vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2022-27-6-89-97 Картография и геоинформатика Применение методов геоинформатики для изучения и оценивания риска последствий землетрясений А. А. Басаргин Басаргин А. А. Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация 2022 27 6 89 97 © А. А. Басаргин, 2022 2022 А. А. Басаргин Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Борьба человечества с последствиями сильных и катастрофических землетрясений ведется на протяжении всей его истории, но до настоящего времени успехи на данном поприще достаточно скромные. Это объясняется сложностью и труднодоступностью объектов для изучения глубинных геологических процессов, приводящих к деформированию и деструкции верхней оболочки Земли, в которой проявляется сейсмичность. Оценка риска землетрясений для смягчения их последствий является одним из важнейших вопросов для страны, где могут произойти такие стихийные бедствия. Тектонические и структурно-геологические исследования с использованием современных космических средств дистанционного зондирования и их интеграция с пространственными данными в среде географической информационной системы (ГИС) становятся все более популярными среди ученых. Разрывы и связанную с ними деформацию поверхности из-за сотрясения грунта можно наблюдать с помощью методов дистанционного зондирования. Использование методов дистанционного зондирования для распознавания смещения разломов производилось в Исфахане (Иран). На основе полученных данных была составлена карта сейсмической активности с полевыми проверками и лабораторным анализом данных. Таким образом, цель статьи – показать возможности геоинформатики для исследования землетрясений. Это позволит повысить устойчивость к будущим землетрясениям, особенно для тех исторических зданий и мостов, которым более 400 лет. географическая информационная система (ГИС) тектонические и структурно-геологические исследования линеамент ASTER спектральный анализ опасности Ambreasys & Simpson's метод UHS geographic information system (GIS) tectonic and structural-geological studies lineament ASTER Ambreasys & Simpson spectral hazard analysis UHS method 1. Аковецкий В. И. Дешифрирование снимков : учеб. для вузов. – М. : Недра, 1983. – 374 с. 2. Арбузов С. А., Гук А. А. Исследование алгоритма «дерево решений» в программном комплексе ENVI // Геодезия и картография. – 2011. – № 2. – С. 11–14 3. Исаев А. С. и др. Аэрокосмический мониторинг лесов.  М. : Недра, 1991. – 240 с. 4. Геворков В. Р. Характеристики спутников высокогоразрешения // Пространственные данные. – 2005. – № 3. – С. 28–41. 5. Географические информационные системы и дистанционное зондирование [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://gislab.info/qa.html. 6. Журкин И. Г., Цветков В. Я. Международная конференция «Методы дистанционного зондирования и ГИС–технологии для контроля и диагностики состояния окружающей среды» // Геодезия и картография. – 1997. – № 1. – С. 44–46. 7. Загреев В. В., Сухих В. И., Швиденко А. З. Общесоюзные нормативы для таксации лесов. – М. : Колос, 1992. – 495 с. 8. Закс Л. Статистическое оценивание. – М. : Статистика, 1976. – 598 с. 9. Кашкин В. Б., Сухнин А. И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений : учеб. пособие. – М. : Логос, 2001. – 264 с. 10. Гук А. П., Евстратова Л. Г., Хлебникова Е. П., Гордиенко А. С., Попов Р. А. Лазерко М. М., Арбузов С. А. Космический мониторинг территорий на основе цифровой обработки многозональных космических снимков среднего и высокого разрешения // Сб. материалов международной научно-практической конференции «Индустриально-инновационное развитие на современном этапе: состояние и перспективы». – Павлодар : Инновац. Евраз. ун-т, 2009. Т. 1. –С. 122–123. 11. Лабутина И. А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учеб. пособие для студентов вузов. – М. : Аспект Пресс, 2004. – 184 с. 12. MATLAB [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.mathworks.com/products/matlab/. 13. Теория и практика NDVI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://gis–lab.info/qa/ndvi.html. 14. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: в 2 кн. – М. : Мир, 1982. – 670 с. 15. Рис У. Г. Основы дистанционного зондирования. – М. : Техносфера, 2006. – 336 с. 16. Симонов Д. П. Метрический подход к дешифрированию снимков // Геодезия и картография. – 2014. – № 10. – С. 51–56. 17. Симонов Д. П. Дешифрирование природных территориальных комплексов по многозональным космическим снимкам высокого разрешения (на примере растительности) // Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия. – 2015. – № 10. – С. 10–22. 18. Хлебникова Е. П., Симонов Д. П. Исследование методов статистического анализа при дешифрировании многозональных космических снимков // Интерэкспо ГЕО–Сибирь–2014: X Междунар.науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология»: сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15–26 апр. 2014 г.). – Новосибирск : СГГА, 2014. Т. 1. – С. 19–23. 19. Ambrasys N. N., Simpson K. A., Bommer J. J. Prediction of Horizontal Response Spectra in Europe // Earthquake Engineering & Structural Dynamics. – 2021. – Vol. 25. – P. 371–400. 20. Saraf A. K., Mishra P., Mitra S., Sanna B., Mukhopadhyay D. K. Remote sensing and GIS Technologies for Improvements in Geological Structures Interpretation and Mapping (A Technical note) // International Journal of Remote Sensing. – 2022. – Vol. 23, No. 13. – P. 2527–2536.