Возможность использования ИИ в картографии и геодезии
Введение
Картография и геодезия переживают период глубокой трансформации, связанной с цифровизацией и появлением новых технологий. Традиционные методы создания карт, проведения измерений и анализа пространственных данных сталкиваются с растущими объемами информации и необходимостью оперативного принятия решений. Искусственный интеллект, представляющий собой совокупность технологий машинного обучения, компьютерного зрения и анализа больших данных, становится ключевым инструментом в этом процессе. Его внедрение открывает новые возможности для автоматизации, повышения точности и получения принципиально новых знаний о Земле. Данная работа посвящена изучению потенциала этих технологий.
Актуальность исследования возможностей искусственного интеллекта в картографии и геодезии исключительно высока. Наблюдается экспоненциальный рост объемов пространственных данных, получаемых с беспилотников, спутников и сети наземных датчиков. Человеческий анализ таких массивов информации становится неэф
Содержание
Введение 3
Глава 1. Теоретические основы применения искусственного интеллекта 5
1.1 Понятие и классификация искусственного интеллекта 5
1.2 Основные методы ИИ, применимые в геонауках 10
1.3 Источники геопространственных данных 15
Глава 2. Использование ИИ в картографии 21
2.1 Автоматизированное создание и обновление карт 21
2.2 Распознавание и классификация объектов местности 25
Заключение 31
Список использованных источников 33
Список использованных источников
1. Аналакова О., Ёллыева О. Использование искусственного интеллекта для анализа пространственных данных и выявления закономерностей в картографии // Инновационная наука. – 2024. – № 5-2-2. – С. 158-160.
2. Бакиева Э. В. Подготовка студентов-картографов: от выбора вуза до трудовой деятельности // ЦИТИСЭ. 2025. № 4. С. 653–666.
3. Гура Д. А. Применение технологий искусственного интеллекта в кадастре и геодезии: современное состояние и перспективы // Вестник СГУГиТ. – 2025. – Т. 30. – №. 1. – С. 45-47.
4. Еруков С. В. Перспективы развития геодезии картографии и навигации // Великие реки. – 2017. – С. 381-386.
5. Григорьев Д. О., Шаталов А. В. Возможности применения искусственного интеллекта для проверки геодезических задач // Наука. – 2023. – С. 101-104.
6. Карпик А. П., Лисицкий Д. В. Перспективы развития геодезического и картографического производства и новая парадигма геопространственной деятельности // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). – 2020. – Т. 25. – №. 2. – С. 19-29.
7. Лисицкий Д. В. Картография в эпоху информатизации: новые задачи и возможности // География и природные ресурсы. – 2016. – №. 4. – С. 22-28.
8. Миронова А. Е. Картография и геодезия // Геодезия и картография. – 2019. – №. 12. – С. 60-64.
9. Малинников В. А. Геоинформатика: со
Например, алгоритмы классификации позволяют автоматически разделять пиксели спутникового изображения на заранее заданные классы земного покрова: лес, вода, городская застройка, сельхозугодья. Методы регрессии помогают прогнозировать значения непрерывных величин, таких как концентрация атмосферных загрязнителей в определенной точке на основе данных со множества датчиков. Кластеризация позволяет обнаруживать неизвестные ранее группировки объектов или аномалии в данных, что полезно для геологоразведки или выявления неформальных поселений. Ключевое преимущество машинного обучения - это его адаптивность и способность работать с многомерными данными, где человеку сложно уловить все взаимосвязи.
Нейронные сети представляют собой вычислительную архитектуру, вдохновленную принципами работы биологического мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных простых процессоров, называемых искусственными нейронами, организованных в слои. Информа