Статьи

Пять трендов ГИС, и как в них разобраться

2022-11-29 20:10 ГИС

Фото металлического компаса на таблице с числами. Источник: AbsolutVision на Unsplash

Сфера геотехнологий постоянно меняется, и новые тенденции быстро преобразуют ландшафт ГИС. Организации из различных отраслей промышленности становятся все более зависимыми от географической информации для принятия обоснованных решений, а вместе с этим становятся популярны новые направления.
Цифровые двойники, веб-ГИС, искусственный интеллект и машинное обучение – как ориентироваться во всем этом? Поговорим о тенденциях, а также о том, как не остаться в стороне.

BIM и цифровые двойники

Цифровая модель района города Веллингтон с интегрированными данными о дорожном движении. Источник: Wellington Digital Twin

BIM (информационное моделирование зданий) — это подход к эксплуатации зданий, при котором вся технологическая и экономическая информация об объекте рассматривается комплексно, с учетом всех ее взаимосвязей и зависимостей.
В течение многих лет направление BIM существовало бок о бок с ГИС, но не имея возможности хорошо работать вместе. С удобной интеграцией BIM и ГИС мы можем создавать базы сложные комплексы данных, включающие карты, планы и предложения по интерьеру и экстерьеру. 

Иногда изображение стоит тысячи слов, а умная картинка, которую может дать ГИС вместе с BIM, составляет основу для создания цифровых двойников. Цифровые двойники – это динамичная, актуальная цифровая копия физического объекта с полным набором данных в одном месте. Она позволяет создать трехмерную картину реального пространства, в которую интегрированы все доступные данные о зданиях и значимых окружающих факторах. Эта картина эволюционирует вместе с потоком данных, поступающих в режиме реального времени от датчиков и других источников.
Концепции цифровых двойников и ГИС+BIM объединяет общая цель – управление данными и информацией как единое интерактивное средство для более эффективного принятия решений. Будь то города, аэропорты, транспортные сети или предприятия, все больше людей будут использовать комплексные модели физического пространства для планирования будущего.

Веб-ГИС и облачные платформы

Трехмерная диаграмма плотности улиц Сан-Франциско. Источник: San-Francisco Street Tree Map

Появление веб-ГИС изменило нашу работу: в прошлом при использовании только настольных ГИС могло не хватать оперативной памяти компьютера или места для хранения данных, данные было трудно получить и использовать, а сообщество пользователей было небольшим и специализированным. Веб-ГИС расширили наши возможности по обмену методами, передаче результатов исследований, визуализации, доступу к данным и их обслуживанию и к привлечению ГИС-сообщества к своим проектам. ГИС быстро превратилась из системы работы с данными в систему взаимодействия. Расширение участия происходит как внутри самого ГИС-сообщества, так и с внешними заинтересованными сторонами, включая широкую общественность.

Облачные платформы позволяют разработчикам запускать приложения и сервисы без необходимости управления и эксплуатации дорогостоящих серверов. Все больше компаний предлагают бизнес-модели для облачного размещения и обработки данных. Облачные ГИС завоевали популярность среди организаций в основном из-за сложностей, связанных с хранением и управлением данными о местоположении, для достижения снижения затрат, повышения производительности и эффективного управления данными.

Большие данные и анализ в реальном времени

Большие данные для отслеживания распространения эболы.  Источник: GIS and IT firms are using various Big Data mashup technologies

Одним из результатов развития веб-ГИС является способность ГИС получать данные в режиме реального времени, включая данные об окружающей среде, дорожном движении, медицинские данные, а еще огромные массивы данных от платформ краудсорсинга и гражданской науки. Данные Интернета вещей все чаще привязываются к координатам реального мира, а значит, могут быть нанесены на карту и проанализированы. Это позволяет мониторить и на лету корректировать тенденции, требующие исправления. 
По мере подготовки города к цифровой трансформации практически все, что изменяется, будет поступать в эти ГИС. Многие из этих данных являются действительно большими данными, которые необходимо хранить и обрабатывать в реальном времени. С этим трендом связано повышение ценности данных, появление данных как услуги и расширение порталов открытых данных.

AI и машинное обучение

Код на компьютерном экране. Источник: charlesdeluvio on Unsplash

Искусственный интеллект и машинное обучение придают смысл шумным и беспорядочным данным, помогая людям находить новые закономерности. Например, они используются для классификации больших объемов данных дистанционного зондирования и объединения данные из разных источников, форматов и масштабов для составления прогнозов. 
AI и ML влияют на повседневную работу специалистов ГИС, основное внимание которых уделяется управлению и пониманию данных, а не их сбору и обработке. Это также означает, что необходимо будет принимать этические решения относительно того, как и почему данные будут использоваться и применяться. 

Алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности и определяют изменения за долю того времени, которое потребовалось бы человеку для обработки данных. Это позволяет командам сосредоточиться на сложных задачах и решениях проблем, а не на трудоемком анализе. Машинное обучение продолжает повышать эффективность анализа, преодолевая трудоемкие ручные процессы.

LiDAR для всех

Результат лидарной съемки горного участка в Швейцарии. Визуализация данных открытого проекта "Open LiDAR". Источник: rapidlasso

Лидарная съемка местности нашла применение в разных отраслях – экология, сельское хозяйство, гидрология и археология, и список на этом не заканчивается. В последнее время особенно заметно увеличение ее практических применений.
Сегмент небольших и доступных лидарных систем быстро продвинулся благодаря популярности беспилотников, а также из-за производителей автомобилей и смартфонов. Большинство высококлассных моделей автомобилей в настоящее время оснащены лидарными датчиками, которые важны для автономных транспортных средств, и это одна из причин увеличения популярности и доступности лидарных технологий.

Как угнаться за трендами

Основной способ узнать больше о меняющихся тенденциях — это вовлеченность. Связь и регулярное взаимодействие с сообществом принесет пожизненную профессиональную и личную пользу. Частью успеха в ГИС является саморазвитие и погружение в аспекты, которые представляют для вас интерес. На протяжении всей жизни поможет регулярное прохождение курсов, просмотр лекций, видео и вебинаров, чтение статей и книг. 
Каждый из упомянутых трендов имеет широкий охват, и глубокое погружение в любой из них потребует времени и усилий. Времени на всю информацию в интернете может не хватить, поэтому регулярно обдумывайте свои цели и тщательно выбирайте обучающие материалы. Время от времени изучайте тенденции в сфере занятости и регулярно оценивайте свои пробелы в навыках.

Источники: