СУЧАСНИЙ ПІДХІД ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ЗБОРУ ТА АНАЛІЗУ ПРОСТОРОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ

Автор(и)

  • М.А. Кухар Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова image/svg+xml
  • Т.С. Горошанський Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.33042/2522-1809-2025-3-191-401-407

Ключові слова:

геодезія, технології, ГІС, програмування, просторові дані, геодезичне обладнання, нейронна мережа

Анотація

У статті проведено аналіз можливостей сучасного геодезичного обладнання для збору просторової інформації, вирішення геодезичних задач з урахуванням особливостей вбудованого програмного забезпечення та сучасні тенденції обробки просторової інформації, застосовуючи ГІС з долученням методів програмування Python.
У дослідженні використовуються методи: спостереження, порівняння, аналізу, вибірки, синтезу, моделювання.

Посилання

Кухар М.А., Доброходова О.В., Євдокімов А.А., Мироненко М.Л. Порівняльний аналіз сучасних електронних геодезичних приладів. Комунальне господарство міст. Серія: Технічні науки та архітектура. 2021. Т. 4, № 164. С. 117-121.

Кухар М.А., Доброходова О.В., Євдокімов А.А., Мироненко М.Л. Можливості сучасного електронного геодезичного обладнання та тенденції його розвитку. Комунальне господарство міст. Серія: Технічні науки та архітектура. 2021. Т. 4, № 164. С. 117-121.

Kukhar M.A., Myronenko M.L., Kobzan S.M., Maslii L.O. Analysis of the main aspects of modern tools for solving geodetic problems. Modern systems of science and education in the USA, EU and other countries. 2023. №16-01. P. 37-42.

Lutso V.V. Qualification work on the topic: Application of 3D scanning in urban planning (2021).

William E. Carter, Ramesh L. Shrestha, and K. Clint Slatton Geodetic laser scanning. American Institute of Physics. 41-47 (2007).

Pimpler E. Programming ArcGIS 10.1 with Python Cookbook. Packt Publishing. 2013. 304 p.

Аналіз можливостей мови програмування Python для роботи з просторовими даними. Scientific Journal «ScienceRise». 2019. №4(57). С. 40-45.

Кухар М.А. Концептуальні моделі підтримки прийняття рішень в багаторівневих системах адміністрування. Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2020. № 3. С.51-56.

Mrowczyn M., Sztubecki J., Greinert A. Compression of results of geodetic displacement measurements using the PCA method and neural networks. Measurement. 2020. №158. P. 1-12.

Kukhar M.A., Myronenko M.L., Kobzan S.M., Maslii L.O. An overview of the possibilities of solving geodetic problems using modern spatial analysis software tools. Modern systems of science and education in the USA, EU and other countries. 2023. №16-01. P. 43-48

Manushi Majumdar Dev Summit 2021: Pre-Trained Models in ArcGIS. URL: https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/analytics/devsummit-2021-pre-trained-models-in-arcgis/.

Завантаження

Опубліковано

2025-06-13