Методологические аспекты использования искусственного интеллекта в картографии
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Методологические аспекты использования искусственного интеллекта в картографии

Методологические аспекты использования искусственного интеллекта в картографии

Картография и геоинформатика
УДК: 528.9:004.8
DOI: 10.33764/2411-1759-2026-31-2-75-87
А. А. Колесников 1, Д. В. Лисицкий 1, Я. Г. Пошивайло 1, С. С. Янкелевич 1
Год: 2026
Том: 31
№: 2
Страницы: 75 - 87
1 Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация

Финансирование: -

Аннотация:

Статья посвящена актуальной проблеме применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в картографии. Авторы обосновывают необходимость перехода к полной автоматизации картографических процессов в условиях лавинообразного роста объема пространственных данных и повышения требований к скорости их обработки, вплоть до режима реального времени. Особую значимость этим исследованиям в России придают национальные проекты по созданию многоспутниковой орбитальной группировки и Национальной системы пространственных данных (НСПД). На основе анализа зарубежных и отечественных публикаций рассматриваются эволюция и современное состояние темы – от ранних экспертных систем до современной парадигмы Геопространственного ИИ (GeoAI). Выделены ключевые преимущества, тенденции, модели, приложения и этические вызовы, связанные с интеграцией ИИ в картографию. В статье сформулированы основные проблемы, сдерживающие развитие направления в России, включая недостаточную разработанность теоретико-методологической и семантической основы, отсутствие структурированной базы профессиональных знаний и отставание в создании конкурентоспособных отечественных ГИС-платформ. В качестве решения обозначенных проблем предложены методологические, технологические и организационные меры. Ключевые предложения включают: создание российского Свода профессиональных картографических знаний и Единой национальной базы картографических знаний; поэтапную разработку инструментов картографии на основе ИИ (от интеллектуального помощника до виртуального геоаналитика); проведение научных исследований для формализации процессов и адаптации технологий ИИ к картографии. В заключении определены перспективные направления дальнейших исследований и разработок, необходимых для обеспечения лидерства России в области высокотехнологичного картографирования и геопространственного ситуационного территориального мониторинга.

Ключевые слова (RU):

картография, искусственный интеллект, геопространственный искусственный интеллект, профессиональные картографические знания, геопространственный ситуационный мониторинг

Ключевые слова (EN):

cartography, artificial intelligence, GeoAI, professional cartographic knowledge, geospatial situational monitoring

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Нацпроекты.РФ. [Электронный ресурс]. URL: https://нацпроекты.рф./naczproekt-razvitie-mnogosputnikovoj-orbitalnoj-gruppirovki/.
  2. Андрюхина Ю. Н., Бугаков П. Ю., Касьянова Е. Л., Кацко С. Ю., Колесников А. А., Комиссарова Е. В., Лисицкий Д. В., Молокина Т. С., Радченко Л. К., Пошивайло Я. Г., Утробина Е. С., Янкелевич С. С. Цифровая картография : монография; под научной редакцией Д. В. Лисицкого. Новосибирск : СГУГиТ, 2023. 442 с. ISBN 978-5-907711-37-2.
  3. Peuquet D. J. Data Structures for a Knowledge-Based Geographic Information System. Proceedind of International Geographical Union International Symposium on Spatial Data Handling. Zurich, Switzerland, 1984. P. 372–391.
  4. Тикунов В. С. Исследования по искусственному интеллекту и экспертные системы в географии. Вестник Московского университета, сер. геогр. 1989, № 6. С. 3–9.
  5. Кошкарев А. В., Тикунов В. С. Геоинформатика / Под ред. Д. В. Лисицкого. М. : Картгеоцентр. «Геодезиздат», 1993. 213 с.
  6. Buttenfield B. NCGIA Research Initiative 8 (Formalizing Cartographic Knowledge): Scientific Report for the Specialist Meeting (95-15) - eScholarship. 1995 [Электронный ресурс]. URL: https://www.academia.edu/129018897/NCGIA_Research_Initiative_8_Formalizing_Cartographic_Knowledge_Scientific_Report_for_the_Specialist_Meeting_95_15_eScholarship.
  7. Fairbairn D. Creating a Body of Knowledge for cartography. Proceedings of the ICA. – 2018 [Электронный ресурс]. URL:https://www.researchgate.net/publication/325185021_Crea-ting_a_Body_of_Knowledge_for_cartography. – DOI:10.5194/ICA-PROC-1-35-2018
  8. Dobešová Z., Brus J. Intelligent Systems in Cartography. Ed.: V. M. Koleshko. Intelligent Systems, InTech, Rieka, Croatia. 2012. P. 257–276 ISBN 978-953-51-0054-6.
  9. 2020-SaFoG_2020 State and Future of GEOINT Report [Электронный ресурс]. URL: https://usgif.org/wp-content/uploads/2024/06/2020-SaFoG.pdf
  10. Usery E. L., Arundel S. T., Shavers E., Stanislawski L., Thiem P., Varanka D. GeoAI in the US Geological Survey for topographic mapping. Transactions in GIS. 2022. Vol. 26, P. 25–40. DOI: 10.1111/tgis.12830.
  11. Navigating the Future: AI and Cartography [Электронный ресурс]. URL: https://aifutureday.com/details-7492000-navigating-the-future-ai-and-cartography.html.
  12. Yuhao K., Song G.a, Robert E. R. Artificial Intelligence Studies in Cartography: A Review and Synthesis of Methods, Applications, and Ethics. Cartography and Geographic Information Scienc. 2024. Vol. 51(2), P. 1–32. DOI: 10.1080/15230406.2023.2295943.
  13. Пошивайло Я. Г., Колесников А. А. Разработка образовательной концепции для геопространственной отрасли в рамках основных технологий цифровой экономики. InterCarto/ InterGIS-27 : сборник материалов Международной конференции (21–23 августа 2021 г.). М.: Т. 27, № 1, С. 29–43. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-29-43.
  14. Why AI and Large Language Models Benefit from Cartography [Электронный ресурс]. URL: https://www.esri.com/about/newsroom/arcnews/why-ai-and-large-language-models-benefit-from-cartography.
  15. Савиных В. П., Цветков В. Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике. Транспорт Российской Федерации, 2010. № 5. С. 41−43.
  16. Глотов А. А. Интеллектуализация геоинформационных систем: подходы и направления. Геоматика. 2015. № 4. С. 119–123.
  17. Бучкин В. А. Состояние и развитие интеллектуальных ГИС. Информация и космос. 2020. № 3. С.119–123.
  18. Янкелевич С. С. Разработка теории и методологии картографирования территорий на основе геопространственных знаний : автореф. дис. док техн. наук. М.: МИИГАиК, 2024. 48 с.
  19. Самсонов Т. Е. Генерализация пространственных данных и ее картографические приложения: автореф. дис. док географ. наук. М. : МГУ им. М. В. Ломоносова, 2025. 50 с.
  20. GIS&T Body of Knowledge. The Geographic Information Science & Technology Body of Knowledge (BoK) is available via two new platforms to support more extensive data exploration, search, discovery, and visualization [Электронный ресурс]. URL: https://www.ucgis.org/site/gis-t-body-of-knowledge.

Образец цитирования:

Колесников А. А., Лисицкий Д. В., Пошивайло Я. Г., Янкелевич С. С. Методологические ас-пекты использования искусственного интеллекта в картографии. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 2. С. 75–87. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-2-75-87