А. Ш. Гулиев

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. 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:  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
Название статьи:  Анализ изменений природно-антропогенной трансформации береговой линии Азербайджанского сектора Каспийского моря
Рубрика:  Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:  85
Конец_Страница:  93
УДК:  528.8(479.24)
DOI:  10.33764/2411-1759-2023-28-4-85-93
Год:  2023
Номер:  4
Том:  28
Ключевые слова_RU:  трансрегрессия, регрессия, высокое пространственное разрешение, система радиолокационного наблюдения, дешифрирование, многоспектральные космические изображения, береговая линия
Ключевые слова_EN:  transregression, regression, high spatial resolution, radar surveillance system, interpretation, multispectral space images, coastline
Библиографический список:  1. Taherkhani M., Vitousek S., Barnard P. L., Frazer N., Anderson T. R., Fletcher C. H. Sea- level rise exponentially increases coastal flood frequency [Electronic resource] // Scientific Report. – 2020. – Vol. 10 (1). – P. 6466. – Mode of access: https://www.nature.com/articles/s41598-020-62188-4. – DOI 10.1038/ s41598-020-62188-4.
2. Vousdoukas M. I., Ranasinghc R., Mentaschi L., Plomaritis T. A., Athanasiou P., Luijendijk A., Feyen L. Sandy coastlines under threat of erosion [Electronic resource] // Nature climate change. – 2020. – No. 10. – P. 260–263.
3. Nicholls R. J. et al. Sea-level rise and its possible impacts given a «beyond 4C.world» in the twenty-frst century // Philosophical transactions of the Royal Society A: Mathematical, physical engineering sciences. – 2011. – Vol. 369, No. 1934. – P.161–181.
4. Ruggiero P. Is the intensifying wave climate of the U.S. Pacifc Northwest increasing flooding and erosion risk faster than sea-level rise? //Journal of Waterway, Port, Coastal, Ocean Engineering. – 2013. – Vol. 139, No. 2. – P. 88–97.
5. Алексеева Н. Н., Аршинова М. А., Банчева А. И. и др. Россия в глобальном экологическом пространстве. Ежегодник Русского географического общества. – М. : Эксмо, 2018. – 320 с.
6. Alesheikh A. A., Ghorbanali A., Nouri N. Coastline change detection using remote sensing // International Journal of Science and Technology. – 2007. – Vol. 4, No. 1. – P. 61–66.
7. Алексеенко В. А. Экологическая геохимия. – М. : Логос, 2000. – 626 с.
8. Алексеенко В. А. Жизнедеятельность и биосфера. – М. : Логос, 2005. – 232 с.
9. Перельман А. И., Касимов Н. С. Геохимия ландшафта М. – М. : МГУ, 1999. – 610 с.
10. 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.
11. Лабутина И. А. Дешифрирование аэрокосмических снимков : учеб. пособие для студ. вузов. – М. : Аспект Пресс, 2004. – 184 с.
12. Геологическая служба США [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://earthexplorer.usgs.gov (дата обращения 14.12.2022).
13. Европейское космическое агентство [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scihub.copernicus.eu/dhus/scihub.copernicus.eu (дата обращения 15.01.2023).
14. 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.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2023/28_4/85-93.pdf
Читать далее