Анализ источников пространственных данных в развитии технологии недропользования

Проведено исследование разницы между растровыми и векторными данными; определены основные типы данных, которые используются для представления геопространственных данных; выявлены сильные и слабые стороны хранения данных в растровом формате; дано описание атрибутов, некоторых основных функций и типов растровых данных. Существует множество источников пространственных и атрибутных данных. Источники пространственных данных: печатные карты, аэрофотоснимки, дистанционно воспринимаемые образы, выборочные данные из опросов, существующие файлы цифровых данных. Пространственные данные могут существовать во множестве форматов и содержат больше, чем просто информацию о конкретном местоположении. Различают два типа в соответствии с технологией хранения: растровые и векторные данные. Пространственные данные могут быть классифицированы как необработанные и производные. По мере того как собирают данные из окружающей среды, картографы используют свое восприятие для обнаружения шаблонов и последующей подготовки данных для создания карты. Статистические данные являются атрибутами пространственных объектов. Все источники пространственных данных формируются разными классами систем. Основное различие между пространственными и всеми другими типами данных, когда речь идет о статистическом анализе, заключается в необходимости учитывать такие факторы, как высота, расстояние и площадь в аналитическом процессе.

Некрасов Г. А., Поливода Д. Э., Прокофьева Е. Н. Анализ источников пространственных данных в развитии технологии недропользования // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2020. – № 5. – С. 164–176. DOI: 10.25018/0236-14932020-5-0-164-176.

Публикация подготовлена в ходе проведения работы (№ 20-04-033 проекта) в рамках Программы «Научный фонд Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)» в 2020 – 2021 гг. и в рамках государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации «5-100».

Некрасов Глеб Александрович¹ — студент, e-mail: alax-27@mail.ru,
Поливода Денис Эдуардович¹ — студент, e-mail: depolivoda@edu.hse.ru,
Прокофьева Екатерина Николаевна¹ — канд. техн. наук, профессор, e-mail: eprokofyeva@hse.ru,
¹ Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».

Прокофьева Е.Н., e-mail: eprokofyeva@hse.ru.

1. Chadalawada J., Espinoza-Molina D., Datcu M. Assessment of earth observation data content based on data compression — application to settlements understanding // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2012, pp. 6130—6133. DOI: 10.1109/ igarss.2012.6352207.

2. Lionel Gueguen Classifying compound structures in satellite images: a compressed representation for fast queries // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014, Vol. 53, pp. 1803—1818. DOI: 10.1109/tgrs.2014.2348864.

3. Hansaem Park, Kwangseob Kim, Kiwon Lee Geo-data visualization on online and offline mode of mobile web using HTML5 / 4th International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications (EORSA). 2016. pp. 237—240. DOI: 10.1109/eorsa.2016.7552804.

4. Scrapy 1.4 documentation. 2019. Available at: https://docs.scrapy.org/en/latest (accessed 21 May 2019).

5. Olston C., Najork M. Web crawling // Foundations and Trends in Information Retrieval, 2010, vol. 4, no 3, pp. 175—246.

6. Hsieh J. M., Gribble S. D., Levy H. M. The architecture and implementation of an extensible web crawler / Proceedings of the 7th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation, NSDI 2010, April 28—30, 2010, San Jose, CA, USA.

7. Бойко В. В., Савинков В. М. Проектирование баз данных информационных систем. 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 1989. —350 с.

8. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. —М.: Мир, 1985.

9. Jibo Xie, Guoqing Li Implementing next-generation national earth observation data infrastructure to integrate distributed big earth observation data // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2016. DOI: 10.1109/IGARSS.2016.7729042.

10. Mamatha Y. N., Ananth A. G. Content based image retrival of satellite imageris using soft quiery based color composite techniques // International Journal of Computer Applications. 2010, Vol. 7, No 5. DOI: 10.5120/1156-1379.

11. Vostrikov A. V., Prokofeva E. N., Goncharenko S. N., Gribanov I. V. Analytical modeling for the modern mining industry // Eurasian Mining. 2019. No 2(32). Pp. 30—35. DOI: 10.17580/ em.2019.02.07.

12. Гончаренко С. Н., Ле Б. З., Стоянова И. А., Петров И. В. Моделирование параметров инновационных водоохранных мероприятий на основе производственно-технологических показателей добычи угля на предприятиях Вьетнама // Горный журнал. — 2014. — № 9. — С. 143—146.

13. Гончаренко С. Н., Коростелев Д. Б. Системный анализ и прогноз показателей и индикаторов эффективности деятельности в сфере охраны окружающей среды и природопользования // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № 9. — С. 104—110. DOI: 10.25018/0236-1493-2018-9-0-104-110.

14. Гончаренко С. Н., Коростелев Д. Б. Методы и модели комплексной оценки системной связи эффективности природоохранной политики и управленческих решений в сфере использования природных ресурсов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № 11. — С. 70—76. DOI: 10.25018/0236-1493-2018-11-0-70-76.

15. Умербеков Ж. Ж., Гончаренко С. Н. Обоснование эффективности внедрения целевой модели управления производственной безопасностью горнодобывающей компании // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № 8. — С. 225—234.

16. Prokofeva E. N., Vostrikov A. V., Shapovalenko G. N., Alvarez A. The development of effective geomonitoring for mining area with industrial review // Eurasian Mining. 2017. No 2. Pp. 61—63. DOI: 10.17580/em.2017.02.15.

17. Alvarez A., Fernandez E., Prokofeva E. N., Vostrikov A. V. The building of effective systems of training and development for mining engineers with the basis of digital technologies // Eurasian Mining. 2019. No 1(31). Pp. 49—52. DOI: 10.17580/em.2019.01.12.

18. Zotov L., Frolova N., Shum C. Gravity changes over russian river basins from GRACE / Planetary Exploration and Science: Recent Results and Advances. Berlin: Birkhauser/Springer, 2015, pp 45—59.

19. Shepel T., Grafe B., Hartlieb P., Drebenstedt C., Malovyk A. Evaluation of cutting forces in granite treated with microwaves on the basis of multiple linear regression analysis // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 2018, Vol. 107, Pp. 69—74. DOI:10.1016/j. ijrmms.2018.04.043.

20. Temkin I., Deryabin S., Konov I. Soft computing models in an intellectual open-pit mines transport control system // Procedia Computer Science, 2017. Vol. 120, pp. 411—416. DOI: 10.1016/j.procs.2017.11.257.

21. Темкин И. О., Дерябин С. А., Конов И. С., Клебанов Д. А. Метод определения состояния технологических дорог карьера при управлении взаимодействием роботизированных элементов горнотранспортного комплекса // Горный журнал. — 2018. — № 1. — С. 78—82.

22. Prokofeva E. N., Vostrikov A. V., Fernandez E., Borisov N. Navigation satellite systems as the audit foundation for mining companies // Eurasian Mining. 2017. No 1. Pp. 30—32. DOI: 10.17580/em.2017.01.08.

23. Рыльникова М. В., Галченко Ю. П. Возобновляемые источники энергии при комплексном освоении недр. — М.: ИПКОН РАН, 2015. — 122 с.

24. Rylnikova M., Ainbinder I., Radchenko D. Role of safety justification of mining development for the regulatory framework formation and mineral resources management // E3S Web of Conferences. 2018. 41, Article 01033. DOI: 10.1051/e3sconf/20184101033.