Разработка концепции моделирования и симуляции цифровых двойников городской территории для решения практических задач

Роль информационных и коммуникационных технологий в разработке концепции «умного города» позволила городам стать «умнее» в последние годы. Для разработки концепции «умного города» можно внедрить технологию цифровых двойников с целью мониторинга и моделирования городских условий. Более того, он может функционировать как точная система поддержки принятия решений. Цифровые двойники можно объединить с технологией дополненной реальности для разработки концепции «умного города». Однако цифровой двойник все больше получает признание как концепция, которая выходит за рамки трехмерных моделей городов и позволяет моделировать отдельные элементы городской среды на единой аппаратно-программной платформе. Основная проблема при создании «умного города» возникает в необходимости создания надежной платформы с поддержкой цифровых двойников, которая может эффективно отслеживать городские условия и предоставлять важную информацию для принятия решений. Актуальность данного исследования заключается в разработке концепции «умного города» с цифровыми двойниками в качестве основы, что обеспечит визуализацию данных в реальном времени в среде, которая будет способствовать четкой и эффективной передаче информации пользователям. Растущая доступность датчиков для сбора трехмерных геопространственных данных также способствует развитию технологии цифровых двойников. Полученные цифровые двойники позволят хранить различные представления города с разными уровнями детализации (геометрическое разрешение) для разных целей, а также для анализа и определения того, как изменения могут сделать городские районы более пригодными для жизни, навигации и устойчивого развития. В исследовании также предлагается архитектура, которая станет основой разработки платформы цифровых двойников. Результатом разработки концепции является платформа «умного города» на основе цифрового двойника, которую можно использовать для мониторинга состояния города. Эта платформа может быть использована пользователями при планировании своей повседневной деятельности, а также может оказать поддержку в принятии решений по развитию города.

Детальная_Инф:  Да

Автор1:  А. А. Басаргин

Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация

Название статьи:  Разработка концепции моделирования и симуляции цифровых двойников городской территории для решения практических задач

Рубрика:  Картография и геоинформатика

Начало_Страница:  83

Конец_Страница:  90

УДК:  004.9:528.92

DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-4-83-90

Год:  2024

Номер:  4

Том:  29

Ключевые слова_RU:  цифровой двойник, «умный город», городское управление, алгоритмы искусственного интеллекта, интеллектуальный анализ данных, датчики, стандарт CityGML

Ключевые слова_EN:  digital twin, smart city, urban management, artificial intelligence algorithms, data mining, sensors, CityGML standard

Библиографический список:  1. Савиных В. П. Космические исследования как средство формирования картины мира // Перспективы науки и образования. – 2015. – № 1. – С. 56–62.
2. Tsvetkov V. Ya. Worldview Model as the Result of Education // World Applied Sciences Journal. – 2014. – Vol. 31 (2). – P. 211–215.
3. Что такое Big Data: как работать с большими данными? [Электронный ресурс]. – URL: https://medianation.ru/blog/analitika/chto-takoe-big-data-prostymi-slovami.
4. Big Data [Electronic resource]. – URL: https://www.unisender.com/ru/glossary/chto-takoebigdata/#anchor-1.
5. Guide to Big Data Visualization [Electronic resource]. – URL: https://piktochart.com/blog/bigdata-visualization.
6. Junghoon Ki. GIS and Big Data Visualization [Electronic resource] // Geographic Information Systems and Science. Jorge Rocha and Patrícia Abrantes (Eds.). – URL: https://www.intechopen.com/chapters/64243.
7. Анкин Д. В. Теория познания : учеб. пособие. – Екатеринбург : Изд. Уральского университета, 2019. – 192 с.
8. Чувственное и рациональное познание [Электронный ресурс]. – URL: https://www.grandars.ru/college/filosofiya/chuvstvennoe-poznanie.html.
9. Бучило Н. Ф., Чумаков А. Н. Философия. – М : Саратов : ПЕР СЭ, Ай Пи Эр Медиа, 2019. – 448 c.
10. Научное познание [Электронный ресурс]. – URL: https://foxford.ru/wiki/obschestvoznanie/nauchnoe-poznanie.
11. 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.
12. Карпик А. П. Методологические и технологические основы геоинформационного обеспечения территорий : монография. – Новосибирск : СГГА, 2004. – 260 с.
13. Об утверждении методики определения возрастных групп населения [Электронный ресурс]. – ULR: https://docs.cntd.ru/document/560682671.
14. Народонаселение. Энциклопедический словарь / Гл. ред. Г. Г. Меликьян. – М. : Большая Российская энциклопедия, 1994.– 640 с.
15. Население мира. Демографический справочник. – М. : Мысль, 1989. – 477 с.
16. Радченко Л. К. Познавательный аспект в картографии // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 4. – С. 138–145.
17. Баталов Р. Н., Радченко Л. К. Обзор основных направлений использования ГИС технологий в историко-картографических исследованиях // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 1. – С. 119–135.

Образец цитирования:  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

Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_4/83-90.pdf