Базы геопространственных знаний как инструмент поддержки принятия решений: опыт и перспективы

Геоинформатика

УДК:

528.9

DOI:

10.22389/0016-7126-2025-1023-9-14-24

1 Лебзак А.О.

2 Янкелевич С.С.

Год:

2025

№:

1023

Страницы:

14-24

Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)

1,

2,

Аннотация:

Базы геопространственных знаний, являясь совершенно новым геоинформационным продуктом, уже подтвердили свою эффективность в качестве инструмента поддержки принятия решений в самых разных отраслях. В статье рассмотрена сущность баз геопространственных знаний, предложено определение понятия «база геопространственных знаний» с учетом выявленных особенностей. Приведены примеры успешной разработки и внедрения баз геопространственных знаний для различных сфер деятельности, реализованных на базе Сибирского государственного университета геосистем и технологий, что подтверждает их применимость. Выявлены технологии, такие как вероятностные блокчейны и графы геопространственных знаний, применение которых поможет снизить трудоемкость процесса создания баз геопространственных знаний, сделать их более качественными и доступными. Кроме того, отмечена необходимость отказа от реляционной модели при создании баз геопространственных знаний в пользу открытых моделей, таких как EAV

Ключевые слова:

блокчейн, граф геопространственных знаний, искусственный интеллект, картографирование геопространственных знаний, структура баз геопространственных знаний

Список литературы:

1. Бровко Е. А. Система государственного топографического мониторинга: механизм формирования баз геопространственных знаний об изменениях местности // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. – 2023. – Т. 1. – № 2. – С. 3–9. DOI: 10.33764/2618-981X-2023-1-2-3-9.

2. Дышленко С. Г. Геознание и пространственные задачи // Перспективы науки и образования. Международный электронный научный журнал. – 2017. – № 2 (26). – С. 12–16. URL: https://pnojournal.wordpress.com/ (дата обращения: 05.12.2018).

3. Краснощёков А. Н., Трифонова Т. А., Мищенко Н. В. Геоинформационные системы в экологии – Владимир: Владимирский государственный университет, – 2004. – 152 c.

4. Коваленко Н. И. Извлечение знаний для интеллектуальных транспортных систем // Перспективы науки и образования. – 2014. – № 5 (11). – С. 45–52.

5. Литвинцева Е.К. Переход от геопространственных данных к геопространственным знаниям: анализ понятийного аппарата действующих российских стандартов и современного отечественного научного дискурса // Геодезия и картография. – 2025. – № 5. – С. 47-57. DOI: 10.22389/0016-7126-2025-1019-5-47-57.

6. Янкелевич С.С., Кухаренко Е.Л. Методологическое обоснование содержания, структуры и программной реализации базы геопространственных знаний территориальных образований // Геодезия и картография. – 2024. – № 9. – С. 33-45. DOI: 10.22389/0016-7126-2024-1011-9-33-45.

7. Ceballos C. J. P., Jobst M., Gartner G. (2023) Understanding Relevance in Maps through the Use of Knowledge Graphs // International Journal of Cartography. 9 (3), pp. 466–487. DOI: 10.1080/23729333.2023.2257962.

8. Christidis K., Devetsikiotis M. (2016) Blockchains and smart contracts for the internet of things // IEEE Access. 4, pp. 2292–2303. DOI: 10.1109/ACCESS.2016.2566339.

9. Hofer B., Mäs S., Brauner J., Bernard L. (2016) Towards a knowledge base to support geoprocessing workflow development // International Journal of Geographical Information Science. 31 (4), pp. 694–716. DOI: 10.1080/13658816.2016.1227441.

10. Hofer B., Papadakis E., Mäs S. (2017) Coupling Knowledge with GIS Operations: The Benefits of Extended Operation Descriptions // ISPRS International Journal of Geo-Information. 6 (2): 40, DOI: 10.3390/ijgi6020040.

11. Xu H., Ai T., Qingsheng G., Xiao Y. (2023) From maps to geospatial knowledge graph: geospatial knowledge representation and reasoning // Abstracts of the ICA. 6, 269, DOI: 10.5194/ica-abs-6-279-2023.

12. Yang Z., Salman T., Jain R., Di Pietro R. (2022) Decentralization using quantum blockchain: a theoretical analysis // IEEE Transactions on Quantum Engineering. 3, pp. 1–16. DOI: 10.1109/TQE.2022.3207111.

13. Zhuang C., Xie Zh., Ma K., Guo M., Wu L. (2018) A Task-Oriented Knowledge Base for Geospatial Problem-Solving // ISPRS International Journal of Geo-Information. 7 (11), DOI: 10.3390/ijgi7110423.

Образец цитирования:

Лебзак А.О.,

Янкелевич С.С.,

Базы геопространственных знаний как инструмент поддержки принятия решений: опыт и перспективы // Геодезия и картография. – 2025. – № 9. – С. 14-24. DOI: 10.22389/0016-7126-2025-1023-9-14-24

СТАТЬЯ

Поступила в редакцию: 22.04.2025

Принята к публикации: 06.08.2025

Опубликована: 20.10.2025