Технология создания цифровой карты сельскохозяйственных угодий на территории сельскохозяйственных организаций Ленинградской области с применением QGIS

Геоинформатика

УДК:

528.9

DOI:

10.22389/0016-7126-2022-990-12-40-48

1 Белоусов А.О.

2 Богданов В.Л.

Год:

2022

№:

990

Страницы:

40-48

Санкт-Петербургский государственный аграрный университет

1,

2,

Аннотация:

Рассмотрена технология создания цифровой карты сельскохозяйственных угодий в QGIS с целью формирования информационной базы о состоянии земель сельскохозяйственного назначения отдельных хозяйств. Выделены основные этапы создания цифровой карты, ключевые проблемы на этапе пространственной привязки растровых изображений, предложены пути их решения. Разработан алгоритм создания атрибутивной таблицы с использованием языка программирования Python, позволяющий избегать ошибок в процессе заполнения семантической части формируемой информационной базы. Выделены основные инструменты оцифровки растровых изображений. С целью выявления ошибок в процессе формирования графической части информационной базы предложен модуль топологического редактирования. Полученные результаты исследования могут быть использованы органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации и местного самоуправления для принятия решений в сфере управления земельно-имущественными отношениями отдельного субъекта.

Ключевые слова:

алгоритм создания информационной базы, атрибутивная таблица, база данных, векторизация границ сельскохозяйственных угодий, геоинформационные системы, земли сельскохозяйственного назначения, состояние земель сельскохозяйственного назначения, цифровая карта, Quantum GIS

Список литературы:

1. Андреева О. А. Геоинформационное семантическое моделирование // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 3 (13). – С. 27–32.

2. Белоусов А. О., Уварова Е. Л. Геоинформационные технологии в землеустройстве // Интеллектуальный потенциал молодых ученых как драйвер развития АПК: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых и обучающихся. Ч. 2. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский гос. аграрный ун-т, – 2021. – С. 124–127.

3. Гвишиани А. Д., Татаринов В. Н., Кафтан В. И., Лосев И. В., Маневич А. И. ГИС-ориентированная база данных для системного анализа и прогноза геодинамической устойчивости Нижне-Канского массива // Исследование Земли из космоса. – 2021. – № 1. – С. 53–66. DOI: 10.31857/S020596142101005X.

4. Козелкова Е. Н., Васикова А. Ф. Природоохранное зонирование территории на примере Белоярского района Ханты-Мансийского автономного округа – Югры // Международный научно-исследовательский журнал. – 2016. – № 11-5 (53). – С. 89–91. DOI: 10.18454/IRJ.2016.53.048.

5. Ковальова О. М. Аналіз розвитку відкритого програмного забезпечення ГІС і системи QGIS // Вісник Харківского Національного автомобільно-дорожнього університету. – 2020. – № 90. – С. 7–12. DOI: 10.30977/BUL.2219-5548.2020.90.0.7.

6. Крюков С. М., Дубровский А. В., Ершов А. В. Разработка технологии формирования границ избирательных участков с использованием программного комплекса QGIS // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2020. – Т. 7. – № 2. – С. 78–82. DOI: 10.33764/2618-981X-2020-7-2-78-82.

7. Леванков А. Н., Дудкин А. А. Нейросетевая идентификация неиспользуемых сельскохозяйственных земель на снимках дистанционного зондирования Земли в системе QGIS // Big data and advanced analytics. – 2021. – № 7-1. – С. 102–109.

8. Малочкин В. Ю., Горбачев С. Ю. ГИС как важный инструмент инвентаризации земель сельскохозяйственного назначения // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». – 2019. – № 2 (2). – С. 93–96. DOI: 10.24411/2658-3569-2019-12016.

9. Неволина Т. С. Создание картографического источника в QGIS // Синергия наук. – 2019. – № 38. – С. 141–148.

10. Павлова В. А., Степанова Е. А., Уварова Е. Л. Проектирование информационной базы инвентаризации земель сельскохозяйственного назначения // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2021. – Т. 65. – № 2. – С. 200–208.

11. Яроцкая Е. В., Патов А. М. Развитие отечественных географических информационных систем в условиях импортозамещения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского гос. аграрного ун-та. – 2016. – № 117. – С. 175–188.

12. Carosio ј. (2006) Geoinformationssysteme. Band 1. Institut für Geodäsie und Photogrammetrie. Eidgenössische Technische Hochschule Zürich 153 p.

13. Fastelli L., Rovai M., Andreoli M. (2018) A spatial integrated database for the enhancement of the agricultural custodianship role (SIDECAR) – some preliminary tests using Tuscany as a case-study region // Land Use Policy. 78., pp. 791–802. DOI: 10.1016/j.landusepol.2018.07.025.

14. Riehle D. (2020) Creating and growing community open source projects. PLoP `20: Proceedings of the 27th Conference on Pattern Languages of Programs pp. 1–14.

15. Rovai M., Andreoli M., Monacci F. (2020) A GIS-Based model for the enhancement of rural landscapes: the case study of Valdera – Tuscany (Italy) // Landscape Modelling and Decision Support. pp. 143–162. DOI: 10.1007/978-3-030-37421-1_8.

16. Yangouliba G. I., Kwawuvi D., Almoradie A. (2020) Suitable land assessment for rice crop in Burkina Faso using GIS, Remote Sensing and Multi Criteria Analysis // Journal of Geographic Information System. 12, pp. 683–696. DOI: 10.4236/jgis.2020.126039.

17. Yomralioglu T., McLaughlin J. Cadastre: Geo-Information innovations in land administration Springer, New Delhi, 335 p. DOI: 10.1007/978-3-319-51216-7.

Образец цитирования:

Белоусов А.О.,

Богданов В.Л.,

Технология создания цифровой карты сельскохозяйственных угодий на территории сельскохозяйственных организаций Ленинградской области с применением QGIS // Геодезия и картография. – 2022. – № 12. – С. 40-48. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-990-12-40-48

СТАТЬЯ

Поступила в редакцию: 12.11.2021

Принята к публикации: 29.11.2022

Опубликована: 20.01.2023