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 10.33764/2411-1759-2025-30-6-89-98 Картография и геоинформатика Проектирование онтологии на основе концептуальной модели профессиональных картографических знаний Я. Г. Пошивайло Пошивайло Я. Г. Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация 2025 30 6 89 98 © Я. Г. Пошивайло, 2025 2025 Я. Г. Пошивайло Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. В статье рассмотрены вопросы внедрения технологий искусственного интеллекта в картографию и геоинформатику, что обеспечивает интеллектуализацию картографических процессов, обусловленных новыми требованиями к геопространственной отрасли, такими как потребность в обработке большого объема разнородных данных; автоматизация максимального числа решаемых задач; повышение скорости получения и передачи геоинформации и геознаний до близкой к режиму реального времени. Отмечается, что одним из направлений развития картографии является создание интеллектуальных ГИС. Проанализировано современное состояние разработок баз профессиональных картографических знаний. Рассматривается онтологический подход к извлечению и представлению картографических знаний и предлагается последовательность этапов реализации онтологии предметной области «картография». Методологический подход к построению модели знаний в картографии рассмотрен на примере одного из ее разделов, а именно, тематического картографирования. Приводится пример фрагмента семантической сети раздела, созданного с помощью редактора Protégé и визуализированного в графическом виде. В заключении сделан вывод о том, что картографическому сообществу необходимо проделать большой объем работы по выявлению, формулированию и формализации профессиональных картографических знаний. картография онтология геопространственные знания искусственный интеллект семантические сети cartography ontology geospatial knowledge artificial intelligence semantic networks Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту М. : Радио и связь, 1992. 256 с. Zhao, T., Peng, Y., Liu, W., Ma, W., Di, X., Cai, Z., Wang, X., and Che, L.: A Database-based Automatic Cartography Method, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-4-2024. P. 585–590. DOI 10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-2024-585-2024. Анненков И. С. Базы знаний как следующий этап эволюции баз данных. Управление инновациями–2011 : Материалы международной научно-практической конференции, Москва, 14–16 ноября 2011 года Под редакцией Р. М. Нижегородцева. М. : Ленанд, 2011. С. 395–397. EDN SMQDRX. Istomin, Eugene P.; Abramov, Valery M.; Sokolov, Alexander G.; Burlov, Vyacheslav G.; Slesareva, Lyudmila S. Knowledge database in geoinformation management of the territory development. International Multidisciplinary Scientific GeoConference : SGEM; Sofia. 2017. Т. 17. DOI 10.5593/sgcm2017/21. Laurini, Robert, Sylvie Servigne, Franck Favetta. About Territorial Intelligence and Geographic Knowledge Bases. Cuadernos de Administración. 2020. V. 33. DOI 10.11144/Javeriana.cao33.atigk. Dobesova, Zdena, and Jan Brus. Intelligent Systems in Cartography// Intelligent Systems, InTech, 2 Mar. 2012. Crossref, DOI 10.5772/35860. Бучкин В. А. Состояние и развитие интеллектуальных ГИС. Информация и космос. 2020. № 3. С. 119–123. EDN DSSPHP. Савиных В. П., Цветков В. Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике. Транспорт Российской Федерации. 2010. № 5 (30). С. 62–66. EDN NCBMQZ. Розенберг И. Н., Беляков С. Л. Программные интеллектуальные оболочки геоинформационных систем. М. : Научный мир, 2010. 131 с. EDN QKJCDJ. Кулагин В. П., Цветков В. Я. Геознание: представление и лингвистические аспекты. Информационные технологии. 2013. № 12. С. 2–9. EDN ROTLXP. Янкелевич С. С. Современная концепция и методология картографирования. Вестник СГУГиТ. 2024. Т. 29, № 3. С. 118–125. DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-3-118-125. EDN CFMHFH. Савиных В. П. Геознание : монография. М. : МАКС Пресс, 2016. 130. Koteich, B.; Saux, E.; Laddada W. Knowledge-Based Recommendation For On-Demand Mapping: Application To Nautical Charts. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2021, 1, 0 https://doi.org/-1-20pp. Матюшин М. М., Вакурина Т. Г., Котеля В. В. [и др.] Методы и средства построения онтологий для визуализации связанных информационных объектов произвольной природы в сложных информационно-аналитических системах. Информационно-управляющие системы. 2014. № 2 (69). С. 9–17. EDN SAXBSJ. Cartographic body of knowledge. ICA Working Groop. URL: https://bok.cartography.no/sample-page/ (дата обращения: 08.11.2024). Gruber T. Towards Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing. Int. J. of Human and Computer Studies. 1995. Vol. 43, № 5/6. P. 907–928. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. М. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб. : Питер, 2000. 384 с. Кравченко Ю. А., Новиков А. А., Марков В. В. Метод создания онтологии предметной области на основе глоссария. Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 6 (167). С. 158–168. EDN ULFGTX. Цуканова Н. И. Онтологическая модель представления и организация знаний : учебное пособие для вузов. М. : Горячая линия Телеком, 2015. 272 с.: Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI-2001-0880, March 2001. Учаев Д. В., Учаев Д. В. Разработка онтологии семантического содержания мультимасштабных электронных топографических карт. Часть 1. Теоретические предпосылки и методологические аспекты Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2017. № 1. С. 53–61. EDN XWFIVP. Учаев Д. В., Учаев Д. В. Разработка онтологии семантического содержания мультимасштабных электронных топографических карт. Часть 2. Технология реинжиниринга и правила именования понятий и атрибуто. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2018. Т. 62, № 1. С. 70–80. DOI 10.30533/0536-101X-2018-62-1-70-80. EDN YTFUMK. Учаев Д. В., Учаев Д. В. Разработка онтологической среды моделирования процессов автоматизированной генерализации электронных топографических карт. Геодезия, картография, геоинформатика и кадастры. От идеи до внедрения : сборник материалов II международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 08–10 ноября 2017 года / Санкт-Петербургская ассоциация геодезии и картографии. СПб. : Политехника, 2017. С. 249–253. EDN YTOXLG. Барышев М. В., Гатчин И. Ю., Гатчин Ю. А. Модели представления знаний экспертных систем. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2006. № 29. Пошивайло Я. Г., Лисицкий Д. В. Формализация представления технологических процессов картографирования на основе системно-технического анализа. Информация и космос. 2023. № 2. С. 106–113. 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. Горшков С. Введение в онтологическое моделирование ООО «ТриниДата», 2016. URL: https://trinidata.ru/files/SemanticIntro.pdf (дата обращения: 05.11.2024). Куликова А. А. Методы и средства формирования и использования онтологий проектов в процессе проектирования автоматизированных систем : диссертация ... кандидата технических наук: 05.13.12 / Куликова Анна Александровна; [Место защиты: ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный технический университет»]. Ульяновск, 2021. 207 с.