ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА В СФЕРЕ КАДАСТРОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ГЕОДЕЗИИ

Традиционные методы геодезии и картографии требуют значительных трудозатрат и времени. Однако современные технологии, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), позволяют существенно ускорить процесс анализа данных, повысить точность и эффективность работы специалистов. Одно из основных направлений применения ИИ в геодезии и картографии — автоматическое распознавание объектов. Современные системы ИИ способны автоматически классифицировать и идентифицировать различные объекты на спутниковых и аэрофотоснимках: здания, дороги, водоёмы, леса и другие элементы ландшафта. Это значительно ускоряет создание и обновление картографических материалов, снижая затраты труда и финансовых ресурсов.

Другое важное направление — выявление изменений и мониторинг территорий. Путём сравнения изображений, сделанных в разные периоды времени, ИИ позволяет оперативно реагировать на такие события, как строительство новых зданий, вырубка лесов, изменение русла реки и др., обеспечивая эффективное управление природными ресурсами и безопасность населения.

Ещё одно ключевое направление — классификация землепользования. Благодаря ИИ специалисты получают возможность быстро и точно классифицировать территорию по различным критериям — сельское хозяйство, городские застройки, лесные массивы и прочие типы земельных участков. Это помогает эффективно управлять территориями, рационально планировать развитие регионов и поддерживать экологический баланс.

Важную роль играет также анализ состояния сельскохозяйственных угодий. Интеграция ИИ с системами дистанционного зондирования Земли даёт возможность отслеживать состояние полей, диагностировать заболевания растений и предсказывать урожайность.

Эти данные необходимы для оптимизации процессов ведения сельского хозяйства, повышения эффективности производства и снижения рисков потерь урожая. Среди преимуществ внедрения ИИ выделяются ускорение обработки данных, повышение точности и объективности, экономия ресурсов и масштабируемость. Однако существуют трудности, связанные с проблемой «чёрного ящика»: отсутствие прозрачности работы современных глубоких нейронных сетей. Непонимание механизма принятия решений вызывает сомнения в надёжности полученных результатов, затрудняет отладку и увеличивает риск предвзятости моделей. Для преодоления этих сложностей применяются методики объяснения решений, визуализация процессов, контроль качества данных и моделей, а также выбор более простых моделей машинного обучения.

В заключение отметим, что внедрение ИИ открывает широкие перспективы для улучшения эффективности геодезии и картографии, однако успешное освоение возможностей искусственного интеллекта требует учёта всех аспектов его применения, включая решение проблемы «чёрного ящика», повышение прозрачности и доверительности моделей.