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 10.33764/2411-1759-2026-31-3-131-142 Картография и геоинформатика Тематическое пространственное моделирование и визуализация объектов, не имеющих четко определенных границ А. С. Флеенко Флеенко А. С. Проектно-изыскательский институт электрификации железных дорог и энергетических установок «Трансэлектропроект» – филиал АО «Росжелдорпроект», г. Москва, Российская Федерация 2026 31 3 131 142 © А. С. Флеенко, 2026 2026 А. С. Флеенко Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Работа посвящена актуальной проблеме тематического картографирования особого типа объектов – с неявной локализацией. Исследуется процесс пространственного моделирования и визуализации подобных природных и природно-антропогенных объектов, не имеющих четко определенных границ, с помощью выявления и характеристики ключевых свойств подобных объектов – определяющих показателей в геоинформационной системе как единой программной среде обработки, анализа и визуализации данных. Рассмотрено свойство параметрической (сущностной) демаркации для пространственного отграничения моделируемых объектов в окружающей среде, предложена система определяющих показателей и продемонстрирована возможность адаптации существующих тематических классификаций и методологических подходов к работе в геоинформационных системах. Разработанная концепция формирования определяющих показателей апробирована на примере оценки загрязненности почвенного покрова города Кронштадта (Санкт-Петербург). Показано, что предложенный подход позволяет эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать данные с усилением роли пространственной составляющей и трансформацией использования семантической составляющей. В частности, расчетный суммарный показатель загрязнения почв рассматривается в качестве лишенного семантического веса определяющего показателя, процессы предобработки, подготовки интерполяционных поверхностей и картографических моделей которого стандартизированы и выполняются в соответствии с требованиями картографии и геоинформатики. Сделан вывод, что концепция определяющих показателей преобразует семантическую основу картографирования и позволяет унифицировать обработку и визуализацию данных с использованием геоинформационных систем для не имеющих четко определенных в пространстве границ объектов. определяющие показатели геоинформационные системы тематическое картографирование визуализация данных классификация данных анализ геоданных defining indicators geoinformation systems thematic mapping data visualization data classification spatial data analysis Янкелевич С. С. Тематическое картографирование на базе геопространственных знаний и когнитивного подхода. Тематические карты и атласы: современные концепции научного содержания, новые технологии создания и использования : материалы XI международной научной конференции по тематической картографии. Иркутск : Издательство Института географии им. В. Б. Сочавы СО РАН, 2022. С. 237–239. Лисицкий Д. В., Комиссарова Е. В., Колесников А. А., Шарыпова М. Н. Двухмерные анимационные картографические произведения. Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр.: Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 18–22 апреля 2016 г.). Новосибирск : СГУГиТ, 2016. Т. 1. C. 100–105. Орлов М. Ю, Верещака Т. В. Тенденции развития картографического производства в России (2017 г. – настоящее время). Тематические карты и атласы: современные концепции научного содержания, новые технологии создания и использования : материалы XI международной научной конференции по тематической картографии. Иркутск : Издательство Института географии им. В. Б. Сочавы СО РАН, 2022. С. 186–189. Lee J-G., Kang M. Geospatial Big Data: Challenges and Opportunities. Big Data Research. 2015. № 2 (2). P. 74-81. DOI 0.1016/j.bdr.2015.01.003. Ковалева О. В., Баранова Н. А. Трехмерное картографирование: подходы, методы, классификации. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2022. № 66(3). С. 77–91. DOI 10.30533/0536-101Х-2022-66-3-77-91. Kaufmann M. Your Wish is My Command: Programming by Example. San Francisco, USA: Academic Press, 2001. Р. 416. DOI 10.1016/B978-1-55860-688-3.X5000-3. Clementini E., Felice P. D. An Algebraic Model for Spatial Objects with Indeterminate Boundaries. Geographic Objects with Indeterminate Boundaries. London: Taylor & Francis, 1996. P. 155–169. Evans T. S., Rivers R. J. Was Thebes Necessary? Contingency in Spatial Modeling. Frontiers in Digital Humanities. 2017. № 4(8). URL: https://www.researchgate.net/publication/317154971_Was_Thebes_Necessary_Contingency_in_Spatial_Modeling. DOI 10.3389/fdigh.2017.00008. DeAngelis D., Yurek S. Spatially Explicit Modeling in Ecology: A Review. Ecosystems. 2017. № 20(2). P. 1–17. DOI 10.1007/s10021-016-0066-z. Hackel T., Wegner J. D., Schindler K. Contour Detection in Unstructured 3D Point Clouds. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Las Vegas, USA, 2016. P. 1610–1618. DOI 10.1109/CVPR.2016.178. Флеенко А. С. Разработка модуля геоинформационной системы для моделирования и трехмерной визуализации загрязненности почвенного покрова. Проблемы освоения недр в XXI веке глазами молодых : материалы 17 Международной научной школы молодых ученых и специалистов. М. : ИПКОН РАН, 2025. С. 243–246. Флеенко А. С. Идентификация объектов с неявной пространственной локализацией при пространственном моделировании и визуализации с применением геоинформационных систем. Отходы и ресурсы. [Электронный ресурс] 2025. № 12(4). URL: https://resources.today/PDF/07NZOR425.pdf. DOI 10.15862/07NZOR425. Андреева О. А. Геоинформационное семантическое моделирование // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2019. № 3(13). С. 27–32. Тальгамер Б. Л., Чемезов В. В. Оценка техногенных россыпей и методов определения их запасов. iPolytech Journal. 2012. № 12 (71). С. 126–130. Загибалов А. В. Геолого-промышленная классификация россыпей Ленского золотоносного района как объектов поисков и разведки. iPolytech Journal. 2011. № 11 (58). С. 53–58. Флеенко А. С., Куриленко В. В. Изучение миграционных характеристик тяжелых металлов в почвах города Кронштадта. Экологические проблемы недропользования. Наука и образование : материалы XVIII международной научной конференции. СПБ. : ЛЕМА, 2018. С. 250–253. Куриленко В. В., Осмоловская Н. Г., Максимова Д. А., Кучаева Л. Н. Геоэкологическая характеристика Кронштадта и оценка загрязненности его территории тяжелыми металлами. Вестник СПбГУ. 2015. № 7(2). С. 107–124. Цветков В. Я. Основы геоинформационного моделирования. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 1999. № 4. С. 147–157. Цветков В. Я. Оценка информативности и качества обработки графической информации. Успехи современного естествознания 2014. № 12. С. 137–140. Губанов Н. И., Губанов Н. Н., Третьяков Н. Г. Критерии некоторых аспектов научного знания. Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М. К. Аммосова. Сер.: Педагогика. Психология. Философия. 2016. № 1(01). С. 25–35. Лексин В. Н. Неопределенность, риски и устойчивость систем. Труды ИСА РАН. 2022. Т. 72. С. 3–14. Щербаков А. Г., Садовникова Н. П., Парыгин Д. С., Рашевский Н. М., Гуртяков А. С. Интеллектуальная поддержка анализа градостроительных проектов на основе онтологии. Онтология проектирования. 2025. № 15(3). С. 436–448. DOI 10.18287/2223-9537-2025-15-3-436-448. Appenroth K-J. What are «heavy metals» in Plant Sciences? Acta Physiol Plant. 2010. № 32. P. 615–619. DOI 10.1007/s11738-009-0455-4.