Россия
Россия
Россия
УДК 332.27 Охрана земельной собственности
ГРНТИ 36.01 Общие вопросы геодезии и картографии
В условиях постоянного изменения окружающей среды и стремительной урбанизации государство ежедневно сталкивается с принятием решений в области территориального планирования. В целях обеспечения рационального использования природных ресурсов и ограничения воздействия негативных процессов необходим комплексный подход к управлению территориями. Регионом исследования в данной работе явилась Тюменская область, отличающаяся своей нефтегазоносностью, большими площадями земель лесного фонда и земель сельскохозяйственного назначения. Статья посвящена разработке программного модуля для оценки пространственно-временной динамики средоформирующего потенциала территории Тюменской области, что позволит оптимизировать процесс принятия решений на различных ведомственных уровнях при территориальном планировании в отношении ценных категорий земель. Предлагаемая методика представлена на базе программного обеспечения QGIS. Она включает в себя ряд этапов, начиная с выбора и анализа исходных данных и заканчивая визуализированным результатом работ. В качестве инструмента генерации данных разработан программный модуль с использованием языка программирования PyQt5 для QGIS. За счет обработки большого объема информации, повышения точности анализа применение методики может оптимизировать сотрудничество между различными уровнями власти и общества, что позволит создать комфортные условия на территории населенных пунктов и за их пределами. Такой инструмент может быть использован для исследований в области сельского хозяйства, экологии и охраны окружающей среды при разработке стратегий и планов развития территорий на различных уровнях.
программный модуль, территориальное планирование, геоинформационная система, средоформирующий потенциал, мониторинг окружающей среды
1. Сизов А.П., Черных Е.Г., Щукина В.Н. и др. Характеристика оптимальности структуры угодий по результатам исчисления средоформирующего потенциала территории // Геодезия, землеустройство и кадастры: проблемы и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам V Международной научно-практической конференции, посвященной 105-летнему юбилею кафедры геодезии и дистанционного зондирования. Омск: Омский ГАУ, 2023. С. 482–486.
2. Емельянов А.А., Ерешко М.В., Сизов О.С. и др. Обзор современных облачных платформ обработки и аналитики данных ДЗЗ и информационных продуктов на их основе // Исследование Земли из космоса. 2022. № 2. С. 72–87. DOIhttps://doi.org/10.31857/S020596142202004X. https://elibrary.ru/download/elibrary_48412711_14151132.pdf
3. Черкасов А.А., Махмудов Р.К., Сопнев Н.В. Пространственный анализ городов и агломераций: интеграция технологий ГИС и Big Data // Наука. Инновации. Технологии. 2021. № 4. С. 95–112. DOIhttps://doi.org/10.37493/2308-4758.2021.4.6. https://elibrary.ru/download/elibrary_47831763_60111062.pdf
4. Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р. Актуальность применения искусственного интеллекта при решении геодезических задач // Символ науки: международный научный журнал. 2022. № 12-2. С. 39–40.
5. Верхотуров А.А., Мелкий В.А. Разработка систем регионального мониторинга земель на основе атласного картографирования // Известия Томского политехнического института. Инжиниринг георесурсов. 2016. Т. 327, № 7. С. 66–83.
6. Колесников А.А. Анализ методов и средств искусственного интеллекта для анализа и интерпретации данных активного дистанционного зондирования // Вестник СГУГиТ. 2022. Т. 27, № 3. С. 74–94. DOIhttps://doi.org/10.33764/2411-1759-2022-27-3-74-94. https://vestnik.sgugit.ru/wp-content/uploads/2022/06/74-94.pdf
7. Гура Д.А., Дубенко Ю.В., Марковский И.Г. Разработка концепции интеллектуального блока обработки данных в системе мониторинга мостов с применением сканирующих технологий // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2020. № 2 (54). С. 14–24. DOIhttps://doi.org/10.21685/2072-3059-2020-2-2. https://izvuz_tn_eng.pnzgu.ru/files/izvuz_tn_eng.pnzgu.ru/02220.pdf
8. Drobež P., Grigillo D., Lisec A., et al. Remote sensing data as a potential source for establishment of the 3D cadastre in Slovenia // Geodetski vestnik. 2016. Vol. 60. No. 3. Р. 392–422. DOIhttps://doi.org/10.15292/GEODETSKI-VESTNIK.2016.03.392-422. https://www.researchgate.net/publication/309402619_Remote_sensing_data_as_a_potential_source_for_establishment_of_the_3D_cadastre_in_Slovenia
9. Масютенко Н.П., Чуян Н.А., Кузнецов А.В. и др. Система оценки ресурсного потенциала агроландшафтов для формирования экологически сбалансированных агроландшафтов. Курск: ГНУ ВНИИЗиЗПЭ РАСХН, 2012. 67 c.
10. Хатиб А., Малинников В.А. Автоматизированная классификация растительного покрова средиземноморского ландшафта по космическим изображениям высокого пространственного разрешения с учетом спектрально-текстурных и топографических признаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18, № 2. С. 51–63. DOIhttps://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-2-51-63. http://d33.infospace.ru/jr_d33/2021v18n2/51-63.pdf
11. Minville-Gallagher M. L’Afrique de l’Ouest a l’heure des acquisitions massives de terres // Revue Possibles. 2013. Vol. 36. No. 3. P. 60–72. DOIhttps://doi.org/10.62212/revuepossibles.v36i3.371. https://doi.org/10.62212/revuepossibles.v36i3.371
12. Colin J.-Ph., Le Meur P-Y., Léonard É. Les politiques d’enregistrement des droits fonciers. Du cadre légal aux pratiques locales. Paris: Karthala, 2009. 534 p.
13. Беленко В.В. Концепция и технология мониторинга земель застраиваемых территорий по материалам космической съемки: дис. … д-ра техн. наук. М., 2019. 209 с.
14. Лебедев Ю.В. Эколого-экономическая оценка средоформирующего потенциала лесных ландшафтов Красноярского края // География и природные ресурсы. 2013. № 2. С. 166–173.
15. Дубровский А.В. Методические подходы к моделированию и прогнозированию рационального использования земельных ресурсов с применением геотехнологий // Вестник СГУГиТ. 2022. Т. 27, № 3. С. 145–156. DOIhttps://doi.org/10.33764/2411-1759-2022-27-3-145-156. https://vestnik.sgugit.ru/upload/vestnik/sborniki/2022/27_3/145-156.pdf
