Борисов М.А., студент бакалавриата МИЭМ, НИУ ВШЭ, saturon150300@mail.ru
Чашкин Л.Б., студент бакалавриата МИЭМ, НИУ ВШЭ, lbchashkin@edu.hse.ru
Прилепко П.М., студент бакалавриата МИЭМ, НИУ ВШЭ, pmprilepko@edu.hse.ru
Прокофьева Е.Н., к.т.н., доцент департамента компьютерной инженерии МИЭМ, НИУ ВШЭ, eprokofyeva@hse.ru
Востриков А.В., к.т.н., доцент департамента компьютерной инженерии МИЭМ, НИУ ВШЭ, avostrikov@hse.rux

Разработка методов и средств контроля
пространственных рисков на базе банков данных и интегрированных цифровых карт

Статья посвящена исследованию методов и средств контроля пространственных рисков. В наше время крайнюю актуальность имеет аналитика различных процессов, и практически все профессиональные области накопили и задокументировали достаточно данных для их анализа и прогнозирования. Особенно важным и актуальным развитие в данной области становится для управления данными на предприятиях ресурсно-энергетического сектора и горной промышленности. Здесь одним из самых эффективных инструментов для анализа геоданных являются цифровые карты. В статье разобран метод анализа рисков по цифровым картам. Исследование может послужить примером использования банков данных для анализа и прогнозирования. Модель, созданная в процессе выполнения работы, была выполнена в QGIS с использованием открытых банков данных.

Введение

Контроль и прогнозирование пространственных рисков является крайне важной задачей, имеющей широкое применение. Прогнозирование рисков по интегрированным цифровым картам является одним из самых перспективных способов, из-за своей наглядности и удобства. Основной задачей работы является создание визуальной модели демонстрирующей зависимости пространственных экзогенных и эндогенных рисков по существующим открытым банкам данных. Данный метод поможет эффективно оценить влияние эндогенных и экзогенных факторов на территорию РФ и позволяет вывести зависимости влияния точечного источника от расстояния и времени работы источника риска. [18]

Существует множество открытых баз данных, например вопрос оценки высоты лесного покрова изучался в NASA и представляет собой один из эффективных факторов оценки пространственных рисков. [1] Аналогично этому было создано решения на Google earth engine [2]. Другие готовые к анализу бесплатные датасеты можно найти в множестве онлайн каталогов, разбросанных по интернету. Практически все современные области накопили достаточно цифровой информации, чтобы мгновенно начать работу с ней.

<...>

Ключевые слова: ГИС технологии, Геориски, Пространственные данные, Мониторинг недропользования, Точка интереса

Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи