010. – Vol 9. – P. 989–992. – DOI 10.1038/nmat2881.
Образец цитирования:  Минин И. В., Минин О. В. Оптика мезоразмерных диэлектрических частиц. Обзор. Часть 2. Электромагнитный диапазон. Акустика // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 149–168. – DOI 10.33764/2411-1759-2029-2-149-168
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/149-168.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  В. М. Тиссен
Афиилиация1:  Западно-Сибирский филиал ФГУП «ВНИИФТРИ», г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  Г. В. Симонова
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Использование пунктов сети РСДБ для целей повышения точности хронометрического нивелирования
Рубрика:  Метрология и метрологическое обеспечение
Начало_Страница:  169
Конец_Страница:  178
УДК:  528.024.1/.6
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-169-178
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  радиоинтерферометрия, отсчетная система, ортометрическая высота, гравитационный потенциал, геоид, хронометрическое нивелирование, стандарты частоты, релятивистские эффекты, нестабильности квантовых часов, шкала времени
Ключевые слова_EN:  radio interferometry, reference system, orthometric height, gravitational potential, geoid, chronometric leveling, frequency standards, relativistic effects, quantum clock instabilities, time scale
Библиографический список:  1. Демьянов Г. В., Майоров А. В., Бровар Б. В. и др. Об установлении единой общеземной системы нормальных высот // Гравиметрия и геодезия / под ред. Б. В. Бровара. – М. : Научный мир, 2010. – С. 301–305.
2. Побединский Г. Г., Столяров И. А. Современное состояние государственной системы геодезического обеспечения Российской Федерации и основные направления ее развития // Геодезия, картография и навигация – современные подходы к формированию и использованию геопространственных данных : Междунар. науч.-практ. конф., Минск,19–20 апр. 2017 г. / Гос. ком. по имуществу Респ. Беларусь. – 2017. – С. 14–27.
3. Ипатов А. В., Варганов М. Е. Радиоинтерферометрический комплекс «Квазар-КВО» как основа координатно-временного обеспечения и фундаментальной поддержки системы ГЛОНАСС» // Тр. ИПА РАН. – СПб. : Наука, 2013.– № 14. – С. 3–23.
4. Царук А. А., Жуков Е. Т., Иванов Д. В., Курдубов С. Л., Суркис И. Ф., Мельников А. Е., Носов Е. В., Безруков И. А., Хвостов Е. Ю. Оценка возможностей сравнения шкал времени и частот с использованием РСДБ-системы нового поколения // Метрология времени и пространства : материалы VIII Международного симпозиума. – Менделеево : ВНИИФТРИ, 2016. – С. 80–84.
5. Малимон А. Н. Передача эталонных сигналов времени и частоты по волоконно-оптическим линиям // Альманах современной метрологии. – 2016. – № 8. – С. 198–268.
6. Пасынок С. Л. Методы и средства определения параметров вращения Земли // ФГУП «ВНИИФТРИ» Альманах современной метрологии. – 2016. – № 8. – С. 269–323.
7. Фатеев В. Ф. Релятивистская метрология околоземного пространства-времени : монография. – Менделеево : ВНИИФТРИ, 2017. – 439 с.
8. Фатеев В. Ф., Рыбаков Е. А. Высокоточное определение релятивистских эффектов смещения частоты и времени в системе атомных часов «Земля – спутник» // Тр. ИПА РАН. – 2017. – Вып. 43. – С. 14–26.
9. Бровар Б. В., Юркина М. И., Тулин В. А., Спиридонов А. И., Демьянов Г. В., Галаганов О. Н., Родкин М. В., Таранов В. А., Кафтан В. И., Жаров В. Е., Авсюк Ю. Н. Гравиметрия и геодезия. – М. : Научный мир, 2010. – 560 с.
10. IERS Annual Report 2013–2014 / Edited by Wolfgang R. Dick and Bernd Richter. International Earth Rotation and Reference Systems Service, Central Bureau. Frankfurt am Main: Verlag des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie, 2018. – P. 203–204.
11. Тиссен В. М. СНИИМ − СГГА в Международном проекте ЕОРСРРР (Earth orientation parameters combination of prediction pilot project) // Вестник СГГА. – 2011. – Вып. 1 (14). – С. 97−104.
12. Фатеев В. Ф., Игнатенко И. Ю. О возможности измерения параметров гравитационного поля Земли с помощью квантово-оптических систем // Альманах современной метрологии. – 2022. – Вып. 29(1). – С. 106.
13. Тиссен В. М. Имитационная модель нестабильности атомных часов // Вестник СГГА. – 2011. – Вып. 3 (16). – С. 107–112.
14. Фатеев В. Ф., Смирнов Ф. Р., Карауш А. А. Эксперимент по повышению точности квантового нивелира на основе водородных квантовых часов с использованием фазовых измерений ГЛОНАСС/GPS // Журнал технической физики. – 2023. – Т. 93, вып. 8. – С. 1181–1187.
15. Беляев А. А., Демидов Н. А., Поляков В. А., Тимофеев Ю. В. Оценка возможного уменьшения нестабильности частоты водородного генератора при использовании пучка атомов в одном квантовом состоянии // Измерительная техника. – 2018. – Вып. 8. – C. 28–31.
16. Бердасов О. И., Хабарова К. Ю., Стрелкин С. А., Белотелов Г. С., Костин А. С., Грибов А. Ю., Пальчиков В. Г., Колачевский Н. Н., Слюсарев С. Н. Оптические стандарты частоты на холодных атомах стронция //Альманах-современной-метрологии. – 2020. – № 1. – С. 13–36.
17. Донченко С. И., Денисенко О. В., Фатеев В. Ф., Рыбаков Е. А. Квантовый футшток: проблемы создания и возможности // Сб. тр. науч.-техн. конф. «Навигация по гравитационному полю Земли и ее метрологическое обеспечение», 14–15 февраля, п. Менделеево. – 2021. – С. 115–119.
Образец цитирования:  Тиссен В. М., Симонова Г. В. Использование пунктов сети РСДБ для целей повышения точности хронометрического нивелирования // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 169–178. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-169-178
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/169-178.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  В. П. Ступин
Афиилиация1:  Иркутский национальный исследовательский технический университет (ИРНИТУ), г. Иркутск, Российская Федерация
Название статьи:  Рецензия на монографию «Цифровая картография» (под научной редакцией д. т. н., профессора Д. В. Лисицкого)
Рубрика:  Рецензии
Начало_Страница:  179
Конец_Страница:  181
УДК:  528.9
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-179-181
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Образец цитирования:  Ступин В. П. Рецензия на монографию «Цифровая картография» (под научной редакцией д. т. н., профессора Д. В. Лисицкого) // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 179–181. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-179-181
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/179-181.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  В. А. Бударова
Афиилиация1:  Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень, Российская Федерация
Автор2:  Н. Г. Мартынова
Афиилиация2:  Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень, Российская Федерация
Автор3:  А. М. Олейник
Афиилиация3:  Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень, Российская Федерация
Автор4:  Е. Д. Подрядчикова
Афиилиация4:  Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень, Российская Федерация
Автор5:  А. В. Кряхтунов
Афиилиация5:  Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень, Российская Федерация
Название статьи:  Развитие кафедры геодезии и кадастровой деятельности Тюменского индустриального университета и ее взаимодействие со СГУГиТ
Рубрика:  СГУГиТ – 90 лет
Начало_Страница:  182
Конец_Страница:  192
УДК:  528(091)
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-182-192
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  геодезия, кадастровая деятельность, выпускники, Тюмень
Ключевые слова_EN:  geodesy, cadastral activity, graduates, Tyumen
Библиографический список:  1. Тюменский государственный архитектурно-строительный университет 35 лет : книгаальбом. – Омск : ТюмГАСУ, 2006. – 60 с.
2. Летопись Тюменского государственного нефтегазового университета : справочно-информационный выпуск / М-во общ. и проф. образования Российской Федерации, ТюмГНГУ. – Тюмень : Тюменский гос. нефтегазовый ун-т, 2009. – 599 с.
3. Подковырова М. А., Олейник А. М. Сетевое образование в магистерской подготовке по направлению «Землеустройство и кадастры» // Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 3-2. – С. 400–405.
4. Кряхтунов А. В., Пелымская О. В., Черных Е. Г. Роль и значение высшего землеустроительного образования в развитии строительного комплекса региона // Проблемы инженерного и социально-экономического образования в техническом вузе в условиях модернизации высшего образования : материалы региональной науч.-метод. конф. – Тюмень : ТюмГАСУ, 2015. – С. 117–121.
5. Богданова О. В., Бударова В. А., Кряхтунов А. В. и др. Новое в землеустройстве, кадастрах и кадастровой деятельности. – Тюмень : ТИУ, 2021. – 221 с.
Образец цитирования:  Бударова В. А., Мартынова Н. Г., Олейник А. М., Подрядчикова Е. Д., Кряхтунов А. В. Развитие кафедры геодезии и кадастровой деятельности Тюменского индустриального университета и ее взаимодействие со СГУГиТ // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 182–192. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-182-192
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/182-192.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. Л. Малиновский
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  О жизни, профессиональной деятельности и свершившихся мечтах
Рубрика:  СГУГиТ – 90 лет
Начало_Страница:  193
Конец_Страница:  197
УДК:  528(092)
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-2-193-197
Год:  2024
Номер:  2
Том:  29
Ключевые слова_RU:  НИИГАиК, кафедра геодезии, инженерно-геодезические работы, турбоагрегаты, Чернобыльская АЭС
Ключевые слова_EN:  NIIGAiK Geodesy Department, engineering and geodetic work, turbine units, Chernobyl NPP
Библиографический список:  1. Родионов С. И., Осипов А. Г. Высшая геодезическая школа Сибири // Геодезия и картография. – 1983. – № 5. – С. 46–51.
2. Тетерин Г. Н. История НИИГАИК: к 60-летию института. – Новосибирск : НИИГАИК, 1993. – 192 с. 3. Лесных И. В. 70 лет Сибирской государственной геодезической академии // Геопрофи. – 2003. – № 1. – С. 50–52.
4. Осипов А. Г. Становление высшей геодезической школы Сибири // ГЕО-Сибирь-2009. V Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 20–24 апреля 2009 г.). – Новосибирск : СГГА, 2009. Т. 6. – С. 11–51.
5. Карпик А. П. Сибирской государственной геодезической академии 80 лет // Геопрофи. – 2013. – № 2. – С. 4–8.
6. Жарников В. Б., Колоткин М. Н., Осипов А. Г. Основные вехи развития САГИ – НИИГАиК – СГГА // Вестник СГУГиТ. – 2013. – Вып. 1 (21). – С. 129–136.
7. Карпик А. П., Лисицкий Д. В., Осипов А. Г., Жарников В. Б. Годы свершений: к 90-летию Сибирского государственного университета геосистем и технологий // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 2. – С.154 – 171. – DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-2-154-171.
8.Сибирский государственный университет геосистем и технологий. Материал из Википедии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Сибирский_государственный_университет_геосистем_и_технологий.
9. Об истории кафедры геоматики и инфраструктуры недвижимости (до 2013 года – кафедры геодезии) СГУГиТ // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Том 28, № 1. – С. 147–151.
10. Мучин П. В. Геодезия и техносферная безопасность – основное содержание моей профессии // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Том 28, № 4. – С. 166–173. – DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-4-166-173.
11. Широкова Т. А. Аспирантура СГГА. Итоги развития (1943 – 2013) // Вестник СГГА. – 2013. – Вып. 4 (24). – С. 158–164.
Образец цитирования:  Малиновский А. Л. О жизни, профессиональной деятельности и свершившихся мечтах // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 193–197. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-193-197
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_2/193-197.pdf
Читать далее