Автоматическая идентификации объектов недвижимости с использованием спутниковых данных и отечественного программного обеспечения
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Автоматическая идентификации объектов недвижимости с использованием спутниковых данных и отечественного программного обеспечения

Автоматическая идентификации объектов недвижимости с использованием спутниковых данных и отечественного программного обеспечения

Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
УДК: [528.44:528.852.8]+004
DOI: https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-74-80
Т. А. Хлебникова 1, О. А. Опритова 1, А. Ш. Гулиев 2
Год: 2026
Том: 31
№: 5
Страницы: 74 - 80
1 Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
2 Азербайджанский университет архитектуры и строительства, г. Баку, Азербайджанская Республика

Финансирование: -

Аннотация:

В настоящее время интенсивность процессов урбанизации территорий постоянно повышается, увеличивается число зданий и сооружений, площади зеленых насаждений сокращаются. В статье рассмотрены результаты исследований использования материалов космических съемок для оперативного выявления объектов, имеющих признаки нарушения требований земельного законодательства, а также для оценивания динамики зеленых насаждений городской территории на примере анализа участка территории Октябрьского района г. Новосибирска. Исследования выполнялись с использованием разновременных космических снимков со спутников World View-4 средствами «Комплекса автоматического распознавания и векторизации «Panorama Vision», входящего в состав отечественного программного продукта ГИС «Панорама». Результаты экспериментальных исследований по обработке разновременных космических снимков показали возможность реализации такого подхода для мониторинга недвижимого имущества.

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

Читать статью Скачать JATS XML

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