От логистики до сельского хозяйства: как в Беларуси используются геоинформационные системы
Сегодня для работы с пространственными данными активно используются геоинформационные системы (ГИС). С их помощью можно не просто отобразить объект на карте, но и проанализировать его в контексте окружающей обстановки. Благодаря этому ГИС помогают решать задачи в самых разных сферах: от анализа покупательной способности в районах города до моделирования распространения лесных пожаров и планирования маршрутов общественного транспорта. О развитии этого направления в стране и будущих разработках корреспондент «Р» поговорила с директором предприятия «Геоинформационные системы» НАН Беларуси Сергеем Золотым.
Источник
Сегодня для работы с пространственными данными активно используются геоинформационные системы (ГИС). С их помощью можно не просто отобразить объект на карте, но и проанализировать его в контексте окружающей обстановки. Благодаря этому ГИС помогают решать задачи в самых разных сферах: от анализа покупательной способности в районах города до моделирования распространения лесных пожаров и планирования маршрутов общественного транспорта. О развитии этого направления в стране и будущих разработках корреспондент «Р» поговорила с директором предприятия «Геоинформационные системы» НАН Беларуси Сергеем Золотым.
— Геоинформационные системы — это системы сбора, хранения, анализа и графической визуализации географических данных и связанной с ними информации об объектах. Их основой служит топографическая карта или снимок, сделанный космическим аппаратом, — вводит в курс дела Сергей Золотой. — Допустим, на карте отмечен определенный объект — детский сад. Кроме базовой информации, такой как его расположение, с помощью геоинформационных систем мы можем узнать и дополнительные сведения: сколько детей там вмещается, сколько сотрудников работает, где находится ближайшая остановка общественного транспорта от здания и так далее.
Источник
Forwarded from Институт почвоведения и агрохимии СО РАН
Проведенные исследования показали, что комплексное использование малоглубинных методов электроразведки, аэрофотосъемки и определения базовых физических свойств почв способствовало значительному повышению уровня информативности данных для эффективного решения задач внутрипольного зонирования почвенного покрова сельскохозяйственных угодий. Методы малоглубинной электроразведки позволяют уточнять внутрипольное зонирование почвенного покрова, полученного на основе вегетационных индексов (ASF, NDVI и другие), проводить зонирование исследуемых почв в горизонтальном и вертикальном направлениях. Это способствует сокращению объема полевых и лабораторных (химико-аналитических) исследований свойств почв, от которых, тем не менее, нельзя полностью отказаться для выявления истинных причин снижения почвенного плодородия на отдельных участках и, соответственно, урожайности сельскохозяйственных культур. Применение этих методов должно найти широкое применение при почвенно-агрохимическом обследовании агроэкосистем. По результатам проведенных исследований опубликована научная статья:
Автор новости: к.б.н., в.н.с. лаб. агрохимии Барсуков П.А.
#исследование_ИПА_СО_РАН
#АГХ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Forwarded from Новый Космос
🛰⚡️ НТВ, Москва24 и РЕГНУМ: о радарных проектах «Нового космоса»
В технологическом кластере «Ломоносов» по случаю дня рождения российского ученого М.В.Ломоносова прошел открытый диалог с компаниями-резидентами.
📌 Отдельное внимание получили проекты высокоточных радарных систем наблюдения от компании «Новый космос». Сразу несколько федеральных СМИ — НТВ, Москва 24 и РЕГНУМ — рассказали о проекте, отметив его потенциал для экологии, промышленности и безопасности.
📌 Генеральный директор компании, Антон Алексеев, продемонстрировал опытный образец мульикоптерного БПЛА с радиолокатором «Аргос», а также рассказал о создаваемом космическом аппарате «Окулус», который будет способен получать детализированные радарные изображения при любой погоде и в любое время суток.
📌 Возможности спутниковой группировке позволят, например, решить следующие задачи:
Благодарим коллег за ТВ-сюжеты и обзоры в интернете!
✅ НТВ: https://www.ntv.ru/novosti/2949897/
✅ Москва24: https://www.m24.ru/videos/gorod/19112025/848530
✅ РЕГНУМ: https://regnum.ru/news/4003460
В технологическом кластере «Ломоносов» по случаю дня рождения российского ученого М.В.Ломоносова прошел открытый диалог с компаниями-резидентами.
📌 Отдельное внимание получили проекты высокоточных радарных систем наблюдения от компании «Новый космос». Сразу несколько федеральных СМИ — НТВ, Москва 24 и РЕГНУМ — рассказали о проекте, отметив его потенциал для экологии, промышленности и безопасности.
📌 Генеральный директор компании, Антон Алексеев, продемонстрировал опытный образец мульикоптерного БПЛА с радиолокатором «Аргос», а также рассказал о создаваемом космическом аппарате «Окулус», который будет способен получать детализированные радарные изображения при любой погоде и в любое время суток.
📌 Возможности спутниковой группировке позволят, например, решить следующие задачи:
• фиксировать лесные пожары на ранних стадиях;
• отслеживать изменение состояния газо- и нефтепроводов, ЛЭП и других протяжённых объектов;
• обнаруживать изменения в инфраструктуре с точностью до нескольких миллиметров;
• выявлять экологические нарушения, включая нефтяные разливы.
Благодарим коллег за ТВ-сюжеты и обзоры в интернете!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Кафедра картографии и геоинформатики МГУ
🌐 В высокорейтинговом международном журнале Cartography and Geographic Information Science (Q1 WoS) вышла статья ведущего научного сотрудника, и.о. зав. кафедрой Т. Е. Самсонова «Animated transitions between proportional symbol and choropleth representations on multiscale thematic maps».
В статье рассматривается новое направление картографии — визуализация преобразований пространственных данных посредством картографических анимаций. Основаная цель таких анимаций — обучение, возможность сделать более понятными соотношения между различными картографическими представлениями, которые отражают последовательные этапы пространственного анализа.
Исследование выполнено на примере операций нормирования и агрегирования, которые сопровождают взаимные преобразования между картодиаграммами и картограммами на мультимасштабных тематических картах. Агрегирование происходит при переходе от более мелких единиц картографирования к более крупным, нормирование — при переходе от абсолютных единиц измерения показателя к относительным.
Целостность рассматриваемой системы преобразований обеспечивается введением четырех возможных состояний и шести возможных переходов между ними. В процессе переходов происходит интерполяция цвета, а также геометрий картографических представлений: границ единиц картографирования и символов, используемых в картодиаграммах. Переходы визуализируются в виде анимаций.
Реализация выполнена в среде Observable на языке программирования JavaScript. Апробация выполнена на примере муниципальной статистики Росстата по сбору зерновых в Ростовской, Волгоградской и Саратовской области за 2017 год.
Важной особенностью работы, которая нечасто встречается в отечественных картографических исследованиях, является существенный по объему раздел, посвященный пользовательскому опыту использования анимаций. В работе проведен опрос 32 человек, которым было необходимо оценить наглядность анимаций по разным критериям 👩🏻💻👨🏻💻
В результате опроса было установлено, что предложенные реализации анимаций позитивно воспринимаются респондентами, которые в большинстве случаев (77,2%) сочли, что анимации наглядно показывают операции агрегирования и нормирования. При этом сложные преобразования, сочетающие обе эти операции, оказались более ясными для пользователей в последовательном (composite), а не параллельном (mixed) варианте.
Также пользователи предпочли постоянную скорость анимаций без ускорения или замедления, и указали на то, что цветовой тон картограмм и картодиграмм должен быть однаковым, поскольку это уменьшает когнитивную нагрузку и поддерживает уверенность в том, что разными способами изображения показано одно и то же явление.
Полный текст статьи доступен здесь, а дополнительные материалы (программный код, видеофайлы анимаций) можно загрузить с репозитория Zenodo.
Тимофей Евгеньевич выражает благодарность всем, кто нашел время и возможность поучаствовать в пользовательском опросе 🤗
В статье рассматривается новое направление картографии — визуализация преобразований пространственных данных посредством картографических анимаций. Основаная цель таких анимаций — обучение, возможность сделать более понятными соотношения между различными картографическими представлениями, которые отражают последовательные этапы пространственного анализа.
Исследование выполнено на примере операций нормирования и агрегирования, которые сопровождают взаимные преобразования между картодиаграммами и картограммами на мультимасштабных тематических картах. Агрегирование происходит при переходе от более мелких единиц картографирования к более крупным, нормирование — при переходе от абсолютных единиц измерения показателя к относительным.
Целостность рассматриваемой системы преобразований обеспечивается введением четырех возможных состояний и шести возможных переходов между ними. В процессе переходов происходит интерполяция цвета, а также геометрий картографических представлений: границ единиц картографирования и символов, используемых в картодиаграммах. Переходы визуализируются в виде анимаций.
Реализация выполнена в среде Observable на языке программирования JavaScript. Апробация выполнена на примере муниципальной статистики Росстата по сбору зерновых в Ростовской, Волгоградской и Саратовской области за 2017 год.
Важной особенностью работы, которая нечасто встречается в отечественных картографических исследованиях, является существенный по объему раздел, посвященный пользовательскому опыту использования анимаций. В работе проведен опрос 32 человек, которым было необходимо оценить наглядность анимаций по разным критериям 👩🏻💻👨🏻💻
В результате опроса было установлено, что предложенные реализации анимаций позитивно воспринимаются респондентами, которые в большинстве случаев (77,2%) сочли, что анимации наглядно показывают операции агрегирования и нормирования. При этом сложные преобразования, сочетающие обе эти операции, оказались более ясными для пользователей в последовательном (composite), а не параллельном (mixed) варианте.
Также пользователи предпочли постоянную скорость анимаций без ускорения или замедления, и указали на то, что цветовой тон картограмм и картодиграмм должен быть однаковым, поскольку это уменьшает когнитивную нагрузку и поддерживает уверенность в том, что разными способами изображения показано одно и то же явление.
Полный текст статьи доступен здесь, а дополнительные материалы (программный код, видеофайлы анимаций) можно загрузить с репозитория Zenodo.
Тимофей Евгеньевич выражает благодарность всем, кто нашел время и возможность поучаствовать в пользовательском опросе 🤗
Forwarded from 2035. Новости НТИ
Студенты создали систему обнаружения дыма для беспилотников
Источник: Наука Mail
Молодые разработчики представили систему мгновенного обнаружения пожаров с помощью беспилотников. Ее уникальность — в двухэтапной проверке: ИИ не только находит возгорание, но и подтверждает его, минимизируя ложные тревоги.
Команда студентов-инженеров «Первые из КПК!» разработала бортовую систему обнаружения дыма и определения координат очагов возгорания по видеопотоку. Об этом Науке Mail сообщила пресс-служба «Университета 2035».
Система способна в реальном времени находить дым на горизонте и вычислять координаты очага с высокой точностью более 84% — по видеопотоку и без подключения к интернету. Она использует каскад ИИ-моделей: первая анализирует видео, вторая фильтрует ложные срабатывания. Скорость реакции — менее 1 секунды. За это время система успевает отправить уведомление о возгорании на станцию оператора.
Разработчики отмечают, что архитектура позволяет добавить новые функции: расширенный алертинг, интеграцию с сенсорами и улучшенный экспорт данных. В планах — доработать MVP до уровня готового продукта для интеграции в беспилотники.
Источник: Наука Mail
Молодые разработчики представили систему мгновенного обнаружения пожаров с помощью беспилотников. Ее уникальность — в двухэтапной проверке: ИИ не только находит возгорание, но и подтверждает его, минимизируя ложные тревоги.
Команда студентов-инженеров «Первые из КПК!» разработала бортовую систему обнаружения дыма и определения координат очагов возгорания по видеопотоку. Об этом Науке Mail сообщила пресс-служба «Университета 2035».
Система способна в реальном времени находить дым на горизонте и вычислять координаты очага с высокой точностью более 84% — по видеопотоку и без подключения к интернету. Она использует каскад ИИ-моделей: первая анализирует видео, вторая фильтрует ложные срабатывания. Скорость реакции — менее 1 секунды. За это время система успевает отправить уведомление о возгорании на станцию оператора.
Разработчики отмечают, что архитектура позволяет добавить новые функции: расширенный алертинг, интеграцию с сенсорами и улучшенный экспорт данных. В планах — доработать MVP до уровня готового продукта для интеграции в беспилотники.
Наука Mail
Система обнаружения пожаров для дронов с ИИ: новая российская разработка
Российские студенты разработали автономную систему для беспилотников. Обнаружение возгораний за 1 секунду с точностью 84%. Двухэтапная проверка ИИ снижает ложные тревоги.
Изучение возможностей использования спутниковых снимков и данных дронов для контроля за ходом строительных работ
Дроны признаны важным инженерным инструментом благодаря способности выполнять объёмные измерения земляных работ с типичным разрешением около 3 см. Кроме того, они повышают ситуационную осведомлённость на строительных площадках малого и среднего размера: данные высокого разрешения можно собрать и обработать в ортофотопланы и плотные 3D облака точек всего за 24–48 часов. Это привело к широкому распространению дронов в строительной отрасли.
Однако когда зона интереса расширяется до десятков или даже сотен километров — что типично для мегапроектов, — возникают сложности, и становятся очевидными ограничения дронов. Именно здесь на первый план выходят данные со спутников. Благодаря доступности данных с разрешением 30 см от нескольких спутниковых группировок эта технология способна сыграть значительную роль в отрасли — при условии, что участники строительного рынка преодолеют свой скептицизм.
Источник
Дроны признаны важным инженерным инструментом благодаря способности выполнять объёмные измерения земляных работ с типичным разрешением около 3 см. Кроме того, они повышают ситуационную осведомлённость на строительных площадках малого и среднего размера: данные высокого разрешения можно собрать и обработать в ортофотопланы и плотные 3D облака точек всего за 24–48 часов. Это привело к широкому распространению дронов в строительной отрасли.
Однако когда зона интереса расширяется до десятков или даже сотен километров — что типично для мегапроектов, — возникают сложности, и становятся очевидными ограничения дронов. Именно здесь на первый план выходят данные со спутников. Благодаря доступности данных с разрешением 30 см от нескольких спутниковых группировок эта технология способна сыграть значительную роль в отрасли — при условии, что участники строительного рынка преодолеют свой скептицизм.
Источник
🔥2🥱1
Forwarded from Центр Агроаналитики Минсельхоза России
МИНСЕЛЬХОЗ РОССИИ ОПРЕДЕЛИТ ГРАНИЦЫ СЕЛЬХОЗУГОДИЙ ПО ВСЕЙ СТРАНЕ
Минсельхоз России с 1 марта 2026 года получит право устанавливать и изменять границы сельскохозяйственных угодий, сообщается в постановлении кабмина.
«Решение об установлении границ сельскохозяйственных угодий или решение об изменении границ сельскохозяйственных угодий принимается Министерством сельского хозяйства Российской Федерации по видам сельскохозяйственных угодий (пашня, сенокос, пастбище (за исключением оленьих пастбищ), залежь, земли, занятые многолетними насаждениями (садами, виноградниками и др.) отдельно для каждого субъекта Российской Федерации путем издания приказа, к которому прилагаются сведения о границах сельскохозяйственных угодий», — говорится в документе.
Подробнее: https://clck.ru/3QdQYq
Минсельхоз России с 1 марта 2026 года получит право устанавливать и изменять границы сельскохозяйственных угодий, сообщается в постановлении кабмина.
«Решение об установлении границ сельскохозяйственных угодий или решение об изменении границ сельскохозяйственных угодий принимается Министерством сельского хозяйства Российской Федерации по видам сельскохозяйственных угодий (пашня, сенокос, пастбище (за исключением оленьих пастбищ), залежь, земли, занятые многолетними насаждениями (садами, виноградниками и др.) отдельно для каждого субъекта Российской Федерации путем издания приказа, к которому прилагаются сведения о границах сельскохозяйственных угодий», — говорится в документе.
Подробнее: https://clck.ru/3QdQYq
Forwarded from Флай Дрон
Китайские археологи обнаружили остатки поселения династии Мин (1368 — 1644). Сохранились руины 150 зданий. Исследования проводили с помощью дронов.
Находку сделали на вершине горы в уезде Юй города Янцюань (провинция Шаньси). Площадь поселения оценили в более чем 17,5 тысяч квадратных метров. Каменные строения располагались не только на вершине, но и на склонах горы, поэтому без беспилотников обнаружить их остатки было бы проблематично. Постройки возводили с учетом горного рельефа, так что у поселения появилась естественная оборонительная система.
Археологи уже провели выездную экспертизу объекта, передает МИР 24.
Находку сделали на вершине горы в уезде Юй города Янцюань (провинция Шаньси). Площадь поселения оценили в более чем 17,5 тысяч квадратных метров. Каменные строения располагались не только на вершине, но и на склонах горы, поэтому без беспилотников обнаружить их остатки было бы проблематично. Постройки возводили с учетом горного рельефа, так что у поселения появилась естественная оборонительная система.
Археологи уже провели выездную экспертизу объекта, передает МИР 24.
Forwarded from Геоскан
Представьте регион, в котором между населенными пунктами десятки километров тайги и сопок, а береговая линия уходит за горизонт. В таких условиях для принятия взвешенных управленческих решений необходима актуальная информация о состоянии территории. Для решения этой задачи в 2023 году по заказу Министерства архитектуры и градостроительства было запущено создание цифрового двойника Сахалинской области.
В 2023 и 2024 годах специалисты Геоскана выполнили аэрофотосъемку территории общей площадью более 1000 кв. км. В прошлом году с помощью БВС «Геоскан 201» и «Геоскан Gemini» мы получили более 340 тыс. снимков разрешением 5 см/пиксель. На их основе были созданы трехмерные модели местности и ортофотопланы в трех масштабах: 1:500, 1:2000, 1:10 000. Также были подготовлены каркасные модели зданий в восьми населенных пунктах региона и набор тематических карт.
Эти данные использовались для:
Все материалы интегрированы в ГИС «Цифровой двойник градостроительной отрасли Сахалинской области». Теперь в системе доступны:
Это делает цифровой двойник не просто моделью, а инструментом управления территорией — от планировки и выдачи разрешений до контроля строительства и инвентаризации.
В мае 2025 года проект получил федеральное признание, победив в конкурсе «ПРОФ-IT. Инновация» в номинации «Цифровой двойник».
Сейчас работы продолжаются. В 2025 году Геоскан выполнил съемку еще 1400 кв. км, и после обработки цифровой двойник охватит 2400 кв. км территории Сахалинской области.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Forwarded from 2035. Новости НТИ
Развитие систем мониторинга лесов в России: взгляд экспертов
Источник: Лесной комплекс
Цифровизация лесной отрасли за последние несколько лет сильно ускорилась. Мы, как облачный провайдер, ощущаем это по тому, как меняются запросы клиентов и партнёров: растёт потребность в данных, в вычислительных мощностях, в платформах для хранения больших массивов снимков и телеметрии.
Сейчас уже вполне нормально воспринимаются проекты, где беспилотники, спутниковая съёмка и автоматический анализ массивов данных работают в связке, чтобы контролировать вырубку, отслеживать пожары, мониторить состояние делянок. Раньше такие истории были больше из разряда пилотов, а сейчас это полноценные рабочие инструменты.
Big Data здесь используется очень приземлённо и практично. Это и анализ спутниковых снимков за годы, и прогнозирование изменений лесных массивов, и построение моделей риска — от пожаров до распространения вредителей.
Многие данные стекаются в облако, потому что объёмы огромные, а инфраструктуру под такие нагрузки в одиночку не всем выгодно держать. Мы видим, что компании чаще делают ставку на гибридный подход: часть данных — на объекте, а «тяжёлые» вычисления — в облаке.
Примером являются разработки ТГУ и Института оптики атмосферы СО РАН, создающих систему раннего обнаружения возгораний, и сервис НТИ, прогнозирующий распространение огня с точностью выше 87%.
Что касается технологии Big Data, то сегодня это фактически «нервная система» современной лесной отрасли. Она применяется в трёх ключевых направлениях.
Первое — это интеграция данных: спутники, дроны, метеоданные, IoT-сенсоры, ФГИС ЛК, ЛесЕГАИС — всё объединяется в единые аналитические контуры.
Второе направление — это построение моделей состояния лесов: оценка биомассы, крон, динамики рубок, пожарной опасности.
Третье: сравнение большого числа источников данных — от отчётов арендаторов до снимков высокого разрешения — для задач автоматической сверки и выявления возможных нарушений.
Источник: Лесной комплекс
Цифровизация лесной отрасли за последние несколько лет сильно ускорилась. Мы, как облачный провайдер, ощущаем это по тому, как меняются запросы клиентов и партнёров: растёт потребность в данных, в вычислительных мощностях, в платформах для хранения больших массивов снимков и телеметрии.
Сейчас уже вполне нормально воспринимаются проекты, где беспилотники, спутниковая съёмка и автоматический анализ массивов данных работают в связке, чтобы контролировать вырубку, отслеживать пожары, мониторить состояние делянок. Раньше такие истории были больше из разряда пилотов, а сейчас это полноценные рабочие инструменты.
Big Data здесь используется очень приземлённо и практично. Это и анализ спутниковых снимков за годы, и прогнозирование изменений лесных массивов, и построение моделей риска — от пожаров до распространения вредителей.
Многие данные стекаются в облако, потому что объёмы огромные, а инфраструктуру под такие нагрузки в одиночку не всем выгодно держать. Мы видим, что компании чаще делают ставку на гибридный подход: часть данных — на объекте, а «тяжёлые» вычисления — в облаке.
Примером являются разработки ТГУ и Института оптики атмосферы СО РАН, создающих систему раннего обнаружения возгораний, и сервис НТИ, прогнозирующий распространение огня с точностью выше 87%.
Что касается технологии Big Data, то сегодня это фактически «нервная система» современной лесной отрасли. Она применяется в трёх ключевых направлениях.
Первое — это интеграция данных: спутники, дроны, метеоданные, IoT-сенсоры, ФГИС ЛК, ЛесЕГАИС — всё объединяется в единые аналитические контуры.
Второе направление — это построение моделей состояния лесов: оценка биомассы, крон, динамики рубок, пожарной опасности.
Третье: сравнение большого числа источников данных — от отчётов арендаторов до снимков высокого разрешения — для задач автоматической сверки и выявления возможных нарушений.
Лесной комплекс
Развитие систем мониторинга лесов в России: взгляд экспертов | Лесной комплекс
Лесное хозяйство является важнейшей отраслью способствующей поддержанию экологического баланса и обеспечению устойчивого развития не только на территории отдельно взятой страны, но и на планете в целом. В современных условиях, когда мир сталкивается с глобальными…
Forwarded from Прозрачный Мир
Из за чего строгие экологические правила в Каспии работают только на бумаге
Наши коллеги из «Законного космоса» разобрали, почему строгие экологические законы пяти прикаспийских стран не спасают Каспий от разливов и сбросов. Оказывается, проблема вовсе не в отсутствии норм, а в том, что между нарушением и наказанием остается огромный разрыв. Страны действуют разобщенно, фиксация ущерба затягивается, а современные технологии используются лишь частично. Однако «Законный космос» нашёл необычное, но вполне осязаемое решение. Подробности можно прочитать в их материале по ссылке.
Наши коллеги из «Законного космоса» разобрали, почему строгие экологические законы пяти прикаспийских стран не спасают Каспий от разливов и сбросов. Оказывается, проблема вовсе не в отсутствии норм, а в том, что между нарушением и наказанием остается огромный разрыв. Страны действуют разобщенно, фиксация ущерба затягивается, а современные технологии используются лишь частично. Однако «Законный космос» нашёл необычное, но вполне осязаемое решение. Подробности можно прочитать в их материале по ссылке.
Forwarded from CNews.ru
Разработчики системы георазведки с помощью БПЛА отбились от 120-миллионных претензий госфонда
https://www.cnews.ru/news/top/2025-12-02_razrabotchiki_sistemy_georazvedki
https://www.cnews.ru/news/top/2025-12-02_razrabotchiki_sistemy_georazvedki
CNews.ru
Разработчики системы георазведки с помощью БПЛА отбились от 120-миллионных претензий госфонда - CNews
Как стало известно CNews, Арбитражный суд Москвы отказался удовлетворять иск Фонда поддержки проектов Национальной технологической инициативы (Фонд НТИ) к ООО «Скан аэро» о взыскании 160,4 млн руб...