Искусственный интеллект и геоинформационные системы
Автор: Аманкулова Н.А., Молмакова М.С., Каримова Г.Т.
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 11 т.9, 2023 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются современные аспекты использования искусственного интеллекта (ИИ) в ГИС. В последние годы ИИ стал широко применяться в различных областях, включая географические информационные системы (ГИС). Интеграция ИИ в ГИС открывает новые возможности и перспективы для анализа и обработки географических данных. В работе исследуется роль искусственного интеллекта в ГИС и его влияние на различные аспекты геоинформационной науки. Описываются основные задачи, которые может решать ИИ в ГИС, такие как автоматическое распознавание объектов на карте, прогнозирование и моделирование географических процессов, оптимизация маршрутов и принятие решений. Также рассматриваются различные методы и виды искусственного интеллекта, которые применяются в ГИС, такие как нейронные сети и машинное обучение. Описываются примеры конкретных применений ИИ в ГИС, таких как прогнозирование пожаров, анализ местности для поиска ресурсов, определение оптимального расположения объектов инфраструктуры и другие. Представлены этапы применения искусственного интеллекта и программных средств для решения геоинформационных задач. Исследование показывает, что использование искусственного интеллекта в географических информационных системах способствует более точному и эффективному анализу географических данных, помогает выявить скрытые закономерности и улучшить принятие решений в различных сферах. Искусственный интеллект становится важным инструментом для работы с геоданными и способствует развитию более интеллектуальных и автоматизированных ГИС.
Искусственный интеллект, геоинформационные системы, машинное обучение, компьютерное зрение, мониторинг, нейронные сети
Короткий адрес: https://sciup.org/14129263
IDR: 14129263 | DOI: 10.33619/2414-2948/96/36
Список литературы Искусственный интеллект и геоинформационные системы
- Жигалов К. Ю., Аветисян К. Р., Маркова С. В. Перспективы использования систем искусственного интеллекта в задачах автоматизированного обновления картографического материала // Московский экономический журнал. 2021. №1. С. 20-28. https://doi.org/10.24412/2413-046Х-2021-10014
- Singh R. Where deep learning meets GIS // Esri. 2019.
- Popovich V. V. Intelligent GIS conceptualization // Information Fusion and Geographic Information Systems (IF AND GIS 2013) Environmental and Urban Challenges. 2014. P. 17-44. https://doi.org/10.1007/978-3-642-31833-7_2
- Серая Е. С., Шеина С. Г., Петров К. С., Матвейко Р. Б. Интеллектуальная городская среда. Интеграция ГИС и BIM // Инженерный вестник Дона. 2019. №1 (52). С. 106.
- Arnold C. R. Locating Low Head Dams Using a Deep Learning Model in ArcGIS Pro With Aerial Imagery. 2023.
- Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения. Казань: Издательство Казанского университета, 2018. 121 с.
- Попков А. В. Применение нейронных сетей и искусственного интеллекта для целей территориального планирования // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2013. №4 (28). С. 48-55.
- Кабаева Г. Д., Аманкулова Н. А. Обработка геологических данных горной промышленности кыргызстана и перспективы применения технологий big data // Известия Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова. 2018. №3. С. 492-498.
- Сюсюра Д. А., Коваленко А. В. Использование методов машинного обучения и нейронных сетей для прогнозирования и анализа социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края // Прикладная математика: современные проблемы математики, информатики и моделирования. 2020. №II. С. 141-144.
- Колесников А. А., Кикин П. М., Комиссарова Е. В., Касьянова Е. Л. Использование технологий машинного обучения при решении геоинформационных задач // ИнтерКарто. ИнтерГис. 2018. Т. 24. №2. С. 371-384. https://doi.org/10.24057/2414-9179-2018-2-24-371-384
- Калиев Д. Т. Использование нейронных сетей при динамическом анализе сейсмических данных // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2022. Т. 4. №2. С. 28. https://doi.org/10.54859/kjogi108576
- Гришин В.А., Тихов М. С.: Методы обработки данных и моделирование на языке R. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2019. 54 с.
- Самсонов Т. Е. Визуализация и анализ географических данных на языке R. М.. 2021.
- Постолит А.В. Основы исскуственного интеллекта в примерах на Python. СПб., 2021. 448 с.
