Маретта Левоновна Казарян — кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры химии и физики
362019, Республика Северная Осетия-Алания, г. Владикавказ, ул. Пушкинская, д. 40
Scopus: 54782632100
Maretta L. Kazaryan — Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Chemistry and Physics
40 Pushkinskaya st., Republic of North Ossetia-Alania, Vladikavkaz, 362019
Scopus: 54782632100
Андрей Александрович Рихтер — кандидат технических наук, научный сотрудник
105064, г. Москва, Гороховский пер., д. 4
Scopus: 57020744500
Andrey A. Richter — Candidate of Technical Sciences, Researcher
4 Gorokhovsky lane, Moscow, 105064
Scopus: 57020744500
Михаил Андраникович Шахраманьян — доктор технических наук, профессор, профессор кафедры безопасность жизнедеятельности
125167, г. Москва, пр-т Ленинградский, д. 49/2;141014, г. Мытищи, ул. Веры Волошиной, д. 24
Scopus: 57193489919
Mikhail A. Shakhramanyan — Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of Life Safety
49/2 Leningradsky Ave., Moscow, 125167; 24 Vera Voloshina st., Mytishchi, 141014
Scopus: 57193489919
Сергей Михайлович Григорьев — кандидат военных наук, доцент, доцент кафедры безопасность жизнедеятельности
125167, г. Москва, пр-т Ленинградский, д. 49/2
Scopus: 57226469332
Sergey M. Grigoriev — Candidate of Military Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Life Safety
49/2 Leningradsky Ave., Moscow, 125167
Scopus: 57226469332
Введение. Исследуются депрессивные строительные объекты (ДСО) и наличие их на территории Арктики. Применение технологий дистанционного зондирования Земли из космоса является незаменимым для обеспечения подспутникового мониторинга по определению аварийных, поврежденных и заброшенных строительных объектов в труднодоступных регионах. Цель исследования — возможность дешифрования ДСО по данным аэрокосмического мониторинга. Для арктических территорий дистанционные методы актуальны из-за неблагоприятных метеорологических условий, а также из-за депрессивного характера большинства населенных пунктов. Депрессивные строительные объекты служат одним из основных признаков обследуемых территорий. В мировой практике существуют определенные методы по дешифрованию депрессивных сооружений. Это иерархический метод глубокого обучения на базе снимков Google Street View, информационное моделирование исторических зданий, фотограмметрия с помощью БПЛА, 3D-съемки.
Материалы и методы. Использованы спутниковые изображения высокого пространственного разрешения, отображающие территории с различными условиями освещения, ландшафта и компонентного состава поверхности Арктики. Предмет исследования — комплексный метод визуального дешифрования ДСО.
Результаты. Представлены области и признаки дешифрирования, актуальность дешифрирования депрессивных объектов в Арктическом регионе. Приведены примеры аварийных и заброшенных объектов и их дешифровочные признаки на спутниковых, наземных и аэрофотоснимках. Показан экологический аспект ДСО, связанных с продуцированием свалок и определенными механизмами поведения по отношению к землепользованию.
Выводы. Рассмотренные методы дешифрирования ДСО по данным аэрокосмического мониторинга позволят проводить их кадастровый учет, картографирование и систематизацию, оценивать количественные и качественные характеристики этих объектов и депрессивность исследуемых регионов. Это наиболее актуально для Арктического региона.
Introduction. This paper studies depressed construction sites and their presence on the territory of Arctic. Application of earth remote sensing technologies from space is indispensable for providing sub-satellite monitoring to identify emergency, damaged and abandoned construction objects in hard-to-reach regions. The purpose of the study is the possibility of deciphering depressed construction objects according to aerospace monitoring data. For the Arctic territories remote methods are relevant because of unfavorable meteorological conditions of contact methods, as well as because of the depressed nature of most settlements. Depressed construction sites are one of the main features of the surveyed territories. In the world practice, there are certain methods for deciphering depressed structures. These are hierarchical deep learning method based on Google Street View images, information modelling of historical buildings, photogrammetry using UAVs, 3D shooting.
Materials and methods. The research is carried out on the basis of satellite images of high spatial resolution, depicting territories with different lighting conditions, landscape and component composition of the Arctic surface. The subject of the research is a complex method of visual decoding of depressed construction objects.
Results. The areas and signs of deciphering, the relevance of deciphering of these objects in the Arctic region are presented. Examples of emergency and abandoned objects and their deciphering signs on satellite, ground and aerial photographs are given. The ecological aspect of depressed construction objects associated with the production of landfills and certain mechanisms of behavior in relation to land use is shown.
Conclusions. The methods of interpretation of depressed construction objects based on aerospace monitoring data considered in the paper allow to carry out their cadastral registration, mapping and systematization, to estimate quantitative and qualitative characteristics of these objects and depressiveness of the regions under study. This is most relevant for the Arctic region.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.