Морфометрические критерии оценки отдельных территориальных единиц при решении задачи пространственного развития линейных объектов наземной транспортной инфраструктуры
Аннотация
Обоснование. В статье рассматривается вопрос оценки морфометрических свойств полигона с целью формирования матрицы рейтингов необходимой для решения задачи поиска пути в дискретном пространстве. Такой подход к решению задачи пространственного развития линейных объектов наземного транспорта будет полезен при решении практических задач камерального трассирования.
Материалы и методы. Рассматриваемый полигон сепарируется на отдельные территориальные единицы, каждая из которых имеет собственный рейтинг по совокупности различных критериев (антропогенная нагрузка, морфометрия и т.д.). Рейтинг отдельной территориальной единицы определяет перспективность ее рассмотрения при решении задачи трассирования. Такая дискретная модель полигона фактически является взвешенным графом, поиск пути в котором осуществляется различными алгоритмами поиска: A*, Дейкстры, Поиска в ширину (BFS). Так как оценка отдельной территориальной единицы по морфометрическим свойствам местности зависит от ее размеров, предлагается оценивать полигон в два этапа с различным разрешением дискретного пространства, т.е. укрупняя отдельные территориальные единицы в блоки. В качестве примера, в работе, программно была сформирована исходная матрица высот с высоким разрешением, которая в последствии была объединена в блоки. В отношении матрицы сформированных блоков выполнен анализ чувствительности по 4 критерия: средний уклон по блоку, стандартное отклонение высот, диапазон высот и индекс шероховатости.
Результаты. Из результатов эксперимента следует вывод, что наибольшую среднюю чувствительность и, как следствие, вес имеет критерий «Диапазон высот». Это означает, что именно этот критерий в большей степени влияет на формировании рейтингов блоков. При этом график изменений рейтингов по данному критерию и цветовая матрица диапазона весов, позволяют сделать вывод о том, что данный критерий наименее информативный, так как слабо различает блоки между собой.
EDN: KZWCRR
Скачивания
Литература
Malczewski, J. (2000). On the use of weighted linear combination method in GIS: Common and best practice approaches. Transactions in GIS, 4(1), 5–22. https://doi.org/10.1111/1467-9671.00035
Ahuja, R., Mehlhorn, K., Orlin, J., & Tarjan, R. (1990). Faster Algorithms for the Shortest Path Problem. Journal of the ACM, 37, 213–223. https://doi.org/10.1145/77600.77615
Dijkstra, E. W. (1959). A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik, 1(1), 269–271. https://doi.org/10.1007/BF01386390
Botea, A., Müller, M., & Schaeffer, J. (2004). Near Optimal Hierarchical Path-Finding. Journal of Game Development, 1(1), 1–22.
СП 119.13330.2017 Железные дороги колеи 1520 мм. Актуализированная редакция СНиП 32-01-95 (с изменением N 1). (2017). Получено с https://docs.cntd.ru/document/550965737 (дата обращения: 19.07.2023).
Классификация местности по высоте - Геоинформационная система. Получено с https://geo.god-tigra.ru/klassifikatsiya-mestnosti-po-vysote.php (дата обращения: 05.06.2025).
Объяснительная морфометрия рельефа. Геологический портал GeoKniga. Получено с https://www.geokniga.org/books/16102 (дата обращения: 06.06.2025).
Осинцев, Н. А. (2021). Многокритериальные методы принятия решений в "зелёной" логистике. Мир Транспорта, 19(5), 105–114. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-5-13
Uyan, M., Cay, T., Akcakaya, O., & A Spatial Decision Support System design for land reallocation: A case study in Turkey. Computers and Electronics in Agriculture, 98, 8–16. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.07.010
Feizizadeh, B., & Blaschke, T. (2013). GIS-multicriteria decision analysis for landslide susceptibility mapping: comparing three methods for the Urmia lake basin, Iran. Natural Hazards, 65, 2105–2128. https://doi.org/10.1007/s11069-012-0463-3
Minh, N. Q., Huong, N. T. T., Khanh, P. Q., Hien, L. P., & Bui, D. T. (2024). Impacts of Resampling and Downscaling Digital Elevation Model and Its Morphometric Factors: A Comparison of Hopfield Neural Network, Bilinear, Bicubic, and Kriging Interpolations. Remote Sensing, 16(5), 819. https://doi.org/10.3390/rs16050819
NumPy. Получено с https://numpy.org (дата обращения: 02.06.2025).
Matplotlib - Visualization with Python. Получено с https://matplotlib.org (дата обращения: 02.06.2025).
Подиновский, В. В. (2017). Чувствительность многокритериального выбора к изменению оценок важности неоднородных критериев. Итноу: Информационные технологии в науке, образовании и управлении, (4), 23–27.
Нелюбин, А. П. (2019). Разработка методов анализа многокритериальных задач с использованием информации о важности критериев. 138 с.
Malczewski, J. (2000). On the use of weighted linear combination method in GIS: Common and best practice approaches. Transactions in GIS, 4(1), 5–22. https://doi.org/10.1111/1467-9671.00035
Ahuja, R., Mehlhorn, K., Orlin, J., & Tarjan, R. (1990). Faster algorithms for the shortest path problem. Journal of the ACM, 37, 213–223. https://doi.org/10.1145/77600.77615
Dijkstra, E. W. (1959). A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik, 1(1), 269–271. https://doi.org/10.1007/BF01386390
Botea, A., Müller, M., & Schaeffer, J. (2004). Near optimal hierarchical path-finding. Journal of Game Development, 1(1), 1–22.
SP 119.13330.2017 Railways of 1520 mm gauge. Updated version of SNiP 32-01-95 (with Amendment No. 1). (2017). Retrieved July 19, 2023, from https://docs.cntd.ru/document/550965737
Terrain classification by height - Geoinformation system. Retrieved June 5, 2025, from https://geo.god-tigra.ru/klassifikatsiya-mestnosti-po-vysote.php
Explanatory morphometry of relief | GeoKniga geological Portal. Retrieved June 6, 2025, from https://www.geokniga.org/books/16102
Osintsev, N. A. (2021). Multicriteria decision-making methods in "green" logistics. The World of Transport, 19(5), 105–114. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-5-13
Uyan, M., Cay, T., Akcakaya, O., & A Spatial Decision Support System design for land reallocation: A case study in Turkey. Computers and Electronics in Agriculture, 98, 8–16. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.07.010
Feizizadeh, B., & Blaschke, T. (2013). GIS-multicriteria decision analysis for landslide susceptibility mapping: Comparing three methods for the Urmia lake basin, Iran. Natural Hazards, 65, 2105–2128. https://doi.org/10.1007/s11069-012-0463-3
Minh, N. Q., Huong, N. T. T., Khanh, P. Q., Hien, L. P., & Bui, D. T. (2024). Impacts of resampling and downscaling digital elevation model and its morphometric factors: A comparison of Hopfield neural network, bilinear, bicubic, and kriging interpolations. Remote Sensing, 16(5), 819. https://doi.org/10.3390/rs16050819
NumPy. Retrieved June 2, 2025, from https://numpy.org
Matplotlib — Visualization with Python. Retrieved June 2, 2025, from https://matplotlib.org
Podinovskiy, V. V. (2017). Sensitivity of multicriteria selection to changes in assessments of the importance of heterogeneous criteria. Itnou: Information Technologies in Science, Education and Management, (4), 23–27.
Nelyubin, A. P. (2019). Development of methods for analyzing multi-criteria tasks using information on the importance of criteria. 138 p.
Просмотров аннотации: 66 Загрузок PDF: 35
Copyright (c) 2025 Dmitry V. Kuzmin

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.