Вестник СГУГиТ, Т. 31, № 5

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Е. В. Кайгородова
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Карагандинский технический университет имени Абылкаса Сагинова, г. Караганда, Республика Казахстан
Автор2:  М. С. Тутанова
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Карагандинский технический университет имени Абылкаса Сагинова, г. Караганда, Республика Казахстан
Автор3:  Н. А. Немова
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Институт горного дела Сибирского отделения Российской академии наук, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Применение БАС в геодезическом мониторинге устойчивости бортов Качарского карьера
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  8
Конец_Страница:  20
УДК:  528.48:623.746-519
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-8-20
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  техногенный объект, геодезический мониторинг, дистанционные методы, БАС, аэрофотосъемка, ортофотоплан, цифровая модель местности
Ключевые слова_EN:  technogenic object, geodetic monitoring, remote sensing methods, UAS, aerial photogrammetry, orthophotoplan, digital terrain model
Библиографический список:  1. Агарков И. Б., Рыльникова М. В., Никифорова И. Л. Разработка методики мониторинга деформаций уступов и бортов карьеров с применением беспилотных летательных аппаратов. Маркшейдерия и недропользование. 2024. № 6 (134). С. 33–39. DOI 10.56195/20793332_2024_6_33_39. EDN NWTGNO. 2. Казанцева В. В., Косарев Н. С. Совершенствование методики геодезического мониторинга состояния земной поверхности и прибортовых массивов на основе данных беспилотных авиационных систем. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2025. Т. 69, № 6. С. 25–37. DOI 10.30533/GiA-2025-058. EDN WJLITY. 3. Казанцева В. В. Совершенствование методики мониторинга состояния земной поверхностии прибортовых массивов на основе беспилотных авиационных систем. Маркшейдерский вестник. 2025. № 2 (155). С. 19–26. EDN YMDWNC. 4. Боос И. Ю., Руденко Е. А., Разин А. И. [и др.] Определение элементов залегания трещин с применением БПЛА. Московский экономический журнал. 2020. № 10. DOI 10.24411/2413-046X-2020-10640. 5. Загибалов А. В., Беляев Е. Н., Рахимов Ш. Ш., Ботиров Ш. С. Автоматизация мониторинга деформации бортов карьера. Universum: технические науки. 2024. № 10 (127). DOI 10.32743/UniTech.2024.127.10.18460. 6. Косарев Н. С. О необходимости создания отечественного программного обеспечения для автоматизированного геодезического мониторинга. Вестник СГУГиТ. 2025. Т. 30, № 3. С. 5–14. DOI 10.33764/2411-1759-2025-30-3-5-14. 7. Литвиненко Н. В., Маврин И. Д., Идрисов А. Ф. О выборе методики детальной съемки бортов карьеров при помощи БПЛА для оценки их трещиноватости. Актуальные проблемы современной науки, техники и образования. 2024. Т. 15, № 1. С. 12–15. EDN DHTYKB. 8. Дедкова В. В. Исследование точности формирования снимка камерами со шторно-щелевым затвором при съемке с беспилотных воздушных судов. Вестник СГУГиТ. 2022. Т. 27, № 4. С. 54–60. EDN JQGXJZ. 9. Хасанов Д. Н. Методы повышения точности фотограмметрии открытых горных работ. Проблемы недропользования. 2025. № 1 (44). С. 135–146. DOI 10.25635/2313-1586.2025.01.135. EDN ORCEWX. 10. Кириков Д. А., Калугина А. М., Жгилев А. П. [и др.] Применение фотограмметрии для определения коэффициента устойчивости борта карьера. Науки о Земле и недропользование. 2024. Т. 47, № 2 (87). С. 180–189. DOI 10.21285/2686-9993-2024-47-2-180-189. EDN QQQSYB. 11. Atik M. E., Arkali M. Comparative Assessment of the Effect of Positioning Techniques and Ground Control Point Distribution Models on the Accuracy of UAV-Based Photogrammetric Production. Drones. 2024. Vol. 8, No. 1. P. 15. DOI 10.3390/drones8010015. 12. Combining remote sensing techniques to optimize digital surface models for change detection: a case study at a pit wall in the Canadian Cordillera. Natural Hazards. 2025. Vol. 121. P. 22375–22401. DOI 10.1007/s11069-025-07688-0. 13. Yiğit A. Y., Şenol H. İ. Surface Change and Stability Analysis in Open-Pit Mines Using UAV Photogrammetric Data and Geospatial Analysis. Drones. 2025. Vol. 9, No. 7. P. 472. DOI 10.3390/drones9070472. 14. Topographic deformation and geomorphic instability of mine dump slopes: A UAV-based multiscale analysis framework. Journal of King Saud University Science. 2026. Vol. 38, No. 2. DOI 10.1016/j.jksus.2026.103456. 15. Tangadzani J., Paradzayi C., Muromo T. Application of UAV-based Photogrammetry in Monitoring Slope Deformations in Open Pit Mining Environments: A Systematic Review. FIG Peer Review Journal. 2024. P. 12400.
Образец цитирования:  Кайгородова Е. В., Тутанова М. С., Немова Н. А. Применение БАС в геодезическом мониторинге устойчивости бортов Качарского карьера. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 8–20. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-8-20
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/8-20.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  В. Ф. Канушин
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  Д. Н. Голдобин
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  Н. Н. Кобелева
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Разложение приливного потенциала по сферическим гармоникам до пятой степени
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  21
Конец_Страница:  33
УДК:  528.024.1:551.466.7
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-21-33
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  гравитация, полиномы Лежандра, сферические гармоники, приливный потенциал, постоянная Дудсена, приливные вариаций силы тяжести, гравиметрические измерения, гравитационное поле Земли, Луна, Солнце, планеты Солнечной системы
Ключевые слова_EN:  gravity, Legendre polynomials, spherical harmonics, tidal potential, Dudsen constant, tidal variations of gravity, gravimetric measurements, gravitational field of the Earth, Moon, Sun, planets of the Solar system
Библиографический список:  1. Молоденский М. С. Новые методы изучения фигуры Земли. Геодезия и картография. 1957. № 11. С. 5–10. 2. Михайлов В. О., Смирнов А. В. Исследование приливных вариаций силы тяжести по данным современных гравиметрических наблюдений. Геодезия и картография. 2021. № 5. С. 14–22. 3. Boy J.-P., Hinderer J. Study of the seasonal gravity signal in superconducting gravimeter data. Journal of Geodynamics. 2018. Vol. 80. P. 1–10. 4. Van Camp M., de Viron O. Environmental contributions to gravity time variations observed with superconducting gravimeters. Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2019. Vol. 124. P. 123–137. 5. Мельников А. А., Черников А. С. Учет приливных деформаций Земли при высокоточных геодезических измерениях. Вестник СГУГиТ. 2022. Т. 27, № 4. С. 45–56. 6. Resolutions as proposed by the International Association of Geodesy and endorsed by the International Union of Geodesy and Geophysics: Canberra, 2–14 December 1979. XVI General Assembly of the International Union of Geodesy and Geophysics. Canberra, 1979. 7. Petit G., Luzum B. IERS Conventions (2010). Frankfurt am Main : Verlag des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie, 2010. 179 p. 8. Roosbeek F. RATGP95: a harmonic development of the tide-generating potential using an analytical method. Geophysical Journal International. 1996. Vol. 126. P. 197–204. 9. Hartmann T., Wenzel H.-G. Catalogue HW95 of the tide generating potential. Bulletin d’Informations Marées Terrestres. 1995. Vol. 123. P. 9278–9301. 10. Standish E. M., Williams J. G. Planetary and lunar ephemerides DE200-LE200 [Electronic resource]. Available at: ftp://nav.jpl.nasa.gov/pub/ephem/export/ (accessed 28.02.2026). 11. Kudryavtsev S. M. Improved harmonic development of the Earth tide-generating potential. Journal of Geodesy. 2004. Vol. 77. P. 829–838. 12. Agnew D. C. Earth tides. Treatise on Geophysics. 2nd ed. Amsterdam : Elsevier, 2015. Vol. 3. P. 151–178. 13. Standish E. M. JPL planetary and lunar ephemerides DE405/LE405. Pasadena : Jet Propulsion Laboratory, 1998. JPL IOM 312.F-98-048. 14. Doodson A. T. The harmonic development of the tide-generating potential. Proceedings of the Royal Society of London. Series A. 1922. Vol. 100. P. 305–329. 15. Xi Q. A new complete development of the tide-generating potential for the epoch J2000.0. Bulletin d’Informations Marées Terrestres. 1987. Vol. 99. P. 1347–1369. 16. International Astronomical Union (IAU). Available at: https://www.iausofa.org/ (accessed 29.02.2026).
Образец цитирования:  Канушин В. Ф., Голдобин Д. Н., Кобелева Н. Н. Разложение приливного потенциала по сферическим гармоникам до пятой степени. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 21–33. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-21-33
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/21-33.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. О. Куприянов
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  Д. А. Морозов
Афиилиация2:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор3:  Д. С. Мелихова
Афиилиация3:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор4:  П. В. Молоков
Афиилиация4:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Методика оценки качества сканирования высокодетализированных поверхностей при помощи наземного лазерного сканера
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  34
Конец_Страница:  44
УДК:  528.721.221.6
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-34-44
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  наземное лазерное сканирование, оценка точности, высокодетализированные поверхности, облако точек, оценка качества, трехмерные марки, математическая статистика, прикладная геодезия
Ключевые слова_EN:  terrestrial laser scanning, accuracy assessment, highly detailed surfaces, point cloud, quality assessment, 3D targets, mathematical statistics, applied geodesy
Библиографический список:  1. Piekarczuk A., Mazurek A., Szer J., Szer I. A Case Study of 3D Scanning Techniques in Civil Engineering Using the Terrestrial Laser Scanning Technique. Buildings. 2024. Vol. 14. P. 3703. DOI 10.3390/buildings14123703. 2. Новоселов Д. Б. Применение наземных лазерных сканеров при геодезическом сопровождении строительства горнодобывающих промышленных предприятий. Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVIII Междунар. науч. конгр., 18–20 мая 2022 г., Новосибирск : сборник материалов в 8 т. Т. 1 : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия». Новосибирск : СГУГиТ, 2022. С. 104–112. DOI 10.33764/2618-981X-2022-1-104-112. 3. Siwiec J., Lenda G. Integration of terrestrial laser scanning and structure from motion for the assessment of industrial chimney geometry. Measurement. 2022. Vol. 199. P. 1–12. DOI 10.1016/j.measurement.2022.111404. 4. Liu S, Bin Mamat M. J. Application of 3D laser scanning technology for mapping and accuracy assessment of the point cloud model for the Great Achievement Palace heritage building. Heritage Science. 2024. Vol. 12. P. 1–17. DOI 10.1186/s40494-024-01252-y. 5. Milosz M., Kesik J., Abdullaev U. 3D scanning and modeling of highly detailed and geometrically complex historical architectural objects: the example of the Juma Mosque in Khiva (Uzbekistan). Heritage Science. 2024. Vol. 12. P. 1–14. DOI 10.1186/s40494-024-01207-3. 6. Bent G., Pfaff D., Brooks M., Radpour R., Delaney J. A practical workflow for the 3D reconstruction of complex historic sites and their decorative interiors: Florence As It Was and the church of Orsanmichele. Heritage Science. 2022. Vol. 10. P. 1–17. DOI 10.1186/s40494-022-00750-1. 7. Кучинская Г., Ставская М. Применение наземного лазерного сканирования в современных условиях. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021. Т. 1. С. 160–169. DOI 10.25018/0236-1493-2021-1-0-160-169. 8. Kuznetsova I., Kuznetsova D., Rakova X. The Use of Surface Laser Scanning for Creation of a ThreeDimensional Digital Model of Monument. Procedia Engineering. 2015. Vol. 100. P. 1625-1633. DOI 10.1186/s40494-022-00750-1. 9. Барышев А. И., Кузнецов Т. И., Покровская Е. А. Применение лазерного сканирования для определения напряженно-деформированного состояния трубных секций и интерпретации дефектов геометрии. Нефтяное хозяйство. 2022. T. 12. С. 144–148. DOI 10.24887/0028-2448-2025-12-144-148. 10. Долгополов Д. В., Кузнецов Т. И., Ахундов А. Г., Барышев А. И., Мелкий В. А. Построение трехмерных моделей объектов магистрального трубопровода по данным лазерного сканирования для формирования границы отвода земель. Вестник СГУГиТ. 2025. Т. 30, № 4. С. 117–130. DOI 10.33764/2411-1759-2025-30-4-117-130. 11. Adami A., Guerra F., Vernier P. Laser scanner and architectural accuracy text. XXI International CIPA Symposium. 2007. P. 7–11. 12. Liu J., Zhang Q., Wu J., Zhao Y. Dimensional accuracy and structural performance assessment of spatial structure components using 3D laser scanning. Automation in Construction. 2018. Vol. 96. P. 324–336. DOI 10.1016/j.autcon.2018.09.026. 13. Antova G. Evaluation of Factors, Influencing the Accuracy of the Digital Model, Obtained by Laser Scanning. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2019. Vol. 362. P. 12129–12137. DOI 10.1088/1755-1315/362/1/012129. 14. Комиссаров А. В. Классификация погрешностей в результатах лазерного сканирования. Геодезия и картография. 2015. Т. 10. С. 13–18. DOI 10.22389/0016-7126-2015-904-10-13-18. 15. Abiola D., Che E., Olsen М. Data-driven and scale-variant 3D accuracy assessment of terrestrial laser scanning data. Measurement. 2026. Vol. 275. P. 121254. DOI 10.1016/j.measurement.2026.121254. 16. Pawlowicz J. Effect of geometrical features various objects on the data quality obtained with measured by TLS. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2017. Vol. 227. P. 012093. DOI 10.1088/1757-899X/227/1/012093. 17. Razali M. H., Idris A. N., Nor T. N. A. T. M., Ghazali R. Accuracy Assessment On Point Cloud Dataset from Terrestrial Laser Scanner with Different Objects Surface Properties. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 767. P. 012007. DOI 10.1088/1755-1315/767/1/012007. 18. Голубев В. В. Геодезия. Теория математической обработки геодезических измерений : учебник для вузов. М. : Изд-во МИИГАиК, 2016. 422 с.
Образец цитирования:  Куприянов А. О., Морозов Д. А., Мелихова Д. С., Молоков П. В. Методика оценки качества сканирования высокодетализированных поверхностей при помощи наземного лазерного сканера. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 34–44. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-34-44
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/34-44.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  В. Г. Сальников
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  А. М. Астапов
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  С. Р. Горобцов
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор4:  Г. Д. Геращенко
Афиилиация4:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Оценка возможности использования смартфонов в качестве геодезического оборудования для определения геометрических параметров строительных конструкций
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  45
Конец_Страница:  52
УДК:  528.48:004.738.5
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-45-52
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  исполнительная съемка, геометрические параметры, смартфон, LiDAR, фотограмметрия, тахеометр, строительные конструкции, нормативная точность, средняя квадратическая ошибка
Ключевые слова_EN:  as-built surveying, geometric parameters, smartphone, LiDAR, photogrammetry, total station, building structures, measurement accuracy
Библиографический список:  1. Андрюшенков А. Ф., Воловник Н. С., Андрюшенков А. А. Безопасность зданий и сооружений: геодезический контроль строительства зданий и сооружений : учебно-методическое пособие для практических работ. Омск : Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (Си-бАДИ), 2018. 131 с. 2. Алтынцев М. А. Применение технологии наземного лазерного сканирования для создания обмерных чертежей фасадов зданий. Вестник СГУГиТ. 2022. Т. 27, № 3. С. 5–18. DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-3-5-18. EDN WLAGIJ. 3. Wang Sh., Kornienko A., Dzerkachenka P. 3D scanning applications. Education and Science in the development of Technology, Economy and Society. 2025. Pp. 354–355. EDN LJBZBV. 4. Сальников В. Г., Горобцов С. Р. Применение дополненной реальности при визуализации готовых инженерных решений. Российский форум изыскателей : сборник докладов IV Международной научно-практической конференции. Москва, 2022. C. 107–110. EDN BEHFTN. 5. Rizali M. I., Idris A. N., Rizali M. H., Syafuan W. M. Quality Assessment of 3D Point Clouds on the Different Surface Materials Generated from iPhone LiDAR Sensor. Geospatial Technologies Tackling Global Challenges. 2022. Vol. 18, № 4. Pp. 51–58. DOI 10.52939/ijg.v18i4.2259. 6. Сальников В. Г., Горобцов С. Р., Астапов А. М., Кирилов Н. А. Применение современных смартфонов с функцией LiDAR для топографической съемки масштаба 1 : 500 // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XIX Международный научный конгресс, 17–19 мая 2023 г., Новосибирск : сборник материалов в 8 т. Т. 1 : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия». Новосибирск: СГУГиТ, 2023. № 1. С. 119–125. DOI 10.33764/2618-981X-2023-1-1-119-125. EDN MWDRGW. 7. Gregor Luetzenburg, Aart Kroon, Anders Anker Bjørk. Evaluation of the Apple iPhone 12 Pro LiDAR for an Application in Geosciences. Scientific Reports. 2021. Vol. 11. DOI 10.1038/s41598-021-01763-9. 8. Сапронов А. Е., Усманова А. Д. Применение технологии «LiDAR» смартфонов и планшетов при создании трехмерных моделей. Техника и технология транспорта. 2023. № 2 (29). С. 19. EDN WLEEWS. 9. Гусев А. Н., Насереддин Х. Х. Создание геодезической разбивочной основы с помощью Li-DAR-сканера, установленного в смартфоне iPhone 16 Pro Max. Инженерные изыскания. 2024. Т. ХVIII, № 1. С. 66–76. DOI 10.25296/1997-8650-2024-18-1-66-76. EDN UVALFM. 10. Суранов Н. А., Романчиков А. Ю., Вальков В. А. Исследование применения лидаров в смартфоне iPhone 12 Pro при выполнении обмеров помещений для целей государственного кадастрового учета. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 3. С. 33–46. DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-3-33-46. EDN: EPJFYA. 11. Higinio González-Jorge, Joaquin Martínez-Sánchez, Martín Bueno, Pedor Arias. Unmanned Aerial Systems for Civil Applications: A Review. Drones. 2017. Vol. 1, № 1. DOI 10.3390/drones1010002.
Образец цитирования:  Сальников В. Г., Астапов А. М., Горобцов С. Р., Геращенко Г. Д. Оценка возможности использования смартфонов в качестве геодезического оборудования для определения геометрических параметров строительных конструкций. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 45–52. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-45-52
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/45-52.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Н. И. Хушт
Афиилиация1:  АО «Полиметалл Инжиниринг», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  М. Я. Брынь
Афиилиация2:  ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Название статьи:  Методика прореживания облаков точек воздушного лазерного сканирования на основе сочетания методов вокселизации и сегментации
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  53
Конец_Страница:  63
УДК:  528.721.221.6
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-53-63
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  облако точек, воздушное лазерное сканирование, вокселизация, сегментация, воксельная решетка, воксель, прореживание, трехмерная модель
Ключевые слова_EN:  point cloud, airborne laser scanning, voxelization, segmentation, voxel grid, voxel, downsampling, 3D model
Библиографический список:  1. Axelsson P. E. Processing of laser scanner data – Algorithms and applications // ISPRS Journal of Photogrammetry and RemoteSensing. 1999. № 54. P. 138–147. 2. Axelsson, P. E. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2000. № 33. P. 110–117. 3. Stelling N., Richter K. Voxel based representation of full-waveform airborne laser scanner data for forestry applications. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial In-formation Sciences. Prague: XXIII ISPRS Congress, 2016. P. 41–50. 4. Blender Foundation. Blender Foundation URL: https://www.blender.org/about/foundation/ (дата обращения: 18.09.2025). 5. Chen Z., Gao B., Devereux B. State-of-the-Art: DTM Generation Using Airborne LIDAR Data. Sensors. 2017. №17. P. 150–159. 6. Haugerud R. A., Harding D. J. Some algorithms for virtual deforestation (VDF) of LIDAR topographic survey data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2001. № 34. P. 211–218. 7. Sithole G., Vosselman G. Experimental comparison of filter algorithms for bare earth extraction from airborne laser scanning point clouds. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2004. № 59. P. 85–101. 8. Vosselman G. Slope based filtering of laser altimetry data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2000. № 33. P. 935–942. 9. Xiong B., Jiang W., Li, D., Qi, M. Voxel Grid-Based Fast Registration of Terrestrial Point Cloud. Remote Sens. 2021. № 13. P. 190–203. 10. Bienert, A., Hess C., Maas H.‑G., von Oheimb G. A voxel‑based technique to estimate the volume of trees from terrestrial laser scanner data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2014. Vol. XL‑5. P. 101–106. 11. Buddenbaum, H., Seeling S., Hill J. Fusion of full‑waveform LiDAR and imaging spectroscopy remote sensing data for the characterization of forest stands. International Journal of Remote Sensing. 2013. Vol. 34, no. 13. P. 4511–4524. 12. Gupta, S., Weinacker H., Koch B. Single tree detection using full waveform laser scanner data. Proceedings of Silvilaser 2010. P. 368–376. 13. Heinzel, J., Koch B. Exploring full-waveform LiDAR parameters for tree species classification. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2011. Vol. 13, no. 1. P. 152–160. 14. Richter, K., Blaskow B., Stelling N., Maas H.-G. Reference value provision schemes for attenuation correction of full-waveform airborne laser scanner data. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2015. Vol. II-3/W5. P. 65–72. DOI 10.5194/isprsannals-II-3-W5-65-201. 15. Schilling, A., Schmidt A., Maas H.-G. Tree Topology Representation from TLS Point Clouds Using Depth-First Search in Voxel Space. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2012. Vol. 78, no. 4. P. 383–392. 16. Wu, J., van Aardt J. A. N., McGlinchy J., Asner G. P. A Robust Signal Preprocessing Chain for Small-Footprint Waveform LiDAR. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2012. Vol. 50, no. 8. P. 3242–3255.
Образец цитирования:  Хушт Н. И., Брынь М. Я. Методика прореживания облаков точек воздушного лазерного сканирования на основе сочетания методов вокселизации и сегментации. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 53–63. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-53-63
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/53-63.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  К. К. Лоссов
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  В. А. Малинников
Афиилиация2:  Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Статистический анализ влияния скорости ветра на возникновение прибрежного апвеллинга в море Лаптевых по материалам космических съемок
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  64
Конец_Страница:  73
УДК:  528.71:551.556
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-64-73
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  апвеллинг, море Лаптевых, скорость ветра, температура поверхности моря, полиномиальная регрессия, ERA5, Sentinel-3
Ключевые слова_EN:  upwelling, Laptev Sea, wind speed, sea surface temperature, polynomial regression, ERA5, Sentinel-3
Библиографический список:  1. Stewart R. H. Introduction to Physical Oceanography. Texas A&M University, 2008. Chapter 9: Ekman Transport and Coastal Upwelling. 2. Randelhoff A., Sundfjord A. Short commentary on marine productivity at Arctic shelf breaks: upwelling, advection and vertical mixing. Ocean Science. 2018. Vol. 14. P. 293–300. DOI 10.5194/os-14-293-2018. 3. Tuerena R. E. et al. Nutrient pathways and their susceptibility to past and future change in the Eurasian Arctic Ocean. Ambio. 2021. DOI 10.1007/s13280-021-01673-0. 4. Arrigo K. R., van Dijken G. L. Continued increases in Arctic Ocean primary production. Progress in Oceanography. 2015. Vol. 136. P. 60–70. DOI 10.1016/j.pocean.2015.05.002. 5. Lamont T., Barlow R. G., Brewin R. J. W. Long-term trends in phytoplankton chlorophyll-a and size structure in the Benguela Upwelling System. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2019. Vol. 124. No. 2. P. 1170–1195. DOI 10.1029/2018JC014334. 6. Osadchiev A. A., Savin A. Structure and Variability of the Lena and Olenyok Plumes in the Laptev Sea. Frontiers in Marine Science. 2025. DOI 10.3389/fmars.2025.1681563. 7. Osadchiev A. A., Silvestrova K. P., Korotenko K. A. et al. Wind-Driven Coastal Upwelling near Large River Deltas in the Laptev and East-Siberian Seas. Remote Sensing. 2020. Vol. 12, No. 5. P. 844. DOI 10.3390/rs12050844. 8. Donlon C., Berruti B., Buongiorno Nardelli B. et al. The Global Monitoring for Environment and Security (GMES) Sentinel-3 mission. Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 120. P. 37–57. DOI 10.1016/j.rse.2011.07.024. 9. Copernicus Climate Change Service. ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present. DOI 10.24381/cds.adbb2d47. 10. GHRSST Level 4 MUR Global Foundation Sea Surface Temperature Analysis (v4.1). NASA JPL PO.DAAC. DOI 10.5067/GHGMR-4FJ04. 11. Hersbach H., Bell B., Berrisford P. et al. The ERA5 Global Reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2020. Vol. 146, No. 730. P. 1999–2049. DOI 10.1002/qj.3803. 12. Open-Meteo. Historical Weather API (based on ERA5). URL: https://open-meteo.com/en/docs/historical-weather-api. 13. NASA Worldview. EOSDIS. URL: https://worldview.earthdata.nasa.gov/. 14. Haralick R. M., Shanmugam K., Dinstein I. Textural Features for Image Classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1973. Vol. SMC-3. No. 6. P. 610–621. DOI 10.1109/TSMC.1973.4309314. 15. Лоссов К. К., Малинников В. А. Разработка методики использования признаков Харалика для детектирования зон апвеллинга на морской поверхности по материалам космических съемок. Мониторинг. Наука и технологии. 2025. № 4 (66). С. 21–30.
Образец цитирования:  Лоссов К. К., Малинников В. А. Статистический анализ влияния скорости ветра на возникновение прибрежного апвеллинга в море Лаптевых по материалам космических съемок. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 64–73. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-64-73
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/64-73.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Т. А. Хлебникова
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  О. А. Опритова
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор3:  А. Ш. Гулиев
Афиилиация3:  Азербайджанский университет архитектуры и строительства, г. Баку, Азербайджанская Республика
Название статьи:  Автоматическая идентификации объектов недвижимости с использованием спутниковых данных и отечественного программного обеспечения
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  74
Конец_Страница:  80
УДК:  [528.44:528.852.8]+004
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-74-80
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  материалы дистанционного зондирования, многозональные оптические снимки, автоматическое дешифрирование, объекты недвижимого имущества, зеленые насаждения, искусственный интеллект, модель нейронной сети, ГИС «Панорама»
Ключевые слова_EN:  remote sensing data, multi-spectral optical images, automatic interpretation, real estate, green spaces, artificial intelligence, neural network model, GIS Panorama
Библиографический список:  1. Гура Д. А., Марковский И. Г., Ряскин А. А. Использование беспилотных авиационных систем в осуществлении государственного земельного надзора. Вестник СГУГиТ. 2022. № 27 (5). С. 138–146. DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-5-138-146. 2. Алексеев Д. К., Бабин А. В., Саргаева В. Ю. Динамика зеленых насаждений Санкт-Петербурга по данным дистанционного зондирования. Экология. Экономика. Наука. Сер. Геоинформационные технологии и космический мониторинг. 2021. № 2 (6). С. 38–41. 3. Трубина Л. К., Лисакова О. А., Хлебникова Т. А. Зеленая инфраструктура как инструмент устойчивого развития урбанизированных территорий. Вестник СГУГиТ. 2023. № 5 (31). С. 140–150. 4. Гулиев А. Ш., Хлебникова Т. А. Исследование возможностей обработки радарных и многозональных космических снимков земной поверхности. Вестник СГУГиТ. 2022. № 27 (2). С. 102–114. DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-2-102-114. 5. Cavayas F., Ramos Y., Boye A. Inventory of urban green spaces and their monitoring using WorldView-2. Geomatics. 2011. No. 3. P. 67–73. 6. Гук А. П., Евстратова Л. Г., Хлебникова Е. П., Арбузов С. А., Алтынцев М. А., Гордиенко А. С., Гук А. А. Разработка методов автоматической интерпретации спутниковых снимков. Интерпретационные признаки изображений объектов по мультиспектральным спутниковым данным. Геодезия и картография. 2013. № 7. С. 31–40. 7. Алтынцев М. А., Шляхова М. М. Исследование статистических свойств спектральных характеристик растительности. Непараметрический подход. Вестник СГУГиТ. 2019. № 24 (4). С. 58–69. 8. Гордиенко А. С., Кулик Е. Н. Данные дистанционного зондирования Земли при оценке эколого-экономического ущерба от нефтяного загрязнения. Вестник СГУГиТ. 2021. № 26 (2). С. 37–46. 9. Арбузов С. А., Хлебникова Е. П., Никитин В. Н. Автоматизированная идентификация и определение породного состава древесных растений по материалам цифровой многозональной аэросъемки лесных массивов. Вестник СГУГиТ. 2020. Т. 25, № 4. С. 68–76. DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-4-68-76. 10. Трубина Л. К., Хлебникова Т. А., Николаева О. Н. Методические подходы к созданию 3D-моделей для исследования экологического состояния городских территорий. География и природные ресурсы. 2017. № 2. С. 199–205. 11. ГИС Панорама. Технологии [Электронный ресурс]. М. : ГИС-Инфо, 2023. URL: https://gisinfo.ru/support/tehno.htm (дата обращения: 24.03.2026). 12. Комплекс автоматического распознавания и векторизации «Panorama Vision» [Электронный ресурс]. М. : ГИС-Инфо. URL: https://gisinfo.ru/products/panvision.htm (дата обращения: 24.03.2026). 13. Техническая информация данных компании Digital Globe [Электронный ресурс]. URL: https://www.digitalglobe.com/resources/technical-information (дата обращения: 11.07.2025).
Образец цитирования:  Хлебникова Т. А., Опритова О. А., Гулиев А. Ш. Автоматическая идентификации объектов недвижимости с использованием спутниковых данных и отечественного программного обеспечения. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 74–80. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-74-80
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/74-80.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:  С. С. Янкелевич
Афиилиация3:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  От карты к когнитивной модели: эволюция геопространственных представлений в эпоху цифровых двойников
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  81
Конец_Страница:  91
УДК:  528.9
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-81-91
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  геопространственные модели, геопространственный цифровой двойник, геопространственные знания, когнитивные модели, ГИС, эволюция геопрастранственных представлений, картографические произведения, 3D-модель
Ключевые слова_EN:  geospatial models, geospatial digital twin, geospatial knowledge, cognitive models, GIS, evolution of geospatial concepts, cartographic works, 3D models
Библиографический список:  1. Салищев К. А. Картография. 3-е изд. перераб. и доп. М. : Высшая школа, 1982. 271 c. 2. Карпик А. П. Методологические и технологические основы геоинформационного обеспечения территорий : монография. Новосибирск : СГГА, 2004. 260 с. 3. Берлянт А. М. Картография : учебник для вузов. М. : Аспект Пресс, 2002. 336 с. 4. Антонов Е. С. Геокогнитивные карты и технологии – новый этап в картографии. Вестник СГУГиТ, 2020. Т. 25, № 2. С. 140–150. DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-2-140-150. 5. Радченко Л. К., Николаева О. Н. Геопространственное моделирование региона как средство познания окружающего мира для широкого круга пользователей. Вестник СГУГиТ, 2024. Т. 29, № 2. С. 100–107. DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-2-100-107. 6. Радченко Л. К., Николаева О. Н. Познавательный аспект в картографии: особенности рационального и чувственного познания при создании и использовании карт. Вестник СГУГиТ. 2021. Т. 26, № 3. С. 108–115. DOI 10.33764/2411-1759-2021-26-3-108-115. 7. Лурье И. К. Основы геоинформатики и создание ГИС ; под ред. А. М. Берлянта. Москва : ИНЭКС-92, 2002. 140 с. 8. Лурье И. К. Геоинформационное картографирование. Методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков : учебник. М. : Изд-во МГУ, 2008. 424 с. 9. Берлянт А. М. Геоинформатика : учебное пособие. М.: Изд-во МГУ, 2010. 86 с. 10. Batty M. Cities and complexity : understanding cities with cellular automata, agent-based models, and fractals. Cambridge, MA : The MIT Press, 2005. 565 p. 11. Басаргин А. А. Разработка концепции моделирования и симуляции цифровых двойников городской территории для решения практических задач. Вестник СГУГиТ, 2024. Т. 29, № 4. С. 83–90. DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-4-83-90. 12. De Smith M. J., Goodchild M. F., Longley P. A. Geospatial Analysis: A Comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools. 6th ed. London : The Winchelsea Press, 2018. 617 p. 13. Kitchin R., Dawkins O. Digital twins and deep maps. Transactions of the Institute of British Geographers. 2025. Vol. 50, no. 1. P. 1–7. DOI 10.1111/tran.12699. 14. Верхова Г. В., Акимов С. В., Присяжнюк А. С. Метод многоаспектного геоинформационного моделирования географического района. Информация и Космос. 2021. № 4. С. 32–39. 15. Beani E., Colucci E., La Riccia L., Lingua A.M. et al. The 3D Metric Survey for the Digital Cartographic Production to Support the Knowledge of the New Municipality of Mappano. Post Un-Lock. The Urban Book Series. Springer, Cham, 2023. P.153–168. DOI 10.1007/978-3-031-33894-6_12. 16. Bauer M. Towards Cognitive Digital Twins: A Review of Semantic Data Models for Built Environment. Buildings, 2024. Vol. 14, no. 7. P. 2216. 17. Ellul C., Stoter J. E., Bucher B. et al. Towards National Connected Digital Twins: A Geospatial Perspective. ISPRS Annals, 2024. Vol. X-4/W5-2024. P. 147–154. DOI 10.5194/isprs-annals-X-4-W5-2024-147-2024. 18. Jones D., Snider S., Nassehi A. et al. Characterising the Digital Twin: A systematic literature review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2020. Vol. 29. P. 36–52. DOI 10.1016/j.cirpj.2020.02.002. 19. Сукманова Т. В., Белов Н. С. Цифровой двойник как инструмент моделирования и оптимизации сложных природных и технических систем. Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер. Естественные науки, 2025. № 1. С. 40–57. DOI 10.5922/vestniknat-2025-1-3. 20. Волкова Т. А., Кузякина М. В., Карагян А. В., Ряскин А. А. Проблемы и перспективы создания цифровых двойников объектов культурного наследия Краснодарского края. Information and mathematical technologies in science and management, 2025. № 4 (40). С. 164–174. DOI 10.25729/ESI.2025.40.4.013.
Образец цитирования:  Лебзак А. О., Лебзак Е. В., Янкелевич С. С. От карты к когнитивной модели: эволюция геопространственных представлений в эпоху цифровых двойников. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 81–91. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-81-91
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/81-91.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. К. Нгуен
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  О выборе территориальных единиц картографирования для моделирования экологической обстановки города (на примере Ханоя)
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  92
Конец_Страница:  100
УДК:  528.9:004.414.23 (597)
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-92-100
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  экологическое картографирование, ОТЕ, Ханой, шестиугольная сетка, речной бассейн, административные границы, MAUP
Ключевые слова_EN:  environmental mapping, operational territorial unit (OTU), Hanoi, hexagonal grid, river basin, administrative boundaries, modifiable areal unit problem (MAUP)
Библиографический список:  1. Стурман В. И. Экологическое картографирование: учебное пособие. М. : Аспект Пресс, 2003. 251 с. 2. Макаров В. З., Новаковский Б. А., Чумаченко А. Н. Эколого-географическое картографирование городов. М. : Научный мир, 2002. 196 с. 3. Павлова А. Н., Чумаченко Н. А., Ермолаева Е. И. Геоинформационное картографирование медико-экологической ситуации в крупном промышленном городе (на примере г. Балаково). Известия Саратовского университета. Новая Серия. Сер. Науки О Земле. 2007. Т. 7, № 1. С. 21–26. 4. Badach J., Voordeckers D., Nyka L., Van Acker M. A framework for Air Quality Management Zones – useful GIS-based tool for urban planning: Case studies in Antwerp and Gdańsk. Build-ing and Environment. 2020. Т. 174. С. 106743. 5. Sahr K., White D., Kimerling A. J. Geodesic Discrete Global Grid Systems. Cartography and Geographic Information Science. 2003. Т. 30, № 2. С. 121–134. 6. Yermolaev O. P., Usmanov B. M., Muharamova S. S. The Basin Approach and Mapping to the Anthropogenic Impact Assessment on the East of the Russian Plain. Int. J. Appl. Eng. Res. 2015. Т. 10, № 20. С. 41178–41184. 7. Mukharamova S., Ivanov M., Yermolaev O. Assessment of Anthropogenic Pressure on the Volga Federal District Territory Using River Basin Approach. Geosciences. 2020. Т. 10, № 4. С. 139. 8. Openshaw S. The modifiable areal unit problem. Norwich: Geo, 1984. 40 с. 9. Shen J., Chen C., Wang Y. What are the appropriate mapping units for ecosystem service assessments? A systematic review. Ecosyst. Health Sustain. 2021. Т. 7, № 1. С. 1888655. 10. Бешенцев А. Н., Петров С. А., Борисова Т. А., Лубсанов А. А. Картографическая оценка долговременной динамики природопользования дельтовой территории по разновременным топографическим картам. Вестник СГУГиТ. 2024. Т. 29, № 2. С. 62–72. 11. Cleland D. T., Avers P. E., McNab W. H., Jensen M. E., Bailey R. G., King T., Russell W. E. National Hierarchical Framework of Ecological Units. Ecosystem Management: Applications for Sustainable Forest and Wildlife Resources. New Haven, CT: Yale University Press, 1997. С. 181–200. 12. Трубина Л. К., Лисакова О. А., Хлебникова Т. А. Зеленая инфраструктура как инструмент устойчивого развития урбанизированных территорий. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 5. С. 140–150. 13. Birch C. P. D., Oom S. P., Beecham J. A. Rectangular and hexagonal grids used for observation, experiment and simulation in ecology. Ecol. Model. 2007. Т. 206, № 3–4. С. 347–359. 14. Stenis J., Romanov M., Hogland W. Analysis and Classification of Modern Methods of Ecological Normalization of Anthropogenic Load: Russia vs. the West. Open Environ. Eng. J. 2011. Т. 4. С. 181–189. 15. Бирюков Д. А., Костеша В. А., Юнусов А. Г. Обоснование необходимости учета земель боевых сражений в Едином государственном реестре недвижимости. Вестник СГУГиТ. 2021. Т. 26, № 3. С. 116–127.
Образец цитирования:  Нгуен Д. К. О выборе территориальных единиц картографирования для моделирования экологической обстановки города (на примере Ханоя). Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 92–100. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-92-100
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/92-100.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Данг Хиен Фам
Афиилиация1:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Автор2:  В. В. Братков
Афиилиация2:  Московский государственный университет геодезии и картографии, г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Оценка изменения и трансформации водных и околоводных объектов города Хайфон на основе разновременных космических изображений Landsat
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  101
Конец_Страница:  111
УДК:  528.9:528.85 (597)
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-101-111
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  дистанционное зондирование, Landsat, спектральные индексы, водные объекты, мангровые леса, аквакультура, Хайфон, морские порты
Ключевые слова_EN:  remote sensing, Landsat, spectral indices, water bodies, mangrove forests, aquaculture, Hai Phong, seaports
Библиографический список:  1. Nguyen Minh Hai, Ouillon S., Duy Vinh Vu. Sea-level rise in Hai Phong coastal area (Vietnam) and its response to ENSO – evidence from tide gauge measurement of 1960–2020. Vietnam Journal of Earth Sciences. 2022. DOI 10.15625/2615-9783/16961. 2. Бекмурзаева Л. Р., Братков В. В., Керимов И. А. Оценка современных агроклиматических условий Северного Кавказа на основе наземных метеонаблюдений и данных низкого пространственного разрешения. Вестник СГУГиТ. 2025. Т. 30, № 6. С. 27–35. DOI 10.33764/2411-1759-2025-30-6-27-35. 3. Pekel J.-F., Cottam A., Gorelick N., Belward A. S. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature. 2016. Vol. 540. P. 418–422. DOI 10.1038/nature20584. 4. Zhao C. [et al.]. Evaluating spectral indices for water extraction: Limitations and contextual usage recommendations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2025. Vol. 139. Art. 104510. DOI 10.1016/j.jag.2025.104510. 5. Lappe R., Ullmann T., Bachofer F. State of the Vietnamese Coast – Assessing Three Decades (1986 to 2021) of Coastline Dynamics Using the Landsat Archive. Remote Sensing. 2022. Vol. 14, № 10. Art. 2476. DOI 10.3390/rs14102476. 6. Pham Tien Dat, Yoshino K. Comparing Mangrove Forest Management in Hai Phong City, Vietnam towards Sustainable Aquaculture. Procedia Environmental Sciences. 2013. Vol. 17. P. 109–118. DOI 10.1016/j.proenv.2013.02.018. 7. 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. 8. 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. 9. McFeeters S. K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing. 1996. Vol. 17, № 7. P. 1425–1432. DOI 10.1080/01431169608948714. 10. Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing. 2006. Vol. 27, № 14. P. 3025–3033. DOI 10.1080/01431160600589179. 11. Feyisa G. L., Meilby H., Fensholt R., Proud S. R. Automated Water Extraction Index: a new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sensing of Environment. 2014. Vol. 140. P. 23–35. DOI 10.1016/j.rse.2013.08.029. 12. Fisher A., Flood N., Danaher T. Comparing Landsat water index methods for automated water classification in eastern Australia. Remote Sensing of Environment. 2016. Vol. 175. P. 167–182. DOI 10.1016/j.rse.2015.12.055. 13. Rajeswari S., Rathika P. Exploring Spectral Indices for Improved Water Body Classification in Landsat Imagery. 2024 Third International Conference on Intelligent Techniques in Control, Optimization and Signal Processing (INCOS). Krishnankoil, India, 2024. DOI 10.1109/INCOS59338.2024.10527525. 14. Sun Q., Li J. A method for extracting small water bodies based on DEM and remote sensing images. Scientific Reports. 2024. Vol. 14. Art. 760. DOI 10.1038/s41598-024-51346-7. 15. Esposito C., Landrum G. A., Schneider N., Stiefl N., Riniker S. GHOST: Adjusting the Decision Threshold to Handle Imbalanced Data in Machine Learning. Journal of Chemical Information and Modeling. 2021. Vol. 61, № 6. P. 2623–2640. DOI 10.1021/acs.jcim.1c00160. 16. Гулиев А. Ш., Хлебникова Т. А. Анализ изменений природно-антропогенной трансформации береговой линии Азербайджанского сектора Каспийского моря. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 4. С. 85–93. DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-4-85-93. 17. 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. 18. 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. 19. Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 202. P. 18–27. DOI 10.1016/j.rse.2017.06.031. 20. Henrich V., Jung A., Götze C., Sandow C., Thürkow D., Gläßer C. Development of an online indices database: Motivation, concept and implementation. Proceedings of the 6th EARSeL Imaging Spectroscopy SIG Workshop. Tel Aviv, Israel, 2009. 21. Фам Ч., Фам Д. Разработка методики автоматического мониторинга процесса урбанизации бассейна Красной реки (Вьетнам). Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 6 (144). DOI 10.60797/IRJ.2024.144.93. 22. Giri C., Ochieng E., Tieszen L. L., Zhu Z., Singh A., Loveland T., Masek J., Duke N. Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data. Global Ecology and Biogeography. 2011. Vol. 20, № 1. P. 154–159. DOI 10.1111/j.1466-8238.2010.00584.x.
Образец цитирования:  Данг Хиен Фам, Братков В. В. Оценка изменения и трансформации водных и околоводных объектов города Хайфон на основе разновременных космических изображений Landsat. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 101–111. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-101-111
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/101-111.pdf
Читать далее