Вестник СГУГиТ, Т. 29, № 6

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. А. Кузин
Афиилиация1:  Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  В. Г. Филиппов
Афиилиация2:  Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Название статьи:  Метод оценки стабильности геодезических сетей по пространственным координатам на основе аппроксимации координат плоскостью
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  5
Конец_Страница:  22
УДК:  [528.41+528.3]:528.236.4
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-5-22
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  оценка стабильности, наблюдение за оползнями, аппроксимация
Ключевые слова_EN:  stability assessment, landslide monitoring, approximation
Библиографический список:  1. Глазунов В. В., Бурлуцкий С. Б., Шувалова Р. А., Жданов С. В. Повышение достоверности 3D-моделирования оползневого склона на основе учета данных инженерной геофизики // Записки Горного института. – 2022. – Т. 257. – С. 771–782. – DOI 10.31897/PMI.2022.86.
2. Барях А. А., Девятков С. Ю., Денкевич Э. Т. Математическое моделирование развития процесса сдвижения при отработке калийных руд длинными очистными забоями // Записки Горного института. – 2023. – Т. 259. – С. 13–20. – DOI 10.31897/PMI.2023.11.
3. Ислямова А. А., Хорошилов В. С. Моделирование перемещений оползневых склонов по материалам геодезических наблюдений и инженерно-геологических изысканий // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 2. – С. 5–17. – DOI 10.33764/2411-1759-2021-26-2-5-17.
4. Pospehov G. B., Savón Y., Delgado R., Castellanos E. A., Peña A. Inventory Of Landslides Triggered By Hurricane Matthews In Guantánamo, Cuba // Geography, Environment, Sustainability. – 2023. – Vol. 16, No 1. – P. 55–63. – DOI 10.24057/2071-9388-2022-133.
5. Поспехов Г. Б., Савон Ю., Мосейкин В. В. Определение зон оползневой опасности методом анализа иерархий на примере провинции Гуантанамо // Горный информационноаналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2024. – № 1. – С. 125–145. – DOI 10.25018/ 0236_1493_2024_1_0_125.
6. Niero da Silveira L., Nascimento V. F., Casagrande F., de Souza S. F., Ometto J. P. Assessment of soil loss susceptibility in geodetic landmarks for the past and future climate change scenarios // Journal of South American Earth Sciences. – 2023. – Vol. 130. – P. 104551. – DOI 10.1016/j.jsames.2023.104551.
7. Волохов Е. М., Кожухарова В. К., Бритвин И. А., Савков Б. М., Жерлыгина Е. С. Проблема оценки влияния горных работ на объекты наземной инфраструктуры // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2023. – № 8. – С. 72–93. – DOI 10.25018/0236_1493_2023_8_0_72.
8. Аполонский В. В., Купреева Е. Н. Методы расчеета наиболее устойчивых реперов нефтегазодобывающего комплекса // Электронный научно-методический журнал Омского ГАУ. – 2019. – № 2 (17). – C. 1–7. – EDN KQRDWC.
9. Калинченко И. С. Анализ устойчивости реперов, используемых для наблюдений за деформациями зданий и сооружений в южной зоне распространения многолетнемерзлых грунтов // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2013. – Т. 1, № 3. – С. 155–159. – EDN QITVLT.
10. Гайрабеков М-Б. И., Мишиева А. Т., Гайрабеков И. Г., Ибрагимова Э. И. Математическая модель осадок опорной геодезической основы для контроля НДС энергетических объектов // Геоэнергетика-2022 : Коллективная монография по материалам V-й Международной научно-практической конференции. Научные редакторы С. В. Алексеенко, М. Ш. Минцаев, И. А. Керимов (2022 г.). – Грозный : Грозненский государственный нефтяной технический университет им. акад. М. Д. Миллионщикова, 2022. – С. 52–57. – DOI 10.34708/GSTOU.2022.87.38.009.
11. Нетребина Ю. С., Хоменко В. С., Ульянова Т. В. К вопросу размещения исходных реперов при геодезическом мониторинге // Тенденции развития науки и образования. – 2021. – № 79-6. – С. 147–152. – DOI 10.18411/trnio-11-2021-277.
12. Мустафин М. Г., Нгуен Х. В. Оценка вертикальных смещений оснований зданий и сооружений на основеанализа элементов деформационной сети // Геодезия и картография. – 2019. – Т. 80, № 3. – С. 11–19. – DOI 10.22389/0016-7126-2019-945-3-11-19.
13. Корнилов Ю. Н., Царёва О. С., Шевченко А. С. Оптимизация расположения деформационных марок при построении сети в виде линейной пространственной засечки // Геодезия и картография. – 2021. – № 12. – С. 2–11. – DOI 10.22389/0016-7126-2021-978-12-2-11.
14. Яицкая Н. А., Бригида В. С., Гаврина О. А., Копылов А. С. Фотограмметрическая оценка деформационных процессов на оползневых склонах при обеспечении устойчивого развития территорий Кавказа // Устойчивое развитие горных территорий. – 2023. – Т. 15, № 3. – С. 558–567. – DOI 10.21177/1998-4502-2023-15-3-558-567.
15. 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. – EDN SZOFVD.
16. Мустафин М. Г., Кологривко А. А., Васильев Б. Ю. Анализ точности построения цифровых моделей рельефа на основе данных периодического воздушного лазерного сканирования горнопромышленного объекта // Горный журнал. – 2023. – № 2. – С. 56–62. – DOI 10.17580/gzh.2023.02.09.
17. 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.
18. Волошина Е. А., Новоженин С. Ю., Келехсаев С. К. Обоснование применения беспилотных летательных аппаратов для определения объема складов полезного ископаемого // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2023. – № 11-1. – С. 305–321. – DOI 10.25018/0236_1493_2023_111_0_305.
19. Ganesh B., Vincent S., Pathan S., Garcia S. R. Machine learning based landslide susceptibility mapping models and GB-SAR based landslide deformation monitoring systems: Growth and evolution // Remote Sensing Applications: Society and Environment. – 2023. – Vol. 29. – P. 100905. – DOI 10.1016/j.rsase.2022.100905.
20. Kang Y., Lu Z., Zhao C., Xu Y., Kim J., Gallegos A. J. InSAR monitoring of creeping landslides in mountainous regions: A case study in Eldorado National Forest, California // Remote Sensing of Environment. 2021. – Vol. 258. – P. 112400. – DOI 10.1016/j.rse.2021.112400.
21. Lowry B., Gomez F., Zhou W., Mooney M. A., Held B., Grasmick J. High resolution displacement monitoring of a slow velocity landslide using ground based radar interferometry // Engineering Geology. – 2013. – Vol. 166, No 8. – P. 160–169. – DOI 10.1016/j.enggeo.2013.07.007.
22. Nie J., Tian J., Guo X., Wang B., Liu X., Cheng Y., Jiao P. Vertical deformation analysis based on combined adjustment for GNSS and leveling data // Geodesy and Geodynamics. – 2023. – Vol. 14, I. 5. – P. 477–484. – DOI 10.1016/j.geog.2023.03.003.
23. Ogutcu S., Alcay S., Duman H., Ozdemir B. N., Konukseven C. Static and kinematic PPPAR performance of low-cost GNSS receiver in monitoring displacements. // Advances in Space Research. – 2023. – Vol. 72, I. 11. – P. 4795–4808. – DOI 10.1016/j.asr.2023.09.025.
24. Bak M., Çeli̇k R. N. Web-NDefA: Open-source and web-based online platform for 3-D deformation analysis of geodetic networks // SoftwareX. – 2023. – Vol. 24. – P. 101523. – DOI 10.1016/j.softx.2023.101523.
25. Geirsson H., d'Oreye N., Mashagiro N., Syauswa M., Celli G., Kadufu B., Smets B., Kervyn F. Volcano-tectonic deformation in the Kivu Region, Central Africa: Results from six years of continuous GNSS observations of the Kivu Geodetic Network (KivuGNet) // Journal of African Earth Sciences. – 2017. – Vol. 134. – P. 809–823. – DOI 10.1016/j.jafrearsci.2016.12.013.
26. Zhuang W., Cui D., Hao M., Song S., Li Z. Geodetic constraints on contemporary three-dimensional crustal deformation in the Laji Shan–Jishi Shan tectonic belt // Geodesy and Geodynamics. – 2023. – Vol. 14, I. 6. – P. 589–596. – DOI 10.1016/j.geog.2023.03.006.
27. Mohanty A., Gahalaut V. K., Chowdhury S., Bansal A. K., Gautam P., Catherine J. Geodetic constraints on slip rate on the Karakoram fault and its role in the Himalayan arc deformation // Earth and Planetary Science Letters. – 2024. – Vol. 626. – P. 118512. – DOI 10.1016/j.epsl.2023.118512.
28. Zhang Z., Pan Z. Geodetic and seismic constraints on contemporary deformation on the northeastern Tibetan plateau: Velocity and strain rate tensor analysis // Physics of the Earth and Planetary Interiors. – 2023. – Vol. 338. – P. 107014. – DOI 10.1016/j.pepi.2023.107014.
29. Gao Y., Qu W., Zhang Q., Li J., Li D., Wang Y., Hao M. Assessment of the seismic hazard in North China by combining micro-seismicity records and geodetic observations // Tectonophysics. – 2023. – Vol. 869. – P. 230130. – DOI 10.1016/j.tecto.2023.230130.
30. Rajner M., Liwosz T. Analysis of seasonal position variation for selected GNSS sites in Poland using loading modelling and GRACE data // Geodesy and Geodynamics. – 2017. – Vol. 8, I. 4. – P. 253–259. – DOI 10.1016/j.geog.2017.04.001.
31. Pan Y., Ding H., Li J., Shum C. K., Mallick R., Jiao J., Li M., Zhang Y. Transient hydrology-induced elastic deformation and land subsidence in Australia constrained by contemporary geodetic measurements // Earth and Planetary Science Letters. – 2022. – Vol. 588. – P. 117556. – DOI 10.1016/j.epsl.2022.117556.
32. Gümüş K., Selbesoğlu M. Evaluation of NRTK GNSS positioning methods for displacement detection by a newly designed displacement monitoring system // Measurement. – 2019. – Vol. 142. – P. 131–137. – DOI 10.1016/j.measurement.2019.04.041.
33. Елагин А. В., Зайцев М. В., Прохоров Д. А., Шендрик Н. К. Оценка точности определения координат спутниковыми приемниками EFT M3 GNSS и EFT M4 GNSS в режиме RTK // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 3. – С. 26–33. – DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-3-26-33.
34. Benoit L., Briole P., Martin O., Thom C., Malet J. P., Ulrich P. Monitoring landslide displacements with the Geocube wireless network of low-cost GPS // Engineering Geology. – 2015. – Vol. 195. – P. 111–121. – DOI 10.1016/j.enggeo.2015.05.020.
35. Garrido-Carretero M. S., de Lacy-Pérez de los Cobos M. C., Borque-Arancón M. J., Ruiz-Armenteros A. M., Moreno-Guerrero R., Gil Cruz A. J. Low-cost GNSS receiver in RTK positioning under the standard ISO-17123-8: A feasible option in geomatics // Measurement. – 2019. – Vol. 137. – P. 168–178. – DOI 10.1016/j.measurement.2019.01.045.
36. Li L., Yuan Y., Zhang P. On low-cost GNSS observables under different grades of antennas: Receiver-related biases and RTK results // Measurement. – 2023. – Vol. 214. – P. 112771. – DOI 10.1016/j.measurement.2023.112771.
37. Программа оценки стабильности геодезических сетей по пространственным координатам: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2024610546 Рос. Федерация № 2023689408 : заявл. 27.12.2023 : опубл. 11.01.2024 Бюл. № 1. 1 с. – EDN TKWWUS.
38. Терещенко В. Е., Лагутина Е. К. Сравнение относительных смещений пунктов сети постоянно действующих базовых станций Новосибирской области, полученных с использованием различных онлайн-сервисов обработки спутниковых измерений // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 2. – С. 76–92. – DOI 10.33764/2411-1759-2019-24-2-76-94.
Образец цитирования:  Кузин А. А., Филиппов В. Г. Метод оценки стабильности геодезических сетей по пространственным координатам на основе аппроксимации координат плоскостью // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 5–22. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-5-22
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/5-22.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. В. Мареев
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  М. А. Попков
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  В. Р. Янгалышев
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор4:  В. И. Татаренко
Афиилиация4:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Исследование устойчивости прототипа малобюджетного цифрового видеоинклинометра к изменению температуры
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  23
Конец_Страница:  31
УДК:  528.5
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-23-31
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  высокоточный инклинометр, цифровой инклинометр, геодезический мониторинг, геотехнический мониторинг
Ключевые слова_EN:  high-precision inclinometer, digital inclinometer, geodetic monitoring, geotechnical monitoring
Библиографический список:  1. Huang, K. Y. Efficient FPGA Implementation of a Dual-Frequency GNSS Receiver with Robust Inter-Frequency Aiding // Sensors. – 2021. – Т. 21, № 14. – P. 4634.
2. Fernández-Prades C. GNSS-SDR [Electronic resource] // GNSS-SDR. – URL: https://gnsssdr.org/.
3. Zhang L., Stange M., Schwieger V. automatic low-cost GPS monitoring system using WLAN communication // FIG Working Week. – 2012. – P. 17.
4. Engel P. Deformation monitoring in the internet of things. Implementation of a multi-platform software package for modern sensor networks in engineering geodesy. – 2017. – P. 8.
5. Хиллер Б. Цифровые инклинометры в системах автоматизированного геодезического мониторинга деформаций // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2015. – № 6. – P. 23–30.
6. Жидков А. А., Васютинский И. Ю., Васютинская С. И. Современные технологии геодезического обеспечения высотного строительства // Геодезия и картография. – 2021. – Т. 82, № 6. – С. 10–16. – DOI 10.22389/0016-7126-2021-972-6-10-16.
7. Хиллер Б., Ямбаев Х. К. Разработка и натурные испытания автоматизированной системы деформационного мониторинга // Вестник СГУГиТ. – 2016. – Вып. 1 (33). – С. 48–61.
8. Васильчук Л. А., Чаплин И. В. Методы обнаружения размывов опор мостов // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. – 2023. – № 1. – С. 83–92. – DOI 10.15593/24111678/-2023.01.10.
9. Парамонов С. С., Аммон Е. В. Мониторинг деформаций при строительстве тоннелей под ответственными зданиями и сооружениями // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2020. – № S41. – С. 3–15. – DOI 10.25018/0236-1493-2020-11-41-3-15.
10. Осадчий Г. В., Белый А. А., Ефанов Д. В., Шестовицкий Д. А. Мониторинг технического состояния раздвижной крыши стадиона «Санкт-Петербург Арена» // Строительство уникальных зданий и сооружений. – 2018. – № 6 (69). – С. 10–24. – DOI 10.18720/CUBS.69.2.
11. Morozova K. Jäger R., Balodis J., Silabriedis G., Kaminskis J., Kalinka M., Balodis K.
Mitrofanovs I. Preliminary Results on Quasi-Geoid for Western Part of Latvia Using DigitalZenith Camera and DFHRS V.4.3 Software // Geophysica –2019. – Vol. 54., No. 1. – P. 61–68.
12. Furst S., Chéry J., Peyret M. [и др.] Tiltmeter data inversion to characterize a strain tensor source at depth: application to reservoir monitoring // Journal of Geodesy. – 2020. – Vol. 94. – No. 5. – P. 48.
13. Малмыгин Я. С., Гусева А. Е., Гриднев С. О. Высокоточные цифровые инклинометры маркшейдерско-геодезической сети для контроля подземных cдвижений и деформаций бортов карьера // Перспективы развития горно-металлургической отрасли : Материалы XXIII Всероссийской научно-практической конференции «Игошинские чтения», Иркутск, 30 ноября – 01 2023 года. – Иркутск : Иркутский национальный исследовательский технический университет, 2023. – С. 120–123.
14. Кузьмин Ю. О., Дещеревский А. В., Фаттахов Е. А. и др. Инклинометрические наблюдения на месторождении им. Ю. Корчагина // Геофизические процессы и биосфера. – 2018. – Т. 17, № 2. – С. 95–110. – DOI 10.21455/gpb2018.2-6.
15. Artese G., Perrelli M., Artese S. и др. POIS, a Low Cost Tilt and Position Sensor: Design and First Tests // Sensors. – 2015. – Vol. 15. – No. 5. – С. 10806–10824.
16. Карпик А. П., Мареев А. В., Попков М. А. и др. Малобюджетный высокоточный цифровой инклинометр на основе системы компьютерного зрения // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. – 2023. – Т. 10. – № 3. – С. 51–59.
17. Leica Nivel210/220 Inclination Sensor [Electronic resource] // Leica Geosystems – URL: https://leica-geosystems.com/ru/products/total-stations/systems/geotechnical-sensors/leica-nivel210_220.
18. Mareev A. V. СV_VIM_temperature_stability_test / [Electronic resource] // Gist – URL: https://gist.github.com/ArtemMareev/180e924d7c1c997f3f0f22e6398cd52d.
19. Mareev A.V. Digital Buble-level [Electronic resource] // OSF– URL: https://osf.io/pd9kj/.
Образец цитирования:  Мареев А. В., Попков М. А., Янгалышев В. Р., Татаренко В. И.Исследование устойчивости прототипа малобюджетного цифрового видеоинклинометра к изменению температуры // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 23–31. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-23-31
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/23-31.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  М. А. Алтынцева
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  А. В. Комиссаров
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  М. А. Алтынцев
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Автоматизированная сегментация и классификация данных мобильного лазерного сканирования для векторизации контурной части топографического плана городской территории
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  32
Конец_Страница:  43
УДК:  528.721.221.6+[528.93:711.4]
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-32-43
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  мобильное лазерное сканирование, топографический план, фильтрация, сегментация, классификация, распознавание контуров, городская территория
Ключевые слова_EN:  mobile laser scanning, topographic plan, filtering, segmentation, classification, edge recognition, urban area
Библиографический список:  1. Гук А. П., Хлебникова Е. П. Методы и технологии распознавания объектов по их изображению : учеб.-метод. пособие. – Новосибирск : СГУГиТ, 2019. – 138 с.
2. Чибуничев А. Г. Фотограмметрия : учебник для вузов. – М. : МИИГАиК, 2022. – 328 с.
3. Комиссаров А. В., Алтынцев М. А. Метод активного дистанционного зондирования: лазерное сканирование : монография. – Новосибирск : СГУГиТ, 2020. – 254 с.
4. Комиссаров А. В. Лазерное сканирование и трехмерное моделирование : учеб.-метод. пособие. – Новосибирск : СГУГиТ, 2020. – 58 с.
5. Алтынцев М. А., Алтынцева М. А. Выбор методики составления топографических планов нефтегазовых объектов в зависимости от метода съемки // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий : материалы Междунар. конф. – M. : Изд-во Московского университета, 2020. – Т. 26, Ч. 1. – С. 447–463. – DOI 10.35595/2414-9179-2020-1-26-447-463.
6. Altyntsev M. A., Altyntseva M. A. The challenge of automation for large scale topographic mapping of oil and gas deposits based on terrestrial laser scanning data // International Archives of ISPRS. – 2022. – Vol. XLIII-B2. – P. 161–167. – DOI 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-161-2022.
7. Береговой Д. В., Мустафин М. Г. Методика автоматизированного создания топографического плана на основе съемки с беспилотного летательного аппарата // Геодезия и картография. – 2018. – Т. 79, № 9. – С. 30–36. – DOI 10.22389/0016-7126-2018-939-9-30–36.
8. Grilli E. A review of point clouds segmentation and classification algorithms / E. Grilli, F. Menna, F. Remondino // International Archives of ISPRS. – 2017. – Vol. XLII-2/W3. – P. 339–444. – DOI 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W3-339-2017.
9. Дждид А. Д. Обзор методов сегментации и классификации облака точек архитектурных объектов // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2019. – Т. 63, № 1.– С. 6–8. – DOI 10.30533/0536-101X-2019-63-1-52-59.
10. Лукашик Д. В. Анализ современных методов сегментации изображений // Экономика и качество систем связи. – 2022. – Т. 24, № 2.– С. 57–65.
11. Pilarska-Mazurek M., Ostrowski W. Evaluating the possibility of tree species classification with dual-wavelength ALS Data // International Archives of ISPRS. – 2017. – Vol. XLII-2/W13. – P. 1097–1103. – DOI 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W13-1097-2019.
12. Rabbani T., Van Den Heuvel F., Vosselmann G. Segmentation of point clouds using smoothness constraint // International Archives of ISPRS. – 2006. – Vol. XXXVI (5). – P. 248–253.
13. Кисляков А. Н., Поляков С. В. Иерархические методы кластеризации в задаче поиска аномальных наблюдений на основе групп с нарушенной симметрией // Управленческое консультирование. – 2020. – № 5. – С. 116–127. – DOI 10.22394/1726-1139-2020-5-116-127.
14. Лабутина И. А. Дешифрирование космических снимков : учеб. пособ. – М. : Аспект Пресс, 2004. – 184 с.
15. Axelsson P. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models // International Archives of ISPRS. – 2000. – Vol. XXXIII-4. – P. 111–118.
16. TerraScan User Guide [Электронный ресурс]. – URL: https://terrasolid.com/guides/tscan/-mwassigngroups.html?q=assign (дата обращения 18.05.2024).
Образец цитирования:  Алтынцева М. А., Комиссаров А. В., Алтынцев М. А. Автоматизированная сегментация и классификация данных мобильного лазерного сканирования для векторизации контурной части топографического плана городской территории // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 32–43. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-32-43
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/32-43.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. В. Василенко
Афиилиация1:  Московский физико-технический институт (Национальный исследовательский университет), г. Москва, Российская Федерация
АО «Фирма «РАКУРС», г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Разработка алгоритма классификации плотных облаков точек на примере городской застройки
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  44
Конец_Страница:  52
УДК:  528.8:711.4
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-44-52
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  машинное обучение, глубокое обучение, искусственные нейронные сети, лазерное сканирование, аэросъемка, фотограмметрия, облако точек
Ключевые слова_EN:  machine learning, deep learning, algorithm architecture, laser scanning, aerial photography, phogrammetry, point cloud
Библиографический список:  1. Zhang J., Zhao X., Chen Z., Lu Z. A Review of Deep Learning-Based Semantic Segmentation for Point Cloud. // IEEE Access – 2019. – Vol. 7. – P. 179118-179133. – DOI: 10.1109/-ACCESS.2019.2958671.
2. Guo Y., Wang H, Hu Q. et al. Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2020. – Vol. 43. – P. 4338–4364. – DOI 10.1109/-tpami.2020.3005434.
3. Орлова С. Р., Лопота А. В. Трехмерное распознавание: текущее состояние и тенденции // Автоматика и телемеханика. – 2022. – Вып 4. – С. 5–26. – DOI 10.31857/S000523102204002X.
4. Jhaldiyal A., Chaudhary N. Semantic segmentation of 3D LiDAR data using deep learning: a review of projection-based methods // Applied Intelligence. – 2022. – Vol. 53. – P. 6844–6855.
5. Liu Z., Tang H., Lin Y., Han S. Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2019. – P. 963–973. – DOI 10.48550/arXiv.1907.03739.
6. Riegler G., Ulusoy A. O., Geiger A. OctNet: Learning Deep 3D Representations at High Resolutions // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2017. – P. 6620–6629. – DOI10.1109/CVPR.2017.701.
7. Qi C. R., Su H., Mo K., Guibas L. J. PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2016. – P. 77–85. – DOI 10.1109/cvpr.2017.16.
8. Qi C. R., Yi L., Mo K., Guibas L. J. PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2017. – P. 5099–5108. – DOI 10.48550/arXiv.1706.02413.
9. Hu Q., Yang B., Xie L. et al. RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2020. – P. 11105–11114. – DOI 10.1109/cvpr42600.2020.01112.
10. Qi C., Li Y., Peng H. et al. PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling Strategies // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2022. – P. 23192–23204. – DOI 10.48550/arXiv.2206.04670.
11. Desai A., Parikh S., Kumari S., Raman S. PointResNet: Residual Network for 3D Point Cloud Segmentation and Classification // arXiv preprint. – [2022]. – arXiv: 2211.11040. – DOI 10.48550/-arXiv.2211.11040.
12. Thomas H., Qi C. R, Deschaud J.-E. et al. KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds // Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. – 2019. – P. 6410–6419. – DOI 10.1109/iccv.2019.00651.
13. Liu K., Gao Z., Lin F., Chen. B.M. FG-Net: A Fast and Accurate Framework for Large-Scale LiDAR Point Cloud Understanding // IEEE Transactions on Cybernetics. – 2022. – Vol. 53. – P. 553–564. – DOI 10.48550/arXiv.2012.09439.
14. Armeni I., Sener O., Zamir A.R. et al. 3D Semantic Parsing of Large-Scale Indoor Spaces // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2016. – P. 1534–1543. – DOI 10.1109/CVPR.2016.170.
15. Pan Y., Braun A., Borrmann A., Brilakis I. 3D deep learning enhanced void-growing approach in creating geometric digital twins of buildings // Proceedings of the Institution of Civil Engineers: Smart Infrastructure and Construction. – 2023. – Vol. 176. – P. 24–40. – DOI 10.1680/jsmic.21.00035.
16. He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2016. – P. 770-778. – DOI 10.1109/cvpr.2016.90.
17. Hu Q., Yang B., Khalid S. et al. SensatUrban: Learning Semantics from Urban-Scale Photogrammetric Point Clouds // International Journal of Computer Vision. – 2022. – P. 1–28. – DOI 10.1007/s11263-021-01554-9.
18. Chen M., Hu Q., Yu Z. et al. STPLS3D: A Large-Scale Synthetic and Real Aerial Photogrammetry 3D Point Cloud Dataset // arXiv preprint. – 2022. – arXiv: 2203.09065
Образец цитирования:  Василенко Д. В. Разработка алгоритма классификации плотных облаков точек на примере городской застройки // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 44-52. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-44-52
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/44-52.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. Ш. Гулиев
Афиилиация1:  Государственная Нефтяная компания Азербайджанской Республики, г. Баку, Азербайджанская Республика
Автор2:  Т. А. Хлебникова
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  А. И. Каленицкий
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Разработка методики аэрокосмического мониторинга нефтяных загрязнений на основе интеграции данных дистанционного зондирования Земли (на примере акватории азербайджанского сектора Каспийского моря)
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  53
Конец_Страница:  61
УДК:  [528.71:528.8]+[553.982.2:504](479.24)
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-53-61
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  Sentinel-1A, Sentinel-2A, многозональные оптические снимки, радиолокационные снимки, дешифрирование, нейронная сеть, мониторинг нефтяных загрязнений
Ключевые слова_EN:  Sentinel-1A, Sentinel-2A, multi-spectral space images, radar images, interpretation, neural network, oil pollution monitoring
Библиографический список:  1. Бондур В. Г. Аэрокосмический мониторинг объектов нефтегазового комплекса // Науч.- исслед. ин-т аэрокосм. мониторинга «Аэрокосмос». – М. : Научный мир. – 2012. – 558 с.
2. Lawa R. J., Kelly C. The impact of the «Sea Empress» oil spill // Aquatic Living Resources. – 2004. – Vol. 17. – P. 389–394. – DOI 10.1051/alr:2004029.
3. Piatt J. F., Ford R.G. How many seabirds were killed by the Exxon Valdez oil spill? // American Fisheries Society symposium. – 1996. – Vol. 18. – P. 712–719.
4. Beyer J., Trannum H. C., Bakke T., Hodson P. V., Collier T. K. Environmental effects of the Deepwater Horizon oil spill: A review // Marine Pollution Bulletin. – 2016. – Vol. 110. – P. 28–51. – DOI 10.1016/j.marpolbul.2016.06.027.
5. Li P., Cai Q., Lin W., Chen B., Zhang B. Offshore oil spill response practices and emerging challenges // Marine Pollution Bulletin. – 2016. – Vol. 110. – P. 6–27. – DOI 10.1016/j.marpolbul.2016.06.020.
6. Тегеранская конвенция. Текст Конвенции (СEIC Portal) [Электронный ресурс]. – URL: http://www.tehranconvention.org (дата обращения 10.05.2024).
7. Espedal H. A., Wahl T. Satellite sar oil spill detection using wind history information // International Journal of Remote Sensing. – 1999. – Vol. 20. – P. 49–65. – DOI 10.1080/-014311699213596.
8. Peng Liu, Ying Li, Bingxin Liu, Peng Chen and Jin Xu. Semi-automatic oil spill detection on X-band marine radar images using texture analysis, machine learning, and adaptive thresholding // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11. – P. 756. – DOI 10.3390/rs11070756.
9. Tong S., Liu X., Chen Q., Zhang Z. and Xie G. Multi-feature based ocean oil spill detection for polarimetric SAR data using random forest and the self-similarity parameter [Electronic resource] // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11. – P. 451. – DOI 10.3390/rs11040451.
10. Гулиев А. Ш., Хлебникова Т. А. Выявление мест нефтезагрязнений шельфовой зоны по материалам космических съемок (на примере акватории Нефтяных Камней (Каспийского моря)) // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 3. – С. 52–64. – DOI 10.33764/2411-1759-2019-24-3-52-64.
11. Гулиев А. Ш. Обнаружение и картирование нефтяных сликов в море комбинацией различных источников данных дистанционного зондирования Земли// Вестник Заб. ГУ – 2022. – Т. 28, № 1. – С. 9–30. – DOI 10.21209/2227-9245-2022-28-1-19-30.
12. Гулиев А. Ш., Хлебникова Т. А. Исследование возможностей обработки радиолокационных и многозональных космических изображений подстилающей поверхности // Вестник СГУГиТ. – 2022 – Т. 27, № 2. – C. 102–114. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-2-102-114.
13. Гулиев А. Ш., Хлебникова T. A. Многомерная статистическая модель для обнаружения мест нефтезагрязнений по материалам космических съемок // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVII Междунар. науч. конгр., 19–21 мая 2021 г., Новосибирск : сб. материалов в 8 т. Т. 4 : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология». – Новосибирск : СГУГиТ, 2021. № 1. – C. 11‒16. – DOI 10.33764/2618-981X-2021-4-11-16.
14. Brown C. E., & Fingas M. F. New space-borne sensors for oil spill response // In International Oil Spill Conference Proceedings: Washington D. C. – 2021. – No. 2. – P. 911–916. – DOI 10.7901/-2169-3358-2001-2-911.
15. Karathanassi V. Spectral Unmixing Evaluation for Oil Spill Characterization. Int. J. Remote Sensing Applications. – 2014. – Vol. 4. – P. 1–17. –DOI 10.14355/IJRSA.2014.0401.01.
16. Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Байесовская идентификация параметров смеси нормальных распределений // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2017. – № 1. – С. 101–111.
17. Бутакова М. А., Климанская Е. В., Янц В. И. Мера информационного подобия для анализа слабоструктурированной информации // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6. – С. 130–136.
18. ИСО 9000 [Electronic resource]. – URL: https://www.iso.org (дата обращения 15.07.2024).
19. Европейское космическое агентство [Электронный ресурс]. – URL: https://scihub.copernicus.eu/dhus/scihub.copernicus.eu (дата обращения 15.01.2023).
20. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов ГКИНП (ГНТА)-02-036–02. – М. : ЦНИИГАиК. – 2002. – 100 с. – Текст: непосредственный.
Образец цитирования:  Гулиев А. Ш., Хлебникова Т. А., Каленицкий А. И. Разработка методики аэрокосмического мониторинга нефтяных загрязнений на основе интеграции данных дистанционного зондирования Земли (на примере акватории азербайджанского сектора Каспийского моря) // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 53–61. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-53-61
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/53-61.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. В. Долгополов
Афиилиация1:  Научно-исследовательский институт трубопроводного транспорта (ООО «НИИ Транснефть»), г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  В. А. Мелкий
Афиилиация2:  Институт морской геологии и геофизики Дальневосточного отделения Российской академии наук, г. Южно-Сахалинск, Российская Федерация
Автор3:  Е. И. Аврунев
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Методы обработки данных, полученных в линейных координатах, для геоинформационного обеспечения аэрокосмического мониторинга трубопроводных систем
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  62
Конец_Страница:  69
УДК:  [528.236:528.71]+621.644
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-62-69
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  система линейных координат, пространственная прямоугольная координатная система, геопространство трубопроводной системы, GNSS-технологии
Ключевые слова_EN:  linear coordinate system, spatial rectangular coordinate system, geospace of pipeline system, GNSS technologies
Библиографический список:  1. Долгополов Д. В., Никонов Д. В., Полуянова А. В., Мелкий В. А. Возможности визуального дешифрирования магистральных трубопроводов и объектов инфраструктуры по спутниковым изображениям высокого и сверхвысокого пространственного разрешения // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 3. – С. 65–81. – DOI: 10.33764/2411-1759-2019-24-3-65-81.
2. Бродская И. А. Интеграция ГИС-технологий, традиционных исследований и методов аэрокосмического зондирования для мониторинга магистральных трубопроводов // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2008. – № 3. – С. 141–150.
3. Карпик А. П., Лисицкий Д. В. Электронное геопространство – сущность и концептуальные основы // Геодезия и картография. – 2009. – № 5. – С. 41–44.
4. Лисицкий Д. В., Чернов А. В. Теоретические основы трехмерного кадастра объектов недвижимости // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 2. – С. 153–170.
5. Мурзинцев П. П., Биндер И. О., Репин А. С., Гриднева Б. О. Инженерные изыскания коридоров линейных коммуникаций с учётом геотехнического мониторинга бугров пучения // Геодезия и картография. – 2020. – Т. 81. – № 10. – С. 7–13. – DOI 10.22389/0016-7126-2020-964-10-7-13.
6. ОР-75.180.00-КТН-039–08 с изм. 1 Требования к технологическим схемам нефтеперекачивающих станций, профилям и схемам линейной части магистральных нефтепроводов ОАО «АК «Транснефть»». – М. : ОАО «АК «Транснефть»». – 2012. – 861 с.
7. Юров Ф. Д. Особенности организации мониторинга линейных транспортных систем в криолитозоне // Перспективы развития инженерных изысканий в строительстве в Российской Федерации. Материалы Семнадцатой Общероссийской научно-практической конференции и выставки изыскательских организаций. Москва, Геомаркетинг. – 2022. – C. 234–242.
8. Blazek R. Introducing the linear reference system in GRASS // International Journal of Geoinformatics. – 2005. – Vol. 1. – No. 3. – P. 95–100.
9. Хренов Н. Н. Диагностика состояния газопроводных геотехнических систем на основе сочетания дистанционного зондирования и наземных методов // Геодезия и картография. – 2009. – № 5. – С. 36–40.
10. Ревзон А. Л. Аэрокосмический мониторинг состояния линейных природно-технических систем // Инженерная геология. – 2012. – № 1. – С. 24–36.
11. Введение в системы линейных координат. ESRI [Электронный ресурс]. – URL: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/help/data/linear-referencing/introduction-to-linear-referencing.htm (дата обращения 21.04.2024).
12. Афонин К. Ф. Методика использования дифференциальных поправок для преобразования пространственных прямоугольных координат в пространственные геодезические // Геодезия и картография. – 2021. – Т. 82. – № 4. – С. 2–7. – DOI 10.22389/0016-7126-2021-970-4-2-7.
13. Брынь М. Я., Баширова Д. Р., Багишян А. Г. Сравнительная оценка мобильного лазерного сканирования, аэрофотосъемки с беспилотной авиационной системы и съемки с комплексной дорожной лаборатории при выполнении диагностики автомобильных дорог // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2021. – Т. 18. – № 2. – С. 211–221. – DOI 10.20295/1815-588X-2021-2-211-221.
14. Виноградов А. В. Об установлении единой координатной системы в геодезических работах // Геодезия и картография. – 2010. – № 5. – С. 16–18.
15. Использование линейной системы координат. Autodesk. Autocad. Map 3D. [электронный ресурс]. – URL: https://help.autodesk.com/view/MAP/2022/RUS/?guid=GUID462ECE8C-1C7A-4CD2-A18C-434230C08E2E (дата обращения 21.04.2024).
16. Федоров С. А., Хромченко А. В. Исследование условий использования дополнительных спутниковых измерений при съемке линейных сооружений в исходной системе координат проекта // Международный научно-исследовательский журнал. – 2021. – № 1-1 (103). – С. 145–151. – DOI https://doi.org/10.23670/IRJ.2021.103.1.022.
17. Saksono T., Fulazzaky M. A., Sari Z. Geodetic analysis of disputed accurate qibla direction. Journal of Applied Geodesy. – 2018. – No 12 (2), P. 1–10. – DOI 10.1515/jag-2017-0036.
18. Гук А. П., Шляхова М. М. Некоторые проблемы построения реалистических измерительных 3D-моделей по данным дистанционного зондирования // Вестник СГУГиТ. – 2015. – № 4 (32). – С. 51–60.
19. Долгополов Д. В., Никонов Д. В., Мелкий В. А., Братков В. В. Дешифрирование инфраструктуры магистральных трубопроводов по аэрокосмическим изображениям // Мониторинг. Наука и технологии. – 2020. – № 2 (44). – С. 19–25. – DOI 10.25714/MNT.2020.44.003.
20. Hausamann D., Zirnig W., Schreier G. High-Resolution Remote Sensing Used to Monitor Natural Gas Pipelines. Earth Observation Magazine. – 2002. – No. 11. – P. 12–17.
Образец цитирования:  Долгополов Д. В., Мелкий В. А., Аврунев Е. И. Методы обработки данных, полученных в линейных координатах, для геоинформационного обеспечения аэрокосмического мониторинга трубопроводных систем // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 62–69. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-62-69
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/62-69.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. Т. Куен
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  В. А. Малинников
Афиилиация2:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор3:  Т. Э. Сереке
Афиилиация3:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор4:  С. Х. Нго
Афиилиация4:  Государственный университет по землеустройству, г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Картографирование приливно-отливных отмелей вдоль побережья Вьетнама с использованием методов глубокого обучения на основе изображения Sentinel-1
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  70
Конец_Страница:  82
УДК:  528.8:528.9+551.465.433(597)
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-70-82
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  приливно-отливные отмели, дистанционное зондирование, глубокое обучение, сеть U-Net, Sentinel-1, Вьетнам, водно-болотные угодья, морфология приливно-отливных отмелей, геоинформационное картографирование, карты водно-болотных угодий
Ключевые слова_EN:  tidal flats, remote sensing, deep learning, U-Net network, Sentinel-1, Vietnam, wetlands, tidal flats morphology, geoinformation mapping, wetland maps
Библиографический список:  1. Miththapala S. Mangrove Coastal Ecosystem Series // Ecosystem and Livelihoods Groups Aisia IUCN. – 2008. –Vol. 2.
2. McLean R. F., Tsyban A., Burkett V. Coastal zones and marine ecosystems // Climate change. – 2001. – P. 343–379.
3. Klein G. D. Intertidal flats and intertidal sand bodies // Coastal sedimentary environments. New York. – 1985. – P. 187–224.
4. Tong S. S., Deroin J. P., Pham T. L. An optimal waterline approach for studying tidal flat morphological changes using remote sensing data: A case of the northern coast of Vietnam // Estuarine, Coastal and Shelf Science. – 2020. –Vol. 4. – DOI 10.1016/j.ecss.2020.106613.
5. Perillo G., Wolanski E., Cahoon D. R., Hopkinson C. S. Coastal wetlands: an integrated ecosystem approach // Elsevier. –2018.
6. Morris J. T., Sundareshwar P. V., Nietch C. T., Kjerfve B., Cahoon D. R. Responses of coastal wetlands to rising sea level // Ecology. – 2002. – Vol. 83(10). – P. 2869–2877. – DOI 10.1890/0012-9658(2002)083[2869:ROCWTR]2.0.CO;2.
7. Murray N.J., Phinn S. R., Clemens R. S., Roelfsema, C. M., Fuller R. A. Continental scale mapping of tidal flats across East Asia using the Landsat archive. Remote Sensing. – 2012. – Vol. 4 (11). – P. 3417–3426. DOI 10.3390/rs4113417.
8. Zhao B., Guo H., Yan Y., Wang Q., Li B. A simple waterline approach for tidelands using multi-temporal satellite images: A case study in the Yangtze Delta // Estuarine, Coastal and Shelf Science. – 2008. – Vol. 77 (1). – P. 134–142. – DOI 10.1016/j.ecss.2007.09.022.
9. Khan AI., Al-Habsi S. Machine learning in computer vision // Procedia Computer Science. – 2020. – Vol. 167. – P. 444–1451. – DOI 10.1016/j.procs.2020.03.355.
10. Аш Е. В. Общие принципы и методика создания карты береговых морфосистем на основе анализа данных дистанционного зондирования Земли // Исследование Земли из космоса. – 2014. – № 6. – С. 40. – DOI 10.7868/S0205961414050029.
11. Куен Д. Т., Малинников В. А. Классификация устьевых и прибрежных водно-болотных угодий по снимкам Planet NICFI на основе сверточных нейронных сетей и трансферного обучения // Геодезия и картография. – 2024. – № 6. – С. 31–42. – DOI 10.22389/0016-7126-2024-1008-6-31-42.
12. Siddique N., Paheding S., Elkin CP., Devabhaktuni V. U-net and its variants for medical image segmentation: A review of theory and applications // Ieee Access. – 2021. –Vol. 9. – P. 82031–82057. – DOI 10.1109/ACCESS.2021.3086020.
13. Pan Z., Xu J., Guo Y., Hu Y., Wang G. Deep learning segmentation and classification for urban village using a worldview satellite image based on U-Net // Remote Sensing. – 2020.– Vol. 12 (10). – P. 1574. – DOI 10.3390/rs12101574.
14. Fan X., Yan C., Fan J., Wang N. Improved U-net remote sensing classification algorithm fusing attention and multiscale features // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14(15). – P. 3591. – DOI 10.3390/rs1415359.
15. Xu Y., Zhang H., Li Y. A Comparative Analysis of Water Indices for Delineating Water Bodies from Landsat TM Imagery // Remote Sensing. – 2017. – Vol. 9(2). – P. 141. – DOI 10.3390/rs902014.
16. Байкин Д. А. Анализ влияния разлива нефтепродуктов на состояние природных объектов по данным дистанционного зондирования Sentinel-2 в условиях Восточной Сибири // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVII Междунар. науч. конгр., 19–21 мая 2021 г., Новосибирск : сб. материалов в 8 т. Т. 6 : Магистерская научная сессия «Первые шаги в науке». – Новосибирск : СГУГиТ, 2021. – С. 24–31. – DOI 10.33764/2618-981X-2021-6-24-31.
17. Zhang S., Xu Q., Wang H., Kang Y., Li X. Automatic waterline extraction and topographic mapping of tidal flats from SAR images based on deep learning // Geophysical Research Letters. – 2022. – Vol. 49(2). – DOI 10.1029/2021GL096007
18. Yadav R., Nascetti A., Ban Y. Deep attentive fusion network for flood detection on uni-temporal Sentinel-1 data // Frontiers in Remote Sensing. – 2022. – Vol. 3. – DOI 10.3389/frsen.2022.1060144.
19. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation // Medical image computing and computer-assisted intervention–MICCAI 2015. – 2015. – P. 234–241.
20. Andrew O., Apan A., Paudyal DR. Convolutional Neural Network-Based Deep Learning Approach for Automatic Flood Mapping Using NovaSAR-1 and Sentinel-1 Data // ISPRS International Journal of Geo-Information. – 2023. – Vol 12 (5). – DOI 10.3390/ijgi12050194.
21. Murray, N. J., Phinn, S. R., Clemens, R. S, Roelfsema, C. M., Fuller, R. A. Continental scale mapping of tidal flats across East Asia using the Landsat archive. Remote Sensing. – 2012. – Vol. 4 (11). – P. 3417–3426. – DOI 10.3390/rs4113417.
22. Kim K., Jung H. C., Choi J. K., Ryu J. H. Statistical analysis for tidal flat classification and topography using multitemporal SAR backscattering coefficients. Remote Sensing. – 2021. – Vol. 13 (24). – P. 5169. – DOI 10.3390/rs13245169.
23. Колесников А. А. Анализ методов и средств искусственного интеллекта для анализа и интерпретации данных активного дистанционного зондирования // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 3. – С. 74–94. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-3-74-94.
Образец цитирования:  Куен Д. Т., Малинников В. А., Сереке Т. Э., Нго С. Х. Картографирование приливно-отливных отмелей вдоль побережья Вьетнама с использованием методов глубокого обучения на основе изображения Sentinel-1 // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 70–82. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-70-82
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/70-82.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Е. Л. Кухаренко
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Инструмент визуальной аналитики в рамках концепции No-Code и Low-Code
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  83
Конец_Страница:  97
УДК:  528.9:004.438
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-83-97
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  визуальная аналитика, анализ данных, метод визуализации, геоинформационные системы, геоинформационные технологии, геопространственные данные, связанные данные, мультимедиаданные, без программирования, No-Code, Low-Code, формализм
Ключевые слова_EN:  Visual analytics, data analysis, visualization method, geoinformation systems, geographic information technologies, geospatial data, linked data, multimedia data, without programming, No-Code, Low-Code, formalism
Библиографический список:  1. Marcus Woo. The Rise of No/Low Code Software Development–No Experience Needed? // Engineering. –2020. –T. 6 (9). – C. 960–961. – DOI 10.1016/j.eng.2020.07.007.
2. Sufi, F. Algorithms in Low-Code-No-Code for Research Applications: A Practical Review // Algorithms. – 2023. –16(2). – C. 108. – DOI 10.3390/a16020108.
3. Прозорова Г. В., Скочина П. С., Саранчин С. Н., Чингалаев М. А. Разработка адаптируемых программных инструментов для задач поиска объектов-аналогов в концепции NO-CODE // Геоинформатика. – 2024. – № 2. – С. 35–41. – DOI 10.47148/1609-364X-2024-1-35-41.
4. Опарин Д. Е. Вопросы эксплуатации специальной пожарной и аварийно-спасательной техники в подразделениях МЧС // Наука в современном мире: актуальные вопросы, достижения и инновации: сборник статей Международной научно-практической конференции, Пенза, 15.01.2023 г. – Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г.Ю.). – 2023. – C. 45–47.
5. Подольская Е. С., Кокуркин А. Д. Опыт применения ГИС-инструментов с открытым кодом для распознавания дорог // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: материалы X Междунар. науч. конф. Красноярск, 12–15 сентября 2023 г – Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2023. – Электрон. опт. диск (CD-ROM). – ISBN 978-5-7638-4867-0.
6. Подольская Е. С. Использование данных дистанционного зондирования Земли из космоса для распознавания изображения дорог в лесном хозяйстве // Вопросы лесной науки. – 2022. – T. 5. – № 4. – С. 1–21. – DOI 10.31509/2658-607x-202252-115.
7. Подольская Е. С., Кокуркин А. Д. ГИС-инструменты с открытым кодом для распознавания дорог // Сборник научных статей по материалам VII Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы и перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем» («Радиоинфоком-2023»), г. Москва, РТУ МИРЭА : сборник научных статей. – М. : МИРЭА – Российский технологический университет. –2023. – 660 с.
8. Янкелевич С. С., Кухаренко Е. Л. Обоснование содержания, структуры и программной реализации базы геопространственных знаний территориальных образований // Геодезия и картография. – 2024. – № 9. – С. 33–45. – DOI 10.22389/0016-7126-2024-1011-9-33-45.
9. Кухаренко Е. Л. Интерактивная туристская карта Мещанского района города Москвы и ее создание без программирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XX Международный научный конгресс, 15–17 мая 2024 г., Новосибирск : сборник материалов в 8 т. Т. 1 : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия». – Новосибирск : СГУГиТ, 2024. – С. 269–277. – DOI 10.33764/2618-981X-2024-1-269-277.
10. Christou G., Georgiou A., Christodoulou E., Tziakouri M., Christodoulou C., Kasinopoulou S., Panayiotou C. G., and Savva, A.: Design and development of a GIS-based platform using open source components for monitoring, maintenance and management of road network: the case study of Cyprus // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. –2021. –T. XLVI-4/W2-2021. – C. 37–42. – DOI 10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W2-2021-37-2021.
11. A-Xing Zhu, Fang-He Zhao, Peng Liang & Cheng-Zhi Qin. Next generation of GIS: must be easy // Annals of GIS. – 2020. – T. 27(1), – C. 71–86. – DOI 10.1080/19475683.2020.1766563.
12. Brisaboa N. R., Cortiñas A., Luaces M. R., Pedreira O. Creating Web-Based GIS Applications Using Automatic Code Generation Techniques // Web and Wireless Geographical Information Systems, edited by David Brosset et al. – 2017. – T. 10181. – C. 19–34. – DOI:10.1007/978-3-319-55998-8_2.
13. Chalainanont N., Sano J., Minoura T. Automatic Generation of Web-Based GIS/Database Applications // OSGeo Journal FOSS4G Proceedings. – 2007. – T. 3.
14. Aluja T., Morineau A., Sanchez G. Principal Component Analysis for Data Science. – 2007. – URL: https://pca4ds.github.io (дата обращения: 26.01.2024).
15. Kuria Ezekiel, et al. A Framework for Web GIS Development: A Review // International Journal of Computer Applications. – 2019. – T. 178 (16). – С. 6–10. DOI:10.5120/ijca2019918863.
16. Cavaco R., Sequeira R., Araújo M., Calejo M. Rapid GIS Development: a model-based approach focused on interoperability // 13th AGILE International Conference on Geographic Information Science, Guimarães, Portugal. – 2010. – C. 1–5. – ISBN: 978-989-20-1953-6.
17. Semple H., Quin H., Sasson C. Development of a Web GIS Application for Visualizing and Analyzing Community Out of Hospital Cardiac Arrest Patterns // Online Journal of Public Health Informatics. –2013. –T. 5 (2). –C. e61242. –DOI 10.5210/ojphi.v5i2.4587.
18. Ananda F., Kuria D., Ngigi M. Towards a New Methodology for Web GIS Development // International Journal of Software Engineering & Applications (IJSEA). – 2016. – C. 47–66. DOI:10.5121/ijsea.2016.7405.
19. Piyathamrongchai K. Extended Web Direction, Service to Avoid Obstacle on Road using Turf. Js //The International Conference on Geoinformatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth&Allied Sciences (GIS-IDEAS) Vietnam. – 2018.
Образец цитирования:  Кухаренко Е. Л. Инструмент визуальной аналитики в рамках концепции No-Code и Low-Code // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 83–97. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-83-97
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/83-97.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. О. Лебзак
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  Е. В. Лебзак
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  В. П. Ступин
Афиилиация3:  Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск, Российская Федерация
Название статьи:  Разработка концепции создания объектов древесной растительности для цифрового двойника местности с использованием геопространственных знаний и данных дистанционного зондирования
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  98
Конец_Страница:  105
УДК:  630*228+528.9:528.8
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-98-105
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  цифровые двойники местности, геопространственные знания, лесное хозяйство
Ключевые слова_EN:  geospatial digital twin, geospatial knowledge, forestry
Библиографический список:  1. Карпик А. П., Лисицкий Д. В. Исследование мировых трендов и обоснование направлений развития сферы геодезии и картографии РФ до 2030 года // Геопрофи. – 2021. – № 1. – С. 4–11.
2. Лисицкий Д. В., Осипов А. Г., Савиных В. Н. Цифровой двойник территории и методы геокогнитивного моделирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVIII Междунар. науч. конгр.: Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 8 т. (Новосибирск, 18–20 мая 2022 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2022. Т. 1. – С. 206–212. – DOI 10.33764/2618-981X-2022-1-206-212.
3. Цифровой двойник [Электронный ресурс]. – URL: https://www.esri.com/ru-ru/digital-twin/overview#%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F-%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0-%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-the-nature-conservancy.
4. Лебзак Е. В., Янкелевич С. С. Геопространственные знания в пространственном развитии территорий на примере лесохозяйственной отрасли // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 3. – С. 123–133. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-3-123-133.
5. Янкелевич С. С. Теоретико-методологические аспекты тематической картографии на основе геопространственных знаний // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2022. – Т. 66, № 4. – С. 51–58. – DOI 10.30533/0536-101X-2022-66-4-51-58.
6. Касатиков Н. Н., Брехов О.М., Желаннов С. А., Цибин А. В., Гомозов О. А., Кузьмин Г. В., Фадеева А. Д. Формирование цифровых двойников в урбанизированных территориях с использованием методов городских вычислений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса : Материалы 19-й Международной конференции (15–19 ноября 2021 г.). – М. : ИКИ РАН, 2021. – C. 30. – DOI 10.21046/19DZZconf-2021a.
7. Feng H., Chen D., Lv H. Sensible and secure IoT communication for digital twins, cyber twins, web twins // Internet of Things and Cyber-Physical Systems. – 2021. – Vol. 1. – P. 34–44. – DOI 10.1016/j.iotcps.2021.12.003.
8. Мобильный оператор Vodafone создает цифровой двойник в масштабе страны с помощью ГИС-технологии Esri [Электронный ресурс]. – URL: https://www.esri-cis.com/ru-ru/newsroom/-2023/2023-01-11-digital-twin-telecom-vodafone.
9. Grignard L. The Benefits of Visual Intelligence Solutions in Agriculture and Forestry // GIM International. –2020.
10. Jiang X., Jiang M., Gou Y., Li Q., Zhou Q. Forestry Digital Twin With Machine Learning in Landsat 7 Data // Frontiers in Plant Science. – 2022. – No 13. – P. 916900. – DOI 10.3389/-fpls.2022.916900.
11. Li S., Brandt M., Fensholt R., Kariryaa A., Igel Ch., Gieseke F., Nord-Larsen T., Oehmke S., Carlsen A., Junttila S., Tong X., d’Aspremont A., Ciais Ph. Digital twinning of all forest and nonforest trees at national level via deep learning // Nature Portfolio. – 2022. – DOI 10.21203/rs.3.rs1661442/v1.
12. Kritzinger W., Karner M., Traar G. Digital twin in manufacturing: A categorical literature review and classification // IFAC-PapersOnLine. – 2018. – Vol. 11, No 51. – P. 1016-1022. – DOI 10.1016/j.ifacol.2018.08.474.
13. Янкелевич С. С. Современная концепция и методология картографирования // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 3. – С. 118–125. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-3-118-125.
Образец цитирования:  Лебзак А. О., Лебзак Е. В., Ступин В. П. Разработка концепции создания объектов древесной растительности для цифрового двойника местности с использованием геопространственных знаний и данных дистанционного зондирования // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 98–105. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-98-105
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/98-105.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  С. А. Атаманов
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  С. А. Григорьев
Афиилиация2:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор3:  Т. В. Илюшина
Афиилиация3:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор4:  М. В. Литвиненко
Афиилиация4:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор5:  А. П. Сизов
Афиилиация5:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Новые тренды и технологии в научной специальности 1.6.15. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  106
Конец_Страница:  119
УДК:  332.33:378
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-106-119
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  землеустройство, кадастр, мониторинг земель, сквозные технологии, Национальная технологическая инициатива, Индустрия 4.0, искусственный интеллект, большие данные, геоинформационные системы, цифровая трансформация, распределенные реестры,
научная специальность 1.6.15, техническая отрасль науки, патентный анализ, научные исследования
Ключевые слова_EN:  land management, cadastre, land monitoring, end-to-end technologies, National Technology Initiative, Industry 4.0, artificial intelligence, big data, geographic information systems, digital transformation, distributed registries, scientific specialty 1.6.15, technical branch of science, patent analysis, scientific research
Библиографический список:  1. Итинсон К. С. Цифровые технологии: четвертая промышленная революция // Региональный вестник. – 2020. – № 1(40). – С. 68–69.
2. Лига М. Б., Щеткина И. А. Технологии обеспечения новой архитектуры качества жизни в эпоху четвертой промышленной революции // Гуманитарный вектор. – 2020. – Т. 15, № 4. – С. 8–16. – DOI 10.21209/1996-7853-2020-15-4-8-16.
3. Шавров С. А. Земельное администрирование и управление территориями в цифровой экономике. – Минск : Медисонт, 2019. – 294 с. – ISBN 978-985-7199-76-1.
4. Развитие промышленности на основе продвижения результатов интеллектуальной деятельности // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. – 2020. – № 3-1. – С. 559–563.
5. Бугаевская В. В., Молчанов С. Б. Технологические тренды в сфере пространственных данных в условиях цифровой экономики // Актуальные проблемы в землеустройстве и пути их решения : сборник научных статей по материалам заочной Международной научно-практической конференции, посвященной 180-летию образования УО БГСХА, Горки, 03–04.12.2020 г. – Горки: Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, 2021. – С. 61–67. – EDN MPIQKT.
6. Бугаевская В. В., Николаенкова А. А. Приоритеты технологического развития пространственных данных в России // Актуальные проблемы в землеустройстве и пути их решения : сборник научных статей по материалам заочной Международной научно-практической конференции, посвященной 180-летию образования УО БГСХА, Горки, 03–04.12.2020 г. – Горки: Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, 2021. – С. 67–77. – EDN HKYPGU.
7. Жарников В. Б., Ларионов Ю. С., Конева А. В., Стегниенко Е. С. Об исторической роли землеустройства, кадастра и мониторинга земель в формировании современного цифрового пространства страны // Актуальные вопросы образования. – 2020. – Т. 2. – С. 132–137.
8. Камынина Н. Р., Цветков В. Я., Тарарин А. М., Сушкова Е. В. Наукометрический анализ диссертационных исследований, посвященных вопросам мониторинга земель и земельного надзора // Геодезия и картография. – 2021. – Т. 82, № 3. – С. 44–53. – DOI 10.22389/0016-7126-2021-969-3-44-53.
9. Polat Z. A. Evolution and future trends in global research on cadastre: a bibliometric analysis // GeoJournal. – 2019. – Т. 84. – № 4. – С. 1121–1134.
10. Choi H. O. An evolutionary approach to technology innovation of cadastre for smart land management policy //Land. – 2020. – Т. 9. – № 2. – С. 50.
11. Paasch J. M., Paulsson J. Trends in 3D cadastre–A literature survey //Land use policy. – 2023. – Т. 131. – С. 106716.
12. Курмыза П. С., Тронин В. Г. Сравнение электронных научных библиотек elibrary.Ru и академии Google по представлению публикаций ученых УлГТУ на основе их показателей с применением группировки // Информатика, моделирование, автоматизация проектирования (ИМАП2020) : XII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых : сборник научных трудов, Ульяновск, 25–26 ноября 2020 года. – Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2021. – С. 104–111. – EDN BFIGJW.
Образец цитирования:  Атаманов С. А., Григорьев С. А., Илюшина Т. В., Литвиненко М. В., Сизов А. П. Новые тренды и технологии в научной специальности 1.6.15. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 106–119. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-106-119
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/106-119.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Т. С. Есжанова
Афиилиация1:  НАО «Казахский агротехнический исследовательский университет им. С. Сейфуллина», г. Астана, Республика Казахстан
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  В. Б. Жарников
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  А. Л. Ильиных
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Охрана земель в Республике Казахстан. Рекультивация нарушенных земель в системе устойчивого развития землепользования
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  120
Конец_Страница:  133
УДК:  349.415(574)
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-120-133
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  устойчивое развитие, охрана земель, рекультивация, нарушенные земли, технический и биологический этапы
Ключевые слова_EN:  sustainable development, land protection, reclamation, disturbed lands, technical and biological stages
Библиографический список:  1. Волков С. Н. Землеустройство: учебник для вузов. – М. : ГУЗ, 2013. – 992 с.
2. Варламов А. А. Система государственного и муниципального управления : учебник. – М. : ГУЗ, 2014. – 452 с.
3. Масленникова И. С., Горбунова В. В. Управление экологической безопасностью и рациональным использованием природных ресурсов: учебное пособие. – СПб. : СПбГИЭУ, 2008. – 337 с.
4. Варламов А. А. Земельный кадастр. В 6 т. Т. 2. Управление земельными ресурсами : учебник. – М. : КолосС, 2004. – 528 с.
5. Добровольский Г. В., Куст Г. С., Санаев В. Г. и др. Почвы в биосфере и жизни человека – М. : Московский госуниверситет леса, 2012. – 584 с.
6. Рекультивация земель: краткий курс лекций для студентов 4-х курсов направления подготовки 20.03.02 «Природообустройство и водопользование» / Сост.: Р.В. Прокопец // ФГБОУ ВО «Саратовский ГАУ». – Саратов, 2015. – 43 с. – URL: https://www.vavilovsar.ru/files/pages/25875/14712610675.pdf?ysclid=m46thwaj23711260716.
7. Карташова К. П., Дубровский А. В. О применении методики расчета вреда, причененного почвам при снятии и перемещении плодородного слоя // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 6. – С. 105–113. – DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-6-105-113.
8. Бобылев С. Н., Вишнякова В. С., Комарова И. И. и др. Зеленая экономика. Новая парадигма развития страны. – М. : СОПС, 2014. – 248 с.
9. Дюсенбеков З. Д. Проблемы рационального использования потенциала земельных ресурсов Республики Казахстан и его охраны [Электронный ресурс]. // Земельные ресурсы Казахстана, 2004. – № 5 (44). – С. 4–10. – URL: https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/issue/view/23/37 (дата обращения 07.09.2024).
10. Курмангалиева Н. К. Общее состояние нарушенных земель и использование земельного фонда Республики Казахстан [Электронный ресурс]. // Молодой ученый. – 2015. – № 12 (92). – С. 545–547. – URL: https://moluch.ru/archive/92/20421/ (дата обращения 07.09.2024).
11. Анарбаев Е., Айтхожаева Г., Пентаев Т., Жилдикбаева А., Бегарип Г. Совершенствование критерия оценки эффективности устойчивого землепользования – Izdenister Natigeler [Электронный ресурс]. // Исследования, результаты. – 2023. – № 2 (98). – C. 362–368. – URL: https://doi.org/10.37884/2-2023/36 (дата обращения 07.09.2024).
12. Беристенов А. Т. Совершенствование земельно-оценочных работ для управления земельными ресурсами : автореферат диссертации кандидата технических наук. – Новосибирск : СГГА. – 2010. – 22 с.
13. Сводный аналитический отчет о состоянии и использовании земель Республики Казахстан за 2022 год [Электронный ресурс] – Астана, 2023. – URL: https://www.gov.kz/memleket/entities/land/documents/details/579164?lang=ru. (дата обращения 08.09.2024).
14. Есжанова Т. С. Об использовании и охране земель в Республике Казахстан // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения : сб. материалов V Национальной научно-практической конференции, 24–26 ноября 2021 г., Новосибирск. В 3 ч. – Новосибирск : СГУГиТ, 2022. Ч. 1. – С. 182–189.
15. Есжанова Т. С., Ильиных А. Л. Проблемы устойчивого развития и его задачи в сфере земельных отношений, землеустройства и кадастра // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т 28, № 6. – С. 99–104. – DOI 10.33764/2411-2023-28-6-99-104.
16. Буданов Н. У. Деградация земельных ресурсов Казахстана //География и геоэкология: проблемы науки, практики и образования. – 2016. – С. 31–36.
17. Жарников В. Б., Есжанова Т. С., Ильиных А. Л., Темников Д. В. Технологические решения охраны нефтезагрязненных земель // Интерэкспо ГЕО-Сибирь – 2023 «Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью»: сб. материалов в 3 т. (Новосибирск 17–19 мая 2023 г.). – Новосибирск : СГУГиТ. – 2023. – Т. 3. – С. 88–95.
Образец цитирования:  Есжанова Т. С., Жарников В. Б., Ильиных А. Л. Охрана земель в Республике Казахстан. Рекультивация нарушенных земель в системе устойчивого развития землепользования // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 120–133. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-120-133
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/120-133.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  В. Н. Москвин
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск
Автор2:  Л. А. Пластинин
Афиилиация2:  Алтайский государственный университет, г. Барнаул, Российская Федерация
Автор3:  И. В. Пархоменко
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск
Название статьи:  Современные тенденции развития и перспективы изменений учетно-регистрационной системы
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  134
Конец_Страница:  142
УДК:  349.418
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-134-142
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  государственный кадастровый учет, государственная регистрация прав, пространственные данные, национальная система пространственных данных, кадастровая оценка
Ключевые слова_EN:  state cadastral registration, state registration of rights, spatial data, national spatial data system, cadastral valuation
Библиографический список:  1. Twaroch Christoph. Rauminformation in den öffentlichen Büchern, in Österreichische Notariatskammer, Bundeskammer der Architekten u. Ingenieurkonsulenten (Hrsg) // Eigentumssicherung im 21. Jahrhundert Innovation durch Grundbuch und Kataster. – 2003. – 43 р.
2. Survey on Land Administration Systems [Electronic resource]. – URL: https://unece.org/-info/Housing-and-Land-Management/pub/2889.
3. Kohl, Gerhard, Methoden und Probleme der Verbücherung von Stockwerkseigentum, in Österreichische Notariatskammer, Bundeskammer der Architekten u. Ingenieurkonsulenten (Hrsg). // Eigentumssicherung im 21. Jahrhundert Innovation durch Grundbuch und Kataster. – 2003. – 81 р.
4. Twaroch, Christoph. Kommentar zum Vermessungsgesetz samt Vermessungsverordnung, Benützungsarten-Nutzungen-Verordnung, Adressregisterverordnung, Vermessungsgebührenverordnung, Liegenschaftsteilungsgesetz, Staatsgrenzgeset // Verlag Österreich. – 2022. – Ed. 4. – 83 р.
5. Spatial Planning: Key Instrument for Development and Effective Governance with Special Reference to Countries in Transition [Electronic resource]. – URL: https://unece.org/info/Housing-andLand-Management/pub/2878.
6. Land Administration in the UNECE Region: Development Trends and Main Principles [Electronic resource]. – URL: https://unece.org/info/Housing-and-Land-Management/pub/2846.
7. Карпик А. П., Лисицкий Д. В., Байков К. С., Осипов А. Г., Савиных В. Н. Геопространственный дискурс опережающего и прорывного мышления // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 4. – С. 53–67.
8. Study on Key Aspects of Land Registration and Cadastral Legislation (parts 1 and 2) [Electronic resource]. – URL: https://unece.org/info/Housing-and-Land-Management/pub/2857.
9. Кошкарев А. В. Инфраструктура пространственных данных Нидерландов // Пространственные данные. – 2009. – № 1. – С. 6–16.
10. Social and Economic Benefits of Good Land Administration (Second Edition) [Electronic resource]. – URL: https://unece.org/info/Housing-and-Land-Management/pub/2847.
11. Герасименко О. А., Казыбаева А. М. Geodata mining – технология интеллектуального анализа пространственных данных // Научный результат. Экономические исследования. – 2021. – Т. 7, № 1. - С. 71–79. – DOI 10.18413/2409-1634-2021-7-1-0-8.
12. Demetrio Muñoz. Capturing value increase in urban redevelopment. Leiden. – 2010. – 218 p.
13. Пархоменко Д. В., Предтеченская Е. А. Оспаривание документов территориального планирования // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 2. – С. 222–231. – DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-2-222-231.
14. Карачевцева И. П., Дубов С. С., Андреев М. В., Гаров А. С., Зубарев А. Э., Надеждина И. Е., Козлова Н. А., Слодарж Н. А. Открытые пространственные данные для исследования территорий и цифровые сервисы доступа к ним // Космические аппараты и технологии. – № 2 (44). – 2023. – Т. 7. – С. 143–152. – DOI 10.26732/j.st.2023.2.07.
15. Мусихин И. А. Создание инструмента пространственного анализа для расчета сценарного индекса качества городской среды и оценки динамики его изменения // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 5. – С. 125–136. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-5-125-136.
16. Трубина Л. К., Лисакова О. А., Ступин В. П. Совершенствование информационного обеспечения экодиагностики урбанизированных территорий // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 5. – С. 178–157. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-5-178-187.
17. Мартынова Е. В. Направления формирования и обеспечения качества Национальной системы пространственных данных // Теория и практика общественного развития. – 2023. – № 4. – С. 109–114. – DOI 10.24158/tipor.2023.4.14
18. Тарарин А. М. Понятие и реализация базовых наборов пространственных данных в Национальной системе пространственных данных Российской Федерации // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 2. – С. 44–58. – DOI: 10.33764/2411-1759-2022-27-2-44-58 .
19. Анашкин П. А. Организационные и нормативные проблемы функционирования региональной инфраструктуры пространственных данных // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVII Междунар. науч. конгр., 19–21 мая 2021 г., Новосибирск : сб. материалов в 8 т. Т. 3 : Междунар. науч. конф. «Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью». – Новосибирск : СГУГиТ, 2021. № 2. – С. 12–21. – DOI 10.33764/2618-981X-2021-3-2- 12-21.
20. Hansson S., Arfvidsson, H., and Simon, D. (2019). Governance for sustainable urban development: the double function of SDG indicators // Area Development and Policy. – № 4 (3). – P. 217–235. – DOI 10.1080/23792949.2019.1585192.
Образец цитирования:  Москвин В. Н., Пластинин Л. А., Пархоменко И. В. Современные тенденции развития и перспективы изменений учетно-регистрационной системы // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 134–142. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-134-142
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/134-142.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. С. Несипбаев
Афиилиация1:  Учебно-консультационный центр по повышению квалификации специалистов АО BIM, г. Алматы, Республика Казахстан
Автор2:  В. Н. Москвин
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Связь технологии информационного моделирования и кадастрового учета при работе с объектами капитального строительства
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  143
Конец_Страница:  153
УДК:  347.214.2:[349.418+004.9]
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-143-153
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  технология информационного моделирования, ТИМ, BIM, информационная модель, объект капитального строительства, кадастровый учет, кадастровый контейнер
Ключевые слова_EN:  information modeling technology, TIM, BIM, information model, capital construction object, cadastral registration, cadastral container
Библиографический список:  1. Талапов В. В. Технология BIM: суть и основы внедрения информационного моделирования зданий. – М. : ДМК-пресс, 2015. – 410 с.
2. Талапов В. В. Основы BIM: введение в технологию информационного моделирования зданий. – М. : Издательство «ДМК-пресс», 2011. – 392 с.
3. Mordue S., Swaddle P., Philp D., Building informational Modeling for dummies. – NJ : Wiley, 2016. – 390 с.
4. Клюшниченко В. Н., Москвин В. Н., Татаренко В. И. К вопросу о ведении Единого государственного реестра недвижимости в России // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 3. – С. 240–247.
5. Карпик А. П., Мусихин И. А., Ветошкин Д. Н. Интеллектуальные информационные модели территорий как эффективный инструмент пространственного и экономического развития // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 2. – С. 155–163. – DOI 10.33764/2411-1759-2021-26-2-155-163.
6. Чернов А. В. Исследование вариантов построения 3D-моделей объектов недвижимости для целей кадастра // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 3. – С. 192–210.
7. Аврунев Е. И., Ямбаев Х. К., Опритова О. А., Чернов А. В., Гоголев Д. В. Оценка точности 3D-моделей, построенных с использованием беспилотных авиационных систем // Вестник СГУГиТ. –2018. – Т. 23, № 3. – С. 211–228.
8. Ершов А. В. Автоматизация сбора данных об объектах недвижимости: контроль достоверности и информационное обеспечение кадастровой оценки // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 3. – С. 163–177.
9. Соколова Т. А., Москвин В. Н. Корректирование результатов государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 4. – С. 193–204. – DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-4-193-204.
10. Талапов В. В. О некоторых принципах, лежащих в основе BIM // Известия высших учебных заведений. Строительство. – 2016. – № 4 (688). – С. 108–114.
11. 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. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-1-107-115.
12. Черных Е. Г. Совершенствование методики оценки уровня комфортной городской среды // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 2. – С. 195–205. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-2-195-205.
13. Талапов В. В. ТИМ-нормотворчество в России: помогает ли оно внедрению технологии информационного моделирования? [Электронный ресурс] // isicad.ru. – 2023. – URL: https://isicad.ru/ru/articles.php?article_num=22583.
14. Несипбаев А. С., Талапов В. В. Общая организация информационного моделирования на инвестиционном строительном проекте // САПР и графика. – 2022. – № 11. – С. 14–22.
15. Talapov V. V., Nesipbaev A. S., Khapin A. V., Mahiev B. E. The leading role of the customer in the organization of the information modeling process // Vestnik VKTU. – Kazakstan, 2022. – No. 1. – P. 111–119.
16. Jernigan F. BIG BIM little bim. – Second ed. – Salisbury: 4 Site Press, 2008. – 198 с.
17. Бочурина С. С. Информационное моделирование: Часть 1. Цифровой проектный менеджмент полного цикла в градостроительстве. Теория.– М. : ДМК-пресс, 2021. – 103 с.
18. Бочурина С. С. Информационное моделирование: Часть 2. Переход к цифровому проектированию и строительству. Методология. – М. : ДМК-пресс, 2021. – 128 с.
19. Бочурина С. С. Информационное моделирование: Часть 3. Примеры лучших практик использования цифровых моделей в градостроительстве. – М. : ДМК-пресс, 2023. – 183 с.
20. Талапов В. В. Об общей схеме информационной модели объекта строительства // Известия высших учебных заведений. Строительство. – 2017. – № 1 (689). – С. 91–97.
21. Талапов В. В., Таныгина Е. А. Об общей схеме информационной модели объекта недвижимости // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 2. – С. 210–218.
22. Майничева А. Ю., Талапов В. В, Чжан Гуаньин. Принципы информационного моделирования недвижимых объектов культурного наследия (на примере деревянных буддийских храмов) // Археология, этнография и антропология Евразии. – 2017. – Т. 45, № 2. – С. 142–148.
23. Eastman C., Teicholz P., Sacks R., Liston K. BIM Handbook. – Second ed. – NJ: Wiley, 2011. – 626 с.
Образец цитирования:  Несипбаев А. С., Москвин В. Н. Связь технологии информационного моделирования и кадастрового учета при работе с объектами капитального строительства// Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 143–153. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-143-153
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/143-153.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  М. И. Стрекаловская
Афиилиация1:  Арктический государственный агротехнологический университет, г. Якутск, Российская Федерация
Автор2:  Н. И. Добротворская
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Особенности информационного обеспечения планирования использования территории лесных ландшафтов криолитозоны Республики Саха (Якутия)
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  154
Конец_Страница:  164
УДК:  332.14:630(571.56)
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-154-164
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  территориальное планирование, мониторинг земель, информационное обеспечение, территория криолитозоны, ландшафтные (природные) пожары, деградация вечной мерзлоты
Ключевые слова_EN:  territorial planning, land monitoring, information support, cryolithozone territory, landscape (natural) fires, permafrost degradation
Библиографический список:  1. Holloway J. E., Lewkowicz A. G., Douglas T. A., et al. Impact of wildfire on permafrost landscapes: A review of recent advances and future prospects. // Permafrostand Periglac Process. – 2020 – V. 31 (3). – P. 1–12. – DOI 10.1002/ppp.2048.
2. Охрана окружающей среды в России. 2022 г. : стат. сб. // Росстат. – М., 2022. – 115 с.
3. Статистический ежегодник Республики Саха (Якутия): статистический сборник / редакционная коллегия: И. К. Гаевая (председатель), И. И. Батожергалова, В. А. Константинова. – Якутск : Типография СМИК, 2023. – 544 с.
4. Jin X, Huang S., Wang H., et al. Quantifying the influencing factors of the thermal state of permafrost in Northeast China. // Geoderma – V. 449 (1). – DOI 10.1016/j.geoderma.2024.117003.
5. Smith S. L., O’Neill H. B., Isaksen K., et al. The changing thermal state of permafrost // Nature Reviews Earth and Environment – 2022. – V. 3(1) – P. 10–23. – DOI 10.1038/s43017-021-00240-1.
6. Wang Y., Jin H., Lu L et al. Thermal state of soils in the active layer and underlain permafrost at the kilometer post 304 site along the China-Russia Crude Oil Pipeline. // Springer Nature Link – 2016. – V. 13 – P. 1984–1994. – DOI 10.1007/s11629-016-3908-4.
7. Варламов С. П., Скрябин П. Н. Динамика теплового состояния грунтов мерзлотных ландшафтов Центральной Якутии // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2012. – Т. 14, № 1 (8) – С. 2040–2043.
8. Дубровский А. В. Геоинформационный анализ зон накопления экологического вреда на территории населенных пунктов // Современные проблемы земельно-имущественных отношений. – Тюмень, 2023. – С. 86–91.
9. Дубровский А. В., Скоринская Е. А., Батуев А. Р., Колмогоров В. Г., Пластинин Л. А., Татаренко В. И. Актуальные вопросы нормативно-правового и технологического обеспечения кадастровых работ по установлению границ зон затопления и подтопления для защиты объектов недвижимости от чрезвычайных ситуаций // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 5. – С. 156–168. – DOI 10.33764/2411-1759-2021-26-5-156-168.
10. Уставич Г. А., Дубровский А. В., Пошивайло Я. Г., Грекова А. О., Малыгина О. И., Каленицкий А. И. Разработка технологической схемы выполнения работ по определению границ загрязнения земельных участков полигонами твердых коммунальных отходов // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 2. – С. 120–135. – DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-2-120-135.
11. Студенкова Н. А., Добротворская Н. И., Аврунев Е. И., Козина М. В., Пяткин В. П. Актуальные вопросы инвентаризации и кадастрового учета земель сельскохозяйственного назначения // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26. № 6. – С. 140–149. – DOI 10/33764/2411-1759-2021-26-6-140-149.
12. Ивашкина И. В. Экологические основы территориального планирования в городе Москве // Проблемы региональной экологии. – 2009. – № 4. – С. 139–146.
13. Кириллов С. Н., Половинкина Ю. С. Комплексная геоэкологическая оценка территории города Волгограда // Вестник Волгоградского государственного университете. Серия 3: Экономика. Экология. – 2011. – № 1 (18). – С. 239–245.
14. Петрищев В. П., Дубровская С. А. Методика комплексной оценки экологического состояния городских территорий // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2013. – Т. 15, № 3. – С. 234–238.
15. Бельц М. Н., Дубровский А. В. Геоинформационный анализ расположения зон вероятного возникновения чрезвычайных ситуаций на территории города Иркустка // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопрострнаственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения. – 2021. – № 1. – С. 58–64.
16. Калюжин В. А., Митрофанова Н. О., Норкин В. И. Анализ правовых и технологических условий установления охранных зон линейных сооружений // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 24, № 1. – С. 239–253.
Образец цитирования:  Стрекаловская М. И., Добротворская Н. И. Особенности информационного обеспечения планирования использования территории лесных ландшафтов криолитозоны Республики Саха (Якутия) // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 154–164. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-154-164
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/154-164.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Е. Л. Уварова
Афиилиация1:  Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, г. Санкт-Петербург, г. Пушкин, Российская Федерация
Название статьи:  Применение цифровых технологий при проведении мониторинга земель сельскохозяйственного назначения
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  165
Конец_Страница:  177
УДК:  004:631
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-165-177
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  мониторинг земель, зарастание, древесно-кустарниковая растительность, прогнозирование, геоинформационные системы
Ключевые слова_EN:  land monitoring, unused agricultural land, vegetation, tree and shrub vegetation, forecasting, geoinformation systems
Библиографический список:  1. Карпик А. П., Жарников В. Б., Ларионов Ю. С., Теплякова Т. В. О решении проблемы биоземледелия как основы развития аграрного сектора страны и задачах его геоинформационного обеспечения // Вестник СГУГиТ. – 2020. – № 2. – С. 183–197. – DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-2-183-197.
2. Жарников В. Б., Ларионов Ю. С. Мониторинг плодородия земель сельскохозяйственного назначения как механизм их рационального использования // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 1. – С. 203–212.
3. Huang Q., Chen Z., Wu W., de Wit A. J. W., Teng F., & Li D. China crop growth monitoring system-methodology and operational activities overview // Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2011. –Vancouver, Canada. – 2011. – P. 2961–2964. – DOI 10.1109/IGARSS.2011.6049837
4. Marzolff I., Kirchhoff M., Stephan R., Seeger M., Aït Hssaine A. and Ries JB. Monitoring Dryland Trees With Remote Sensing. Part A: Beyond CORONA—Historical HEXAGON Satellite Imagery as a New Data Source for Mapping Open-Canopy Woodlands on the Tree Level. // Front. Environ. Sci. – 2022. – 10:896702. – DOI 10.3389/fenvs.2022.896702.
5. Prishchepov Y. H., Kuemmerle A., Bleyhl T., Buchner B., Radeloff Volker. J. Mapping agricultural land abandonment from spatial and temporal segmentation of Landsat time series // Remote Sensing of Environment. – 2018. – V. 210. – P. 12–24. – DOI 10.1016/j.rse.2018.02.050.
6. Haase P., Tonkin J. D., Stoll S., Burkhard B., Frenzel M., Geijzendorffer I. R., Häuser Ch., Klotz S., Kühn I., McDowell W. H., Mirtl M., Müller F., Musche M., Penner J., Zacharias S., Schmeller D. S. The next generation of site-based long-term ecological monitoring: Linking essential biodiversity variables and ecosystem integrity // Science of The Total Environment. – 2018. – V. 613–614. – P. 1376-1384. – DOI 10.1016/j.scitotenv.2017.08.111.
7. Szostak M. Automated land cover change detection and forest succession monitoring using lidar point clouds and GIS analyses // Geosciences. – 2020. – V. 10. – P. 321. – DOI 10.3390/geosciences10080321.
8. Lasanta T, Nadal-Romero E, Khorchani M, Romero-Díaz A. A review of abandoned lands in Spain: from local landscapes to global management strategies // CIG. – 2021. – 47(2) – P. 477–521.
9. Сутугина И. М., Смелик В. А. Информационное обеспечение кадастра недвижимости и точного земледелия по материалам аэрофотосъемки. – СПб.: СПбГАУ, 2016. – 199 с.
10. Калашников К. И., Кулик Е. Н. Привлечение архивной землеустроительной информации при изучении состояния сельскохозяйственных угодий по данным дистанционного зондирования Земли // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Междунар. науч. конгр., 24–26 апреля 2019 г., Новосибирск : сб. материалов в 9 т. Т. 4 : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология». – Новосибирск : СГУГиТ, 2019. № 2. – С. 221–228.
11. Федоринов А. В., Волков С. Н., Черкашина Е. В., Сорокина О. А., Комаров С. И., Петрова Л. Е., Синица Ю. С. Методика установления границ земель сельскохозяйственного назначения и границ зон сельскохозяйственного использования (с установлением границ угодий): методические рекомендации. – М. : ГУЗ, 2024. – 128 с.
12. Гарафутдинова Л. В., Каличкин В. К., Хлебникова Е. П. Оценка методов классификации многозональных космических снимков // Вестник ОмГАУ. – 2022. – № 4 (48). – С. 19–28.
13. Шихов А. Н., Герасимов А. П., Пономарчук А. И., Перминова Е. С. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения : учебное пособие. – Пермь, 2020. – 191 с.
14. Евсегнеев В. А. Государственный мониторинг земель в Российской Федерации // Биосфера. – 2018. – № 3. – С. 218–223.
15. Калитка Л. С. Евстратова Л. Г. Мониторинг зарастания земель сельскохозяйственного назначения по космическим снимкам высокого и среднего пространственного разрешения // МСХ. – 2021. – № 4. – С. 7–9. – DOI 10.24412/2587-6740-2021-4-7-9.
16. Стыценко Е. А. Возможности распознавания сельскохозяйственных угодий с использованием методики совместной автоматизированной обработки разносезонных многозональных космических изображений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – Т. 14. – № 5. – С. 172–183.
17. Белорусцева Е. В. Мониторинг состояния сельскохозяйственных угодий Нечерноземной зоны Российской Федерации // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2012. – Т. 9. – № 1. – С. 57–64.
18. Белоусова А. П., Брыжко И. В. Анализ зарастания сельскохозяйственных угодий на территории пермского края по спутниковым снимкам LANDSAT // ИнтерКарто. ИнтерГИС. – 2021. – Т. 27. – № 4. – С. 150–161.
19. Иванов Д. А., Рублюк М. В., Анциферова О. Н. Прогнозирование размещения посевов льна на основе данных мониторинга и ГИС-технологий // Земледелие. – 2023. – № 7. – С. 3–6. – DOI 10.24412/0044-3913-2023-7-3-6.
20. Салимова Б. Д., Худайкулов Р. М. Теоретические аспекты применения ГИС в прогнозировании и мониторинге чрезвычайных ситуаций // Universum: технические науки. – 2020. – № 10–1 (79). – С. 19–21.
Образец цитирования:  Уварова Е. Л. Применение цифровых технологий при проведении мониторинга земель сельскохозяйственного назначения // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 165–177. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-165-177
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/165-177.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Е. В. Шмелев
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
ООО «Оптическое Расчетное Бюро», г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  Т. Н. Хацевич
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
ООО «Оптическое Расчетное Бюро», г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Разработка двухдиапазонных инфракрасных объективов с дискретной сменой фокусного расстояния
Рубрика:  Оптико-электронные приборы и комплексы
Начало_Страница:  178
Конец_Страница:  186
УДК:  621.384.3:681.7.067.2
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-6-178-186
Год:  2024
Номер:  6
Том:  29
Ключевые слова_RU:  инфракрасный, дискретная смена фокусного расстояния, DWIR
Ключевые слова_EN:  infrared, discrete focal length change, DWIR
Библиографический список:  1. Zhao Zhigang，Wang Xin，Peng Tinghai，Zhao Canbing，Xia Likun，Zhou You Status Quo and Application of Middle and Long Wave Dual-band Infrared Imaging Technologies in Occident // Infrared Technology. – 2020. – Вып. 4 (31). С. 312–319. – DOI 10.3724/SP.J.7101502294.
2. Leonardo Land & Naval Defence Electronics. Optronic Systems [Электронный ресурс]. – URL: https://electronics.leonardo.com/en/products/optronic-systems.
3. Кульчицкий Н. А., Наумов А. В., Старцев В. В. Матричные фотоприемные устройства ИК‑диапазона: «постпандемические» тенденции развития. Часть I // Фотоника. – 2020. – Вып. 3 (18). – С. 234–244. – DOI 10.22184/1993-7296.FRos.2020.14.3.234.244.
4. Ramsey J. L., Unger B. L., Lindberg G. P. Design study of a MWIR/LWIR multiple FOV lens // Proc. SPIE 10627, Advanced Optics for Defense Applications: UV through LWIR III : материалы Международной научно-практической конференции (15–19 апреля 2018 г.). –Орландо. – C. 1062703-1–1062703-10. – DOI 10.1117/12.2303415.
5. Vizgaitis J. N. Optical concepts for dual band infrared continuous zoom lenses // Proc. SPIE 7652, International Optical Design Conference : материалы Международной научно-практической конференции (13–17 июня 2010). – Джексон Хол. – С. 76522E-1–76522E-8. – DOI 10.1117/12.871352.
6. ZEMAX Optical Design Program. User’s Guide. Tucson, Arizona, USA: Zemax Development Corporation. – 2008. – 732 с.
7. Mikš A., Novák J. Method for primary design of superachromats // Applied Optics. – 2013. – Вып. 28 (52). – С. 6868–6876. – DOI 10.1364/AO.52.006868.
8. Bo Zhang, Qingfeng Cui, Mingxu Piao, Yang Hu Design of dual-band infrared zoom lens with multilayer diffractive optical elements // Applied Optics. – 2019. – Вып. 8 (58). – С. 2058–2067. – DOI 10.1364/AO.58.002058.
9. Khatsevich T. N., Shmelev E. V. Development of dual-band infrared lenses // Proc. SPIE 12780, 29th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics : материалы Международной научно-практической конференции (26–30 июня 2023). – Москва. – С. 127800N-1–127800N-5. – DOI 10.1117/12.2689347.
10. Cocle O., Rannou C., Forestier B., Jougla P., Bois P. F., Costard E. M., Manissadjian A., Gohier D. QWIP compact thermal imager: Catherine-XP and its evolution // Proc. SPIE 6542, Infrared Technology and Applications XXXIII : материалы Международной научно-практической конференции (9–13 апреля 2007). – Орландо. – С. 654234-1–654234-12. – DOI 10.1117/12.723720.
Образец цитирования:  Шмелев Е. В., Хацевич Т. Н. Разработка двухдиапазонных инфракрасных объективов с дискретной сменой фокусного расстояния // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 6. – С. 178–186. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-6-178-186
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_6/178-186.pdf
Читать далее