Структурное подразделение: Международная лаборатория математических методов исследования социальных сетей
Руководитель работ: Трусов Александр Васильевич, к.ф-м.н., заведующий научно-исследовательской лабораторией, Международная лаборатория математических методов исследования социальных сетей, ИПЭИ.
Сроки выполнения: 2022 год.
Актуальность исследования: В 2021 г. наша группа дистанционного зондирования (ДЗЗ) проводит работы по математическому моделированию урбанизации: разработка математической модели пространственно-временного развития мест компактного проживания населения, развитие средств описания соответствующих математических моделей и требуемых для их функционирования алгоритмов. В конце первого полугодия мы планируем показать функционирующий прототип модели урбанизации на основе ночных снимков. Один из важных аспектов такого рода моделей является наличие очень большого объема входных параметров, требуемых для описания граничных условий и динамики модели, которые трудно надежно подбирать. Важным направлением развития, улучшения и расширения применимости таких моделей является введение новых данных и их тесная интеграция с моделями и используемыми в моделях алгоритмами. В этой связи наиболее перспективным источником являются данные дневного и ночного дистанционного зондирования поверхности Земли. Эти данные, собранные по единой методике, обладают рядом преимуществ: доступность, качество, объективность, хорошее временное разрешение (данные можно собирать почти в реальном времени. Данные ночного зондирования позволяют определять места компактного проживания населения, но они ничего не говорят о том, почему люди не живут или не могут жить в других местах. Поэтому нашу модель надо дополнить использованием данных о поверхности Земли, которые можно определять по дневным снимкам: рельеф, ландшафт, водоемы, транспортные магистрали, и т.д. Целью предлагаемой темы НИР для включения в план госзадания 2022 г. является улучшение работы модели за счет: введения в модель новых данных, интеграции этих данных и модели, подбора параметров модели методами машинного обучения на основе истории развития большого количества городов.
Основная цель исследования: Основная цель исследования – улучшение качества работы предиктивной модели урбанизации, которую мы разрабатываем в 2021 г. Инструментарий, который мы создадим для достижения этой цели, может иметь применения для других работ с большими массивами геопространственных данных, как один из прототипов будущего поколения ГИС, имеющий некоторые функции визуализации разных слоев данных, но более ориентированный на параллельные вычисления как внутри слоя так и между слоями. Если кратко суммировать, разработанный инструментарий будет являться интерактивной интегрированной средой (типа, Colab Notebook + Google Earth Engine) по работе с разнородными данными зондирования Земли и другими геокодированными данными, хранящимися в облаке и обрабатываемыми соответствующими облачными алгоритмами.
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
- Основные задачи по работе с новыми данными: идентификация и сбор нужных данных ДЗЗ;
- Подготовка и обработка данных ДЗЗ;
- Интеграция разнородных данных ДЗЗ;
- Оценка параметров моделей и наполнение модельных данных на основе интегрированных данных зондирования Земли;
- Применение моделей урбанизации и визуализация результатов;
- Сравнительный анализ урбанизации для групп городов и населенных пунктов.