История развития геоинформатики и геоинформационных систем насчитывает более 40 лет. Термин геоиформационные системы появился в 1970 годы. Сначала это была технология, позволяющая привязать базу данных к изображению. Эту технологию стали называть пространственные информационные системы. Она, в основном, применялась в системах автоматизированного проектирования, но потом была перенесена в науки о земле, и пространственные информационные системы получили префикс гео. Появились разновидности этих систем: географические информационные системы, геодезические системы, картографические информационные системы, кадастровые информационные системы, космические информационные системы, экологические информационные систем и т.д. Причем на западе такие системы начали применят в экономике для обложения домохозяйств налогами, а в России они применялись для военных целей: наведение на цели управляемых баллистических, а потом и крылатых ракет, навигация атомных подводных лодок, управление войсками и т.д. Далее пространственные информационные системы стали применятся в строительстве, в автоматизированном картографировании, проектировании нефтепроводов, картографировании полезных ископаемых и т.д.
Необходимо так же различать термины геоинформационные системы, геоинформационные технологии и геоинформатика. Геоинформационные системы описывают объект исследований как систему или набор состояний системы, геоинформационные технологии позволяют переводить эту систему из одного состояния в другое. Геоинформатика, как наука, содержит совокупность теорий, методов, методик для описания состояний систем и перехода системы из одного состояние в другое.
За 40 лет развития геоинформатика в России прошла те же стадии своего развития, что и на западе: пионерский период, период государственных инициатив, период коммерческого развития, пользовательский период. Во время пользовательского периода геоинформатики происходит удовлетворение потребностей клиентов в получении пространственной информации. Пользовательский период стал развивается по законам сервиса и дал становление новому направлению - геоинформационному сервису [19, 36].
Развитие Интернет и больших данных началось несколько позднее, чем появилась геоинформатика. Интернет, как таковой, направлен на удовлетворение потребностей клиентов через интернет-сервисы [35 - 37]. Интернет - сервисы, которые направлены на удовлетворение клиентов в получении пространственной информации стали называться геоинформационными сервисами.
Недостаточный объем статьи не позволяет описать все результаты, полученные авторами в процессе предоставления услуг в области геоинформационного сервиса, поэтому остановимся на некоторых из них.
Геоинформационный сервис как наука включает в себя совокупность систем и технологий [1, 30, 33]. Геоинформационный сервис как сложная система разбивается на подсистемы ввода, хранения, обработки и вывода. Ввод пространственно-распределенных данных осуществляется методами дистанционного зондирования Земли из Космоса [9, 10, 26] или посредством аэросъемки и беспилотными летательными аппаратами [25, 27, 28, 37], методом геодезической съемки [14 - 16], цифрованием существующих карт и планов [12 - 15], использованием готовых данных на порталах вычислительных сетей ЭВМ [4, 15]. Подсистема хранения пространственной информации содержит многочисленные пространственные базы данных с возможностью хранения пространственно-распределенной информации [8, 35]. Обработка информации включает в себя преобразование пространственно-распределенных данных с целью агрегирования, выявления пространственных взаимоотношений, пространственного анализа и синтеза данных [2, 3, 5, 7]. Вывод пространственных данных тесно коррелирует с методами машинной графики, но имеет свои особенности [20]. Так, например, в геоинформационном картографировании необходимо применять традиционные методы картографирования: координатную сетку, условные картографические знаки, методы генерализации и т.д.
Процесс взаимодействия различных подсистем геоинформационного сервиса и представляет собой бесчисленное множество технологий геоинформационного сервиса. Технологии могут иметь общую универсальную направленность, которая может применятся в различных задачах и предметную направленность, применяемую в специальных задачах, таких как создание кадастровых планов, геомаркетинг, мониторинг, управление пространственными процессами, трехмерное моделирование, создание реалистических моделей [31].
Одним из значительных достижений в развитии геосервисов является переход от плоских представлений исследуемых объектов к объемным, то есть переход от двумерных (2D) к трехмерным (3D) моделям. Технологии 3D-моделирования активно используются архитекторами, строителями, дизайнерами, сотрудниками мультимедиа и т. д. [20].
Полученное изображение объекта в результате моделирования можно увидеть при разном освещении и под разными углами. Конечный объемный объект может быть представлен как объект из реального мира (дом, машина, дерево и т. д.). В основе построения модели могут быть различные материалы, будь то план здания или макет продукта, космические фотографии или планы городов, растровые и векторные изображения и т. д.
Известно, что для оптимального выбора программы для 3D-моделирования необходимо, прежде всего, четко определить цель и задачи построения 3D-модели. После достижения цели и определения основных задач построения модели можно приступить к выбору специализированного программного обеспечения.
На сегодняшний день на рынке представлены 3D-технологии, представленные огромным количеством различного программного обеспечения, единственное отличие которого, пожалуй, заключается только в цене, качестве визуализации моделируемого объекта и полноте набора интерфейсов.
Современному пользователю недостаточно создать модель; ее нужно представить так, чтобы ее было трудно отличить от оригинала. Это очень важно в архитектурном моделировании, дизайне, мультимедиа и т. д.
На сегодняшний день наиболее известными видами программного обеспечения для 3D-визуализации объектов являются: Autodesk 3dsMax, AutoCAD, Blender, Google SketchUp, 3DCrafter, Compass-3D, Ashampoo 3D CAD Professional, 3DZ 2Dto 3D, GraphiSoft ArchiCAD, Autodesk Architectural Desktop, Arc Плюс Прогресс, Cadsoft Envisioneer, Wings 3D, Ashampoo Home Designer Pro 2.0, NaroCAD. Такое разнообразие программного обеспечения позволяет проектировать как отдельные предметы, так и целые здания и сооружения, элементы для игр и мультимедиа. В среде архитектурного проектирования и моделирования наиболее популярными являются Autodesk 3dsMax, AutoCAD, Solidworks.
Эти виды программного обеспечения имеют очень широкий и сложный интерфейс, созданный для проектирования архитектурных конструкций и решения некоторых инженерных задач. Они чаще всего используются крупными компаниями, компаниями, работающими в области архитектуры и дизайна, поскольку их отличительной чертой является реалистичность модели. У дизайнера есть возможность нарисовать виртуальный образец со всеми мельчайшими инженерными компонентами. Еще одна не менее популярная программа для трехмерной визуализации объектов - Google SketchUp. Это программное обеспечение сделано для архитектуры и дизайна. Оно имеет довольно широкий интерфейс для создания модели, но его способность к визуализации значительно уступает, скажем, Autodesk 3dsMax или AutoCAD.
Оценка привлекательности жилья на основе геомаркетинговых систем. При оценке привлекательности жилья следует учитывать ряд факторов. Общее правило очевидно: последовательно теряются с течением времени потребительские свойства недвижимости, что приводит к снижению ее полезности, то есть к уменьшению ее стоимостии. Разбиение региона на кластеры позволяет сформировать интеллектуальную оценочную модель на основе нейро - сетевых методов [35]. Данная модель реализует процесс оценки кластеров в виде многослойного персептрона. По исходным данным формируется нейросетевая модель, результатом которой являются карты Кохонена.
Этап визуализации ранее полученных результатов осуществлялся с использованием возможностей геоинформационной системы (ГИС). Концепция оценки кластеров включает в себя следующие этапы: сбор исходных данных, создание математической модели оценки недвижимости, оценка параметров модели на основе непараметрических методов статистики, формулировка задачи в нейросетевом базисе, анализ параметров математической модели оценки недвижимости, основанный на результатах обучения нейронной сети. Предлагаемый подход к оценке городских кластеров позволяет расширить круг решаемых оценочных задач. В этом случае в математической модели учитывается субъективность, и тем самым повышается точность расчетов и снижаются затраты на их корректировку с течением времени.
Прогнозированние финансовых показателей премиальных магазинов одежды. Одной из первых задач обработки геопространственных данных является из геокодирование [35]. К целевой переменной прибавляются координаты. Далее данные привязываются к каждому квадрату (кластеру).
С помощью машинного нейросетевого обучения мы можем предсказывать, какая прибыль будет в каждом квадрате, т.е. какая будет прибыль магазина, если поставить его в тот или иной квадрат.
Далее необходимо нарисовать портрет потенциального покупателя, у которого достаток выше среднего. Необходимо понять, где они живут, для этого открываем геоинформационную систему, включаем необходимый слой. Богатые люди живут там, где самая дорогая недвижимость. Далее нужно понять поедут они в потенциальный магазин или нет. Для этого используем модель Хаффа.
Возьмем один магазин и одну точку проживания человека. С какой вероятностью человек из этой точки (квадрата) поедет на другой конец города? В качестве веса берем количество магазинов одежды в данном квадрате. И распределяем людей из данного квадрата по точкам вокруг него. Получаем, что с вероятностью 10% он поедет в магазин Д, с вероятностью 8% он поедет в магазин С и таким образом по всем магазинам. В квадрате у нас есть % количества людей, которые являются потенциальными покупателями, что может принести в будущем прибыль. Берем самые дорогие 20% недвижимости и вместо того, чтобы указывать количество людей, которое относится к данному магазину, пишем количество людей, умноженное на стоимость квадратного метра, и получился своеобразный эквивалент людей и денег. Богатый человек, который придет в магазин принесет больше прибыли, нежели 2 небогатых человека.
В результате машинного обучения формируется модель, которая используется в данной задаче. Исходную информацию представляет заказчик в виде таблицы с колонками: адрес, площадь и продажи по годам. Далее производится геокодирование данных, т.е. получение широты и долготы. Следующий этап - задание функции цели. По объему продаж за предыдущий период можно узнать, сколько магазин способен в идеале продавать. Строим регрессионную модель - это модель, которая будет получать на входе количество тех или иных объектов для любой точки. Берём все квадраты, которые есть в Москве и определяем для них прибыль. Получаем таблицу прибыли. Результаты заносим на карту (Рис. 2.1).
Выбор оптимального решения для расположения отделения банка. Создаются базовые слои, в которых для каждой ячейки выводится исходное значение для каждой переменной (именно в данной ячейке 100х100 метров).
В эти слои будут входить внешние данные: благосостояние, население, трафик, остановки, маршруты, конкуренты банка. После загрузки настраиваем отображение каждой сетки, добавляем цвет, изменяем градиент, добавляем текст и сохраняем.
Создаём агрегирующие слои, в которых в одной ячейке содержится число, равное сумме ячеек базового слоя в соответствующем радиусе.
Создаём бинарные относительные слои, в которых балл ставится в соответствии с принятым экспертным правилом. Создаём слой "Нормированный экспертный балл" (значения от 0 до 50) - переменная, агрегирующая информацию по 6 экспертным правилам (выбраны подрядчиком на основе опыта), заложенным в модель.
Создаём слой метки Отделения СКБ, при котором данные отображаются на карте в виде характеристик каждой метки. Аналогично создаём слой отделения конкурентов. Создаём слой предсказание рентабельности - для каждой ячейки выводится значение предсказанной по модели (машинное обучение) рентабельности офиса, в случае присутствия в этой точке (аналог показателя финансового результата до локации).
Создаём слой балл модели рентабельности - результат нормирования (преобразование в сопоставимую шкалу от 0 до 50) переменной "Предсказание рентабельности", которая получена путем машинного моделирования показателя рентабельности для каждого офиса на основе внешних факторов (благосостояние, численность населения, торговые центры в радиусе 2000 м., автостоянки/парковки в радиусе 2000 м.).
Слой решения - результат анализа сети офисов банка - для каждого офиса оценка его потенциала с учетом предпосылок по локации.
На карте отображается в виде раскрашенной метки в соответствии со следующими правилами.
С помощью геоинформационной системы на карте визуально отображаем потенциальные локации для отделений банка.
В результате проведенной работы были апробированы комбинированные методы геомаркетинга, позволяющие оценить расположение отделения банка, а также решить задачи размещения новых отделений. Перспективными зонами для открытия отделений банка являются территории с высокой плотностью населения как проживающего на данной территории, так и работающего, с большим числом организаций и объектов торгово-развлекательного назначения. Применение данной методики способствует грамотной организации банковской сети.
Использование геоинформационных служб для спасательных работ. Есть фирмы, которые используют геосервисы, чтобы помочь координаторам поиска и спасания определить, какие районы необходимо осмотреть, чтобы спасти людей, как зарегистрировать местонахождение членов экипажа, если они упали за борт и т. д.
В Российской Федерации ведется определенная работа по созданию агентств по чрезвычайным ситуациям с использованием единого номера 112. В этих агентствах активно используются геоинформационные службы, обеспечивающие картирование инцидента, места нахождения транспорта и оперативных служб на карте местности.
Геоинформационные службы предоставляют оператору подробную карту местности, на которой отображаются здания, дороги, объекты инфраструктуры. Позиция подписчика определяется автоматически. В случае аварийной ситуации, например, при выбросе вредных веществ в атмосферу, оператор сможет быстро найти социально значимые объекты и спланировать меры по спасению людей.
Эти услуги также позволяют находить необходимую справочную информацию, контролировать транспортные средства и строить оптимальные маршруты для оперативного прибытия спасателей в пострадавший район.
Геосервисы коммунальных услуг. Некоторые из наиболее распространенных приложений геосервисов включают местные органы власти, которые помогают жителям найти ближайшие общественные службы, такие как учреждения досуга, школы, транспорт и обработка. Пространственная информация все больше связывает потребителей и предприятия с помощью услуг на основе определения местоположения, определяемых через мобильное устройство с картами и другими данными, чтобы связать потребителей с местными услугами, такими как стоматология, парикмахерские, кафе и т. д. Пространственная информация служит основой для управления и планирования.
Геосервисы в строительстве и археологии. В области программного обеспечения название геосервис связано с двумя типами: поддержка геоинформационных систем и разработка интерфейсов для работы с пространственной информацией. Последняя категория относится к геосервисному интерфейсу прикладного программирования, который предоставляет разработчикам согласованный и полный доступ к структурированным данным. Используя интерфейс геосервиса, разработчики могут запрашивать данные с помощью SQL-подобных предложений геопространственных и временных фильтров, выполнения агрегации, сортировки, текстового поиска и пространственной проекции. Геоуслуги включают в себя возможность обеспечения безопасности частных домов, квартир и гаражей, а также обследования для выбора площадки строительства и строительства частных и инженерных сооружений.
Геоуслуги также означают услуги по археологическим исследованиям и раскопкам. Археологические геосервисные компании объединяют специалистов в области геофизики, геометрии и геоархеологии для предоставления специализированных материалов и широкого спектра услуг для проектов клиентов.
Геоинформационная служба на железнодорожном транспорте. Одной из основных целей создания геосервисов для железнодорожного транспорта является обеспечение комплексной пространственно согласованной информации по всем сферам его деятельности [6, 23, 32]. Геоинформационные службы должны обеспечивать ведение единой, оперативно обновляемой базы данных геоинформационных дорожных данных на всех иерархических электронных картах, планах и масштабных схемах, а также средств обмена информацией с другими автоматизированными системами.
Геоинформационный сервис в туризме. Индустрия туризма в настоящее время представляет собой огромный компьютеризированный бизнес с участием крупнейших мировых перевозчиков, гостиничных сетей и туристических агентств. Благодаря информационным технологиям современные туристические услуги становятся все более уникальными и индивидуальными, наиболее привлекательными и доступными для большинства потребителей. Туристический бизнес больше, чем другие отрасли, объединяется с информационными технологиями, которые содержат информацию о предлагаемых турах, туроператорах, предложениях, условиях проживания, путешествиях, восстановлении и т. д. Наглядность рассмотрения информации позволяет выбрать правильное решение, сделать лучший выбор услуг в соответствии с личными условиями и способностями клиентов. Туристическая сфера настолько разнообразна и огромна, что требует использования самых разнообразных информационных технологий, от всех известных технологий работы с текстом, таблицами и базами данных до использования специальных программных продуктов, которые автоматизируют деятельность каждой туристической компании или отеля.
Основная суть геоинформационных услуг заключается в возможности комбинировать данные описания (в первую очередь, числовые и текстовые) с конкретным местоположением. Учитывая это обстоятельство, можно сделать вывод, что для туристической сферы такие технологии имеют не второстепенное, а первостепенное значение.
Геоинформационные услуги интегрированы во все автомобильные навигаторы, которые помогают найти и проложить кратчайший путь к цели поездки, как в городе, так и по всей стране. Подключение служб, сообщающих о пробках, к услуге навигатора становится одним из основных факторов быстрого роста рынка навигаторов для автомобилей: это наиболее продуктивный способ ускорить поездку в современных городских пробках.
Установка навигационных чипов и многофункциональных геоинформационных сервисов в мобильных телефонах и гаджетах, помимо удобства для человека, также вызвала формирование огромной сферы продвижения товаров и услуг, добавив точки интереса к ГИС. Применяя точки интереса, можно очень быстро найти в неизвестном месте ближайший банкомат, ресторан, заправочную станцию или супермаркет.
В сферу геоинформационного обслуживания входят поставщики спутниковых изображений, цифровых карт, спутникового позиционирования сигналов и навигационных устройств [23]. Прямое влияние геоинформационных услуг связано с экономическим присутствием компаний, непосредственно участвующих в создании геоинформации (например, компаний, участвующих в цепочке создания стоимости, Google, Carifact и Garmin) и создаваемой ими стоимости. Технологии геоинформационных услуг имеют широкий спектр, что отражается в сферах их использования. Все виды использования технологий геоинформационных услуг приносят потребителям различные преимущества, и эти преимущества, в свою очередь, частично отражаются в доходах.
Практика показывает, что потребители готовы платить за использование геосервисных услуг. Кроме того, потребители получают выгоду от услуг, которые не фиксируются через доходы. Это следует из того, что многие сервисы бесплатны на момент использования (например, карты Google).
В сфере геосервисных технологий выделяется особый вид услуг, который называется геоинформационные услуги. Эти услуги предоставляются через компьютер или смартфон. Геоинформационные технологии обычно являются промежуточными, то есть они, как правило, не представляют ценности как таковые, но помогают потребителям участвовать в других видах деятельности и оказывают косвенное влияние, например, экономя время на покупку билетов или выбор места путешествия.
Геоинформационные технологии включают экономию времени и топлива за счет использования более эффективных навигационных устройств. Навигационные устройства уменьшают время в пути и расход топлива. Они оптимизируют маршруты, снижают риск опоздания и помогают избежать пробок.
Современная концепция геосервиса включает в себя множество технологий, которые ранее были дезинтегрированы. Основа для интеграции технологий в единый сервис и их общая интеграция стала возможной благодаря развитию геоинформатики и структуры пространственных данных. Геоданные представляют собой специфическую структурированную основу и информационный ресурс. Геоданные объединяют практически все типы данных, что позволяет использовать геоинформационные сервисы в любой отрасли и направлении. В то же время - это направление развивается в прикладном аспекте, и пока в нем мало научных исследований. Здесь есть полная аналогия с геоинформатикой. Геоинформатика возникла как чисто технологическая наука, но со временем стала опираться на некоторые теории и системы. Геосервис также ждет своего теоретизирования и систематизации.
История развития геоинформатики и геоинформационных систем насчитывает более 40 лет. Термин геоиформационные системы появился в 1970 годы. Сначала это была технология, позволяющая привязать базу данных к изображению. Эту технологию стали называть пространственные информационные системы. Она, в основном, применялась в системах автоматизированного проектирования, но потом была перенесена в науки о земле, и пространственные информационные системы получили префикс гео. Появились разновидности этих систем: географические информационные системы, геодезические системы, картографические информационные системы, кадастровые информационные системы, космические информационные системы, экологические информационные систем и т.д. Причем на западе такие системы начали применят в экономике для обложения домохозяйств налогами, а в России они применялись для военных целей: наведение на цели управляемых баллистических, а потом и крылатых ракет, навигация атомных подводных лодок, управление войсками и т.д. Далее пространственные информационные системы стали применятся в строительстве, в автоматизированном картографировании, проектировании нефтепроводов, картографировании полезных ископаемых и т.д.
Необходимо так же различать термины геоинформационные системы, геоинформационные технологии и геоинформатика. Геоинформационные системы описывают объект исследований как систему или набор состояний системы, геоинформационные технологии позволяют переводить эту систему из одного состояния в другое. Геоинформатика, как наука, содержит совокупность теорий, методов, методик для описания состояний систем и перехода системы из одного состояние в другое.
За 40 лет развития геоинформатика в России прошла те же стадии своего развития, что и на западе: пионерский период, период государственных инициатив, период коммерческого развития, пользовательский период. Во время пользовательского периода геоинформатики происходит удовлетворение потребностей клиентов в получении пространственной информации. Пользовательский период стал развивается по законам сервиса и дал становление новому направлению - геоинформационному сервису [19, 36].
Развитие Интернет и больших данных началось несколько позднее, чем появилась геоинформатика. Интернет, как таковой, направлен на удовлетворение потребностей клиентов через интернет-сервисы [35 - 37]. Интернет - сервисы, которые направлены на удовлетворение клиентов в получении пространственной информации стали называться геоинформационными сервисами.
Недостаточный объем статьи не позволяет описать все результаты, полученные авторами в процессе предоставления услуг в области геоинформационного сервиса, поэтому остановимся на некоторых из них.
Геоинформационный сервис как наука включает в себя совокупность систем и технологий [1, 30, 33]. Геоинформационный сервис как сложная система разбивается на подсистемы ввода, хранения, обработки и вывода. Ввод пространственно-распределенных данных осуществляется методами дистанционного зондирования Земли из Космоса [9, 10, 26] или посредством аэросъемки и беспилотными летательными аппаратами [25, 27, 28, 37], методом геодезической съемки [14 - 16], цифрованием существующих карт и планов [12 - 15], использованием готовых данных на порталах вычислительных сетей ЭВМ [4, 15]. Подсистема хранения пространственной информации содержит многочисленные пространственные базы данных с возможностью хранения пространственно-распределенной информации [8, 35]. Обработка информации включает в себя преобразование пространственно-распределенных данных с целью агрегирования, выявления пространственных взаимоотношений, пространственного анализа и синтеза данных [2, 3, 5, 7]. Вывод пространственных данных тесно коррелирует с методами машинной графики, но имеет свои особенности [20]. Так, например, в геоинформационном картографировании необходимо применять традиционные методы картографирования: координатную сетку, условные картографические знаки, методы генерализации и т.д.
Процесс взаимодействия различных подсистем геоинформационного сервиса и представляет собой бесчисленное множество технологий геоинформационного сервиса. Технологии могут иметь общую универсальную направленность, которая может применятся в различных задачах и предметную направленность, применяемую в специальных задачах, таких как создание кадастровых планов, геомаркетинг, мониторинг, управление пространственными процессами, трехмерное моделирование, создание реалистических моделей [31].
Одним из значительных достижений в развитии геосервисов является переход от плоских представлений исследуемых объектов к объемным, то есть переход от двумерных (2D) к трехмерным (3D) моделям. Технологии 3D-моделирования активно используются архитекторами, строителями, дизайнерами, сотрудниками мультимедиа и т. д. [20].
Полученное изображение объекта в результате моделирования можно увидеть при разном освещении и под разными углами. Конечный объемный объект может быть представлен как объект из реального мира (дом, машина, дерево и т. д.). В основе построения модели могут быть различные материалы, будь то план здания или макет продукта, космические фотографии или планы городов, растровые и векторные изображения и т. д.
Известно, что для оптимального выбора программы для 3D-моделирования необходимо, прежде всего, четко определить цель и задачи построения 3D-модели. После достижения цели и определения основных задач построения модели можно приступить к выбору специализированного программного обеспечения.
На сегодняшний день на рынке представлены 3D-технологии, представленные огромным количеством различного программного обеспечения, единственное отличие которого, пожалуй, заключается только в цене, качестве визуализации моделируемого объекта и полноте набора интерфейсов.
Современному пользователю недостаточно создать модель; ее нужно представить так, чтобы ее было трудно отличить от оригинала. Это очень важно в архитектурном моделировании, дизайне, мультимедиа и т. д.
На сегодняшний день наиболее известными видами программного обеспечения для 3D-визуализации объектов являются: Autodesk 3dsMax, AutoCAD, Blender, Google SketchUp, 3DCrafter, Compass-3D, Ashampoo 3D CAD Professional, 3DZ 2Dto 3D, GraphiSoft ArchiCAD, Autodesk Architectural Desktop, Arc Плюс Прогресс, Cadsoft Envisioneer, Wings 3D, Ashampoo Home Designer Pro 2.0, NaroCAD. Такое разнообразие программного обеспечения позволяет проектировать как отдельные предметы, так и целые здания и сооружения, элементы для игр и мультимедиа. В среде архитектурного проектирования и моделирования наиболее популярными являются Autodesk 3dsMax, AutoCAD, Solidworks.
Эти виды программного обеспечения имеют очень широкий и сложный интерфейс, созданный для проектирования архитектурных конструкций и решения некоторых инженерных задач. Они чаще всего используются крупными компаниями, компаниями, работающими в области архитектуры и дизайна, поскольку их отличительной чертой является реалистичность модели. У дизайнера есть возможность нарисовать виртуальный образец со всеми мельчайшими инженерными компонентами. Еще одна не менее популярная программа для трехмерной визуализации объектов - Google SketchUp. Это программное обеспечение сделано для архитектуры и дизайна. Оно имеет довольно широкий интерфейс для создания модели, но его способность к визуализации значительно уступает, скажем, Autodesk 3dsMax или AutoCAD.
Оценка привлекательности жилья на основе геомаркетинговых систем. При оценке привлекательности жилья следует учитывать ряд факторов. Общее правило очевидно: последовательно теряются с течением времени потребительские свойства недвижимости, что приводит к снижению ее полезности, то есть к уменьшению ее стоимостии. Разбиение региона на кластеры позволяет сформировать интеллектуальную оценочную модель на основе нейро - сетевых методов [35]. Данная модель реализует процесс оценки кластеров в виде многослойного персептрона. По исходным данным формируется нейросетевая модель, результатом которой являются карты Кохонена.
Этап визуализации ранее полученных результатов осуществлялся с использованием возможностей геоинформационной системы (ГИС). Концепция оценки кластеров включает в себя следующие этапы: сбор исходных данных, создание математической модели оценки недвижимости, оценка параметров модели на основе непараметрических методов статистики, формулировка задачи в нейросетевом базисе, анализ параметров математической модели оценки недвижимости, основанный на результатах обучения нейронной сети. Предлагаемый подход к оценке городских кластеров позволяет расширить круг решаемых оценочных задач. В этом случае в математической модели учитывается субъективность, и тем самым повышается точность расчетов и снижаются затраты на их корректировку с течением времени.
Прогнозированние финансовых показателей премиальных магазинов одежды. Одной из первых задач обработки геопространственных данных является из геокодирование [35]. К целевой переменной прибавляются координаты. Далее данные привязываются к каждому квадрату (кластеру).
С помощью машинного нейросетевого обучения мы можем предсказывать, какая прибыль будет в каждом квадрате, т.е. какая будет прибыль магазина, если поставить его в тот или иной квадрат.
Далее необходимо нарисовать портрет потенциального покупателя, у которого достаток выше среднего. Необходимо понять, где они живут, для этого открываем геоинформационную систему, включаем необходимый слой. Богатые люди живут там, где самая дорогая недвижимость. Далее нужно понять поедут они в потенциальный магазин или нет. Для этого используем модель Хаффа.
Возьмем один магазин и одну точку проживания человека. С какой вероятностью человек из этой точки (квадрата) поедет на другой конец города? В качестве веса берем количество магазинов одежды в данном квадрате. И распределяем людей из данного квадрата по точкам вокруг него. Получаем, что с вероятностью 10% он поедет в магазин Д, с вероятностью 8% он поедет в магазин С и таким образом по всем магазинам. В квадрате у нас есть % количества людей, которые являются потенциальными покупателями, что может принести в будущем прибыль. Берем самые дорогие 20% недвижимости и вместо того, чтобы указывать количество людей, которое относится к данному магазину, пишем количество людей, умноженное на стоимость квадратного метра, и получился своеобразный эквивалент людей и денег. Богатый человек, который придет в магазин принесет больше прибыли, нежели 2 небогатых человека.
В результате машинного обучения формируется модель, которая используется в данной задаче. Исходную информацию представляет заказчик в виде таблицы с колонками: адрес, площадь и продажи по годам. Далее производится геокодирование данных, т.е. получение широты и долготы. Следующий этап - задание функции цели. По объему продаж за предыдущий период можно узнать, сколько магазин способен в идеале продавать. Строим регрессионную модель - это модель, которая будет получать на входе количество тех или иных объектов для любой точки. Берём все квадраты, которые есть в Москве и определяем для них прибыль. Получаем таблицу прибыли. Результаты заносим на карту (Рис. 2.1).
Выбор оптимального решения для расположения отделения банка. Создаются базовые слои, в которых для каждой ячейки выводится исходное значение для каждой переменной (именно в данной ячейке 100х100 метров).
В эти слои будут входить внешние данные: благосостояние, население, трафик, остановки, маршруты, конкуренты банка. После загрузки настраиваем отображение каждой сетки, добавляем цвет, изменяем градиент, добавляем текст и сохраняем.
Создаём агрегирующие слои, в которых в одной ячейке содержится число, равное сумме ячеек базового слоя в соответствующем радиусе.
Создаём бинарные относительные слои, в которых балл ставится в соответствии с принятым экспертным правилом. Создаём слой "Нормированный экспертный балл" (значения от 0 до 50) - переменная, агрегирующая информацию по 6 экспертным правилам (выбраны подрядчиком на основе опыта), заложенным в модель.
Создаём слой метки Отделения СКБ, при котором данные отображаются на карте в виде характеристик каждой метки. Аналогично создаём слой отделения конкурентов. Создаём слой предсказание рентабельности - для каждой ячейки выводится значение предсказанной по модели (машинное обучение) рентабельности офиса, в случае присутствия в этой точке (аналог показателя финансового результата до локации).
Создаём слой балл модели рентабельности - результат нормирования (преобразование в сопоставимую шкалу от 0 до 50) переменной "Предсказание рентабельности", которая получена путем машинного моделирования показателя рентабельности для каждого офиса на основе внешних факторов (благосостояние, численность населения, торговые центры в радиусе 2000 м., автостоянки/парковки в радиусе 2000 м.).
Слой решения - результат анализа сети офисов банка - для каждого офиса оценка его потенциала с учетом предпосылок по локации.
На карте отображается в виде раскрашенной метки в соответствии со следующими правилами.
С помощью геоинформационной системы на карте визуально отображаем потенциальные локации для отделений банка.
В результате проведенной работы были апробированы комбинированные методы геомаркетинга, позволяющие оценить расположение отделения банка, а также решить задачи размещения новых отделений. Перспективными зонами для открытия отделений банка являются территории с высокой плотностью населения как проживающего на данной территории, так и работающего, с большим числом организаций и объектов торгово-развлекательного назначения. Применение данной методики способствует грамотной организации банковской сети.
Использование геоинформационных служб для спасательных работ. Есть фирмы, которые используют геосервисы, чтобы помочь координаторам поиска и спасания определить, какие районы необходимо осмотреть, чтобы спасти людей, как зарегистрировать местонахождение членов экипажа, если они упали за борт и т. д.
В Российской Федерации ведется определенная работа по созданию агентств по чрезвычайным ситуациям с использованием единого номера 112. В этих агентствах активно используются геоинформационные службы, обеспечивающие картирование инцидента, места нахождения транспорта и оперативных служб на карте местности.
Геоинформационные службы предоставляют оператору подробную карту местности, на которой отображаются здания, дороги, объекты инфраструктуры. Позиция подписчика определяется автоматически. В случае аварийной ситуации, например, при выбросе вредных веществ в атмосферу, оператор сможет быстро найти социально значимые объекты и спланировать меры по спасению людей.
Эти услуги также позволяют находить необходимую справочную информацию, контролировать транспортные средства и строить оптимальные маршруты для оперативного прибытия спасателей в пострадавший район.
Геосервисы коммунальных услуг. Некоторые из наиболее распространенных приложений геосервисов включают местные органы власти, которые помогают жителям найти ближайшие общественные службы, такие как учреждения досуга, школы, транспорт и обработка. Пространственная информация все больше связывает потребителей и предприятия с помощью услуг на основе определения местоположения, определяемых через мобильное устройство с картами и другими данными, чтобы связать потребителей с местными услугами, такими как стоматология, парикмахерские, кафе и т. д. Пространственная информация служит основой для управления и планирования.
Геосервисы в строительстве и археологии. В области программного обеспечения название геосервис связано с двумя типами: поддержка геоинформационных систем и разработка интерфейсов для работы с пространственной информацией. Последняя категория относится к геосервисному интерфейсу прикладного программирования, который предоставляет разработчикам согласованный и полный доступ к структурированным данным. Используя интерфейс геосервиса, разработчики могут запрашивать данные с помощью SQL-подобных предложений геопространственных и временных фильтров, выполнения агрегации, сортировки, текстового поиска и пространственной проекции. Геоуслуги включают в себя возможность обеспечения безопасности частных домов, квартир и гаражей, а также обследования для выбора площадки строительства и строительства частных и инженерных сооружений.
Геоуслуги также означают услуги по археологическим исследованиям и раскопкам. Археологические геосервисные компании объединяют специалистов в области геофизики, геометрии и геоархеологии для предоставления специализированных материалов и широкого спектра услуг для проектов клиентов.
Геоинформационная служба на железнодорожном транспорте. Одной из основных целей создания геосервисов для железнодорожного транспорта является обеспечение комплексной пространственно согласованной информации по всем сферам его деятельности [6, 23, 32]. Геоинформационные службы должны обеспечивать ведение единой, оперативно обновляемой базы данных геоинформационных дорожных данных на всех иерархических электронных картах, планах и масштабных схемах, а также средств обмена информацией с другими автоматизированными системами.
Геоинформационный сервис в туризме. Индустрия туризма в настоящее время представляет собой огромный компьютеризированный бизнес с участием крупнейших мировых перевозчиков, гостиничных сетей и туристических агентств. Благодаря информационным технологиям современные туристические услуги становятся все более уникальными и индивидуальными, наиболее привлекательными и доступными для большинства потребителей. Туристический бизнес больше, чем другие отрасли, объединяется с информационными технологиями, которые содержат информацию о предлагаемых турах, туроператорах, предложениях, условиях проживания, путешествиях, восстановлении и т. д. Наглядность рассмотрения информации позволяет выбрать правильное решение, сделать лучший выбор услуг в соответствии с личными условиями и способностями клиентов. Туристическая сфера настолько разнообразна и огромна, что требует использования самых разнообразных информационных технологий, от всех известных технологий работы с текстом, таблицами и базами данных до использования специальных программных продуктов, которые автоматизируют деятельность каждой туристической компании или отеля.
Основная суть геоинформационных услуг заключается в возможности комбинировать данные описания (в первую очередь, числовые и текстовые) с конкретным местоположением. Учитывая это обстоятельство, можно сделать вывод, что для туристической сферы такие технологии имеют не второстепенное, а первостепенное значение.
Геоинформационные услуги интегрированы во все автомобильные навигаторы, которые помогают найти и проложить кратчайший путь к цели поездки, как в городе, так и по всей стране. Подключение служб, сообщающих о пробках, к услуге навигатора становится одним из основных факторов быстрого роста рынка навигаторов для автомобилей: это наиболее продуктивный способ ускорить поездку в современных городских пробках.
Установка навигационных чипов и многофункциональных геоинформационных сервисов в мобильных телефонах и гаджетах, помимо удобства для человека, также вызвала формирование огромной сферы продвижения товаров и услуг, добавив точки интереса к ГИС. Применяя точки интереса, можно очень быстро найти в неизвестном месте ближайший банкомат, ресторан, заправочную станцию или супермаркет.
В сферу геоинформационного обслуживания входят поставщики спутниковых изображений, цифровых карт, спутникового позиционирования сигналов и навигационных устройств [23]. Прямое влияние геоинформационных услуг связано с экономическим присутствием компаний, непосредственно участвующих в создании геоинформации (например, компаний, участвующих в цепочке создания стоимости, Google, Carifact и Garmin) и создаваемой ими стоимости. Технологии геоинформационных услуг имеют широкий спектр, что отражается в сферах их использования. Все виды использования технологий геоинформационных услуг приносят потребителям различные преимущества, и эти преимущества, в свою очередь, частично отражаются в доходах.
Практика показывает, что потребители готовы платить за использование геосервисных услуг. Кроме того, потребители получают выгоду от услуг, которые не фиксируются через доходы. Это следует из того, что многие сервисы бесплатны на момент использования (например, карты Google).
В сфере геосервисных технологий выделяется особый вид услуг, который называется геоинформационные услуги. Эти услуги предоставляются через компьютер или смартфон. Геоинформационные технологии обычно являются промежуточными, то есть они, как правило, не представляют ценности как таковые, но помогают потребителям участвовать в других видах деятельности и оказывают косвенное влияние, например, экономя время на покупку билетов или выбор места путешествия.
Геоинформационные технологии включают экономию времени и топлива за счет использования более эффективных навигационных устройств. Навигационные устройства уменьшают время в пути и расход топлива. Они оптимизируют маршруты, снижают риск опоздания и помогают избежать пробок.
Современная концепция геосервиса включает в себя множество технологий, которые ранее были дезинтегрированы. Основа для интеграции технологий в единый сервис и их общая интеграция стала возможной благодаря развитию геоинформатики и структуры пространственных данных. Геоданные представляют собой специфическую структурированную основу и информационный ресурс. Геоданные объединяют практически все типы данных, что позволяет использовать геоинформационные сервисы в любой отрасли и направлении. В то же время - это направление развивается в прикладном аспекте, и пока в нем мало научных исследований. Здесь есть полная аналогия с геоинформатикой. Геоинформатика возникла как чисто технологическая наука, но со временем стала опираться на некоторые теории и системы. Геосервис также ждет своего теоретизирования и систематизации.
Для получения официальных документов о завершении программы дополнительного профессионального образования (удостоверения о повышении квалификации, дипломов о профессиональной переподготовке и MBA) необходимо предоставить:
Внимание! Вы можете не заказывать доставку бумажной версии официального документы, а скачать его в электронном виде и распечатать самостоятельно. Информация о выданном документе в течение 1 месяца загружается в Федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении» - ФИС ФРДО.
Доступ на новый сайт осуществляется с использованием адреса электронной почты, который был указан вами при регистрации на "старом". Мы постарались перенести все ваши данные с прежнего ресурса, однако не исключена вероятность потери части информации.
При возникновении проблемы со входом, воспользуйтесь функцией сброса пароля
Если вы обнаружите несоответствия, пожалуйста, сообщите нам.