CC BY
0
УДК 52
Аналакова О.,
Преподаватель кафедры картографии Туркменского государственного университета имени Махтумкули,
Ёллыева О.,
Преподаватель кафедры картографии Туркменского государственного университета имени Махтумкули,
г. Ашхабад, Туркменистан
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АНАЛИЗА ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ И ВЫЯВЛЕНИЯ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ В КАРТОГРАФИИ
Аннотация
В данной статье рассматривается применение методов искусственного интеллекта (ИИ) для анализа пространственных данных и выявления закономерностей в картографии. Авторы статьи описывают основные направления использования ИИ в этой области, такие как классификация изображений, кластеризация данных, машинное обучение и прогнозирование. Также в статье представлены примеры практического применения ИИ для решения картографических задач, таких как создание карт землепользования, оценка рисков стихийных бедствий и оптимизация маршрутов. В заключение авторы статьи делают вывод о том, что ИИ является перспективным инструментом для анализа пространственных данных и выявления закономерностей в картографии.
Ключевые слова
искусственный интеллект, пространственные данные, картография, классификация изображений, кластеризация данных, машинное обучение, прогнозирование, карты землепользования
Analakova O.,
Lecturer at the Department of Cartography of the Magtymguly Turkmen State University,
Yollyyeva O.,
Lecturer at the Department of Cartography of the Magtymguly Turkmen State University,
USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO ANALYZE SPATIAL DATA AND IDENTIFY PATTERNS IN CARTOGRAPHY
Annotation
This article discusses the application of artificial intelligence (AI) methods to analyze spatial data and identify patterns in cartography. The authors of the article describe the main directions of using AI in this field, such as image classification, data clustering, machine learning and forecasting. The article also provides examples of practical applications of AI for solving cartographic tasks, such as creating land-use maps, disaster risk assessment and route optimization. In conclusion, the authors conclude that AI is a promising tool for analyzing spatial data and identifying patterns in cartography.
Keywords
Artificial intelligence, spatial data, cartography, image classification, data clustering, machine learning, forecasting, land use maps
Введение. Картография - это наука и искусство создания карт, которые представляют
пространственные данные и отношения. С развитием технологий сбора и хранения пространственных данных, таких как спутниковые снимки, системы глобального позиционирования (GPS) и датчики Интернета вещей (IoT), объем и сложность этих данных резко возросли. Традиционные методы картографии, основанные на ручном анализе и визуализации, часто не справляются с обработкой таких больших объемов данных. ИИ может играть важную роль в решении этой проблемы. Методы ИИ, такие как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, могут быть использованы для автоматического анализа больших объемов пространственных данных, выявления закономерностей и создания карт, которые представляют эти закономерности в понятной и информативной форме.
Основная часть. Существует множество различных методов ИИ, которые могут быть использованы для анализа пространственных данных. Некоторые из наиболее распространенных методов включают:
Машинное обучение: это метод ИИ, который позволяет компьютерам учиться без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены на наборах данных пространственных данных для выполнения различных задач, таких как классификация изображений, кластеризация пространственных объектов и прогнозирование пространственных распределений.
Нейронные сети: это биологически вдохновленные модели, которые могут обучаться на больших объемах данных. Нейронные сети могут быть использованы для решения различных задач обработки пространственных данных, таких как распознавание образов, извлечение признаков и прогнозирование.
Глубокое обучение: это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети с несколькими скрытыми слоями. Глубокие нейронные сети могут быть использованы для решения сложных задач обработки пространственных данных, таких как сегментация изображений и генерация карт.
Примеры применения ИИ в картографии. ИИ уже используется для решения различных картографических задач. Вот несколько примеров:
1. Классификация изображений: ИИ может быть использована для автоматической классификации изображений с помощью спутниковых снимков или аэрофотосъемки. Это может быть полезно для таких задач, как картирование типов землепользования, выявление изменений в землепользовании и обнаружение объектов, представляющих интерес.
2. Кластеризация: ИИ может быть использован для автоматической группировки пространственных объектов на основе их сходства. Это может быть полезно для таких задач, как выявление кластеров преступности, идентификация районов с похожими демографическими характеристиками и определение границ районов.
3. Прогнозирование: ИИ может быть использован для прогнозирования пространственных распределений, таких как плотность населения, риски стихийных бедствий и распространение заболеваний. Это может быть полезно для таких задач, как планирование инфраструктуры, реагирование на чрезвычайные ситуации и разработка мер общественного здравоохранения.
4. Картирование: ИИ может быть использован для создания карт, которые представляют пространственные данные и отношения в понятной и информативной форме. Это может включать создание карт, которые отображают закономерности, выявленные с помощью методов ИИ, а также создание интерактивных карт, которые позволяют пользователям исследовать данные.
Заключение. ИИ является мощным инструментом, который может быть использован для анализа пространственных данных и выявления закономерностей в картографии. Методы ИИ могут автоматизировать задачи, которые ранее выполнялись вручную, и могут обеспечить новые insights, которые невозможно получить с помощью традиционных методов. По мере развития технологий ИИ можно
Список использованной литературы:
1. Аналакова О. Х. и др. Картография для решения глобальных проблем: анализ и визуализация данных
//Символ науки. - 2023. - №. 9-1. - С. 92-94.
2. Михеева Т. И. Data Mining в геоинформационных технологиях //Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. - 2006. - №. 41. - С. 96-99.
3. Молокина Т. С., Колесников А. А. Анализ состояния и перспективы развития визуализации пространственных данных //Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). - 2021. - Т. 26. - №. 4. - С. 73-82.
© Аналакова О., Ёллыева О., 2024
УДК 551.55
Бадахова Г.Х.
Доцент, СКФУ, г. Ставрополь
ТЕМПЕРАТУРНЫЙ РЕЖИМ ТЕПЛОГО ПЕРИОДА ГОДА В АРИДНЫХ РАЙОНАХ СТАВРОПОЛЬСКОГО КРАЯ
Аннотация
Работа посвящена анализу температурного режима аридных районов Ставрополья в теплый период года в XXI веке. Динамика его изменения оценивается посредством сравнения современных данных с температурными характеристиками двух многолетних периодов ХХ века.
Ключевые слова: теплый период, температура воздуха, увлажнение.
Несмотря на относительно небольшую площадь, Ставрополье отличается разнообразием ландшафтов: от полупустынь на востоке до среднегорных альпийских лугов на юге. Метеонаблюдения в аридной зоне проводят метеостанции Дивное, Арзгир и Рощино. Термические ресурсы аридной зоны высоки: средняя годовая температура воздуха от 11.6 °С в Дивном до 12.2 °С в Рощино, средняя температура теплого периода (ТП) около 20 °С (табл. 1).
Таблица 1
Температурные характеристики теплого периода года за 2001-2023 гг. (°С)
Станция IV V VI VII VIII IX X ТП
Средняя температура
Дивное 11.1 17.8 23.1 25.8 25.5 18.8 11.3 19.1
Арзгир 11.0 17.7 23.3 26.0 25.7 19.0 11.6 19.2
Рощино 11.2 18.0 23.4 26.0 25.8 19.8 12.4 19.5
Средняя максимальная температура
Дивное 17.6 24.6 30.4 33.3 33.2 25.7 17.0 26.0
Арзгир 17.4 24.6 30.5 33.1 33.2 25.9 17.1 26.0
Рощино 18.1 25.1 30.9 33.6 33.4 26.7 18.1 26.6
Средняя минимальная температура
Дивное 5.7 11.8 16.4 18.8 18.1 12.8 7.1 13.0
Арзгир 5.3 11.6 16.5 18.9 18.3 12.9 7.2 13.0
Рощино 5.7 12.1 17.0 19.4 18.8 14.1 8.0 13.6
