ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ РЕГИОНАЛЬНОГО ГЕОПОРТАЛА В ЦЕЛЯХ РАЦИОНАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ОХРАНЫ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Современное развитие аграрного сектора требует применения инновационных методов управления земельными ресурсами, направленных на их рациональное использование и охрану. Сельскохозяйственные земли являются стратегическим природным ресурсом, от которого зависит продовольственная безопасность региона. Однако все чаще фиксируются процессы деградации почв, их чрезмерного разрастания и неэффективного землепользования, вызванные как природными, так и антропогенными факторами. Для своевременного выявления таких изменений необходима интегрированная система мониторинга, основанная на современных информационных технологиях.

 

Одним из наиболее перспективных инструментов являются региональные геопорталы, объединяющие пространственные, кадастровые и экологические данные. Они позволяют не только визуализировать состояние земель, но и формируют основу для аналитической обработки и прогнозирования. Учитывая растущий объем данных дистанционного зондирования и сложность их анализа, использование технологий искусственного интеллекта приобретает особое значение. Методы машинного обучения позволяют автоматизировать классификацию земель, выявлять аномалии и прогнозировать процессы деградации. Это открывает путь к созданию интеллектуальной системы поддержки принятия решений в области рационального землепользования.

Рисунок 1. Концепция интеллектуального анализа пространственных данных регионального геопортала

На рисунке показаны основные источники данных, механизмы их интеграции в геопортал и аналитический модуль, обеспечивающий формирование прогнозных оценок и управленческих рекомендаций.

 

Настоящее исследование направлено на анализ возможностей интеллектуальной обработки пространственных данных регионального геопортала для обеспечения рационального использования и охраны земель сельскохозяйственного назначения.

 

Переходя к рассмотрению теоретических основ, следует отметить, что интеллектуальный анализ пространственных данных представляет собой новое направление на стыке геоинформационных технологий, анализа землеустройства и методов искусственного интеллекта.

 

Региональные геопорталы, интегрирующие данные дистанционного зондирования Земли, кадастровую информацию и результаты мониторинга сельскохозяйственных земель, становятся ключевым инструментом рационального природопользования. Однако объём и разнородность этих данных требуют применения методов интеллектуального анализа — технологий, позволяющих выявлять скрытые закономерности, прогнозировать изменения и формировать управленческие решения на основе пространственно-временных связей.

 

Таблица 1.

Структура пространственных данных, применяемых в анализе

Тип данных	Источник	Период обновления	Основное назначения
Кадастровые границы и категории земель	Росреестр	Ежегодно	Определение правового статуса
Спутниковые снимки (NDVI, Sentinel-2)	Роскосмос	Ежемесячно	Оценка состояния растительного покрова
Почвенные карты	Министерство сельского хозяйства	Редко	Определение агрохимических характеристик
Данные мониторинга использования земель	Региональные службы	Ежегодно	Выявление нарушений и деградации
Метеорологические данные	Росгидромет	Ежедневно	Анализ влияния климатических факторов

 

В таблице 1 представлена структура пространственных данных, используемых для анализа состояния сельскохозяйственных земель. Показаны основные источники информации, частота их обновления и функциональное назначение, что обеспечивает комплексный подход к оценке и мониторингу земельных ресурсов.

 

Интеллектуальный анализ данных позволяет перейти от простого описания земельных ресурсов к прогнозно-аналитической модели их использования. Применение машинного обучения и геостатистики делает возможным:

• классификацию сельскохозяйственных земель по состоянию;
• выявление неиспользуемых или деградирующих участков;
• прогноз урожайности и изменений растительного покрова;
• оценку риска эрозии и опустынивания.

Таким образом, геопортал превращается из информационной платформы в инструмент поддержки принятия решений для органов управления АПК.

 

Плавно переходя к следующему этапу, отметим, что эффективность применения интеллектуального анализа во многом зависит от его внедрения в систему мониторинга и управления земельными ресурсами, что и рассматривается в следующем разделе.

 

На современном этапе развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) открывает широкие перспективы для автоматизации анализа пространственной информации. Однако, несмотря на значительный прогресс в области машинного обучения и нейронных сетей, практическое применение ИИ в региональных геопорталах землеустроительного назначения пока ограничено. Это связано с отсутствием достаточных обучающих выборок, стандартизированных моделей и интеграционных решений для отечественных геоинформационных систем.

 

Тем не менее, потенциальные направления использования ИИ в сфере рационального землепользования и охраны сельскохозяйственных земель можно рассматривать как основу для будущих разработок. Наиболее перспективными являются следующие задачи:

• Классификация землепользования и выявление деградации земель. Модели машинного обучения могут анализировать временные ряды спутниковых снимков, выявляя тенденции деградации или зарастания угодий. Это позволит прогнозировать снижение плодородия и разрабатывать меры по восстановлению земель.
• Прогнозирование изменений структуры землепользования. Использование рекуррентных нейронных сетей и алгоритмов временных прогнозов позволит моделировать динамику сельскохозяйственных площадей в зависимости от климатических и антропогенных факторов.
• Автоматическая оценка рисков. Системы ИИ могут интегрировать данные о метеоусловиях, рельефе и почвах для выявления территорий, подверженных эрозии, подтоплениям или засухам.
• Поддержка управленческих решений. Интеллектуальный анализ может стать основой системы рекомендаций для органов землеустройства, предлагая сценарии рационального перераспределения земель, а также меры по их охране и восстановлению.

Таким образом, даже при отсутствии практических инструментов для реализации ИИ в региональных геопорталах, теоретическая база и аналитические подходы позволяют сформировать представление о направлениях развития подобных технологий. В перспективе внедрение ИИ обеспечит переход от статической визуализации данных к динамической системе интеллектуального управления земельными ресурсами, где каждый участок будет оцениваться с точки зрения его потенциала, рисков и устойчивости.

 

Переходя к следующему разделу, следует рассмотреть экономическую эффективность и ожидаемые результаты от внедрения таких решений в систему регионального землеустройства.

 

Внедрение технологий искусственного интеллекта в сферу управления земельными ресурсами, несмотря на теоретический характер на текущем этапе, представляет собой стратегически важное направление развития цифрового землеустройства. Потенциальная эффективность таких решений может быть оценена по ряду показателей, отражающих как экономические, так и экологические выгоды.

 

Основные направления оценки эффективности включают:

• Сокращение времени анализа пространственных данных за счёт автоматизации обработки и классификации спутниковых снимков.
• Повышение точности прогнозов состояния земельных ресурсов.
• Снижение затрат на мониторинг и полевые обследования.
• Рост эффективности управления — за счёт оперативного принятия решений и повышения качества землепользования.

Таблица 2.

Сравнение традиционного и интеллектуального подходов к анализу пространственных данных

Критерий	Традиционный анализ	Интеллектуальный анализ (ИИ)
Источники данных	Кадастровые и картографические материалы	Спутниковые снимки, Big Data, IoT, метеоданные
Обработка данных	Ручная и частично автоматизированная	Полностью автоматизированная, с обучением моделей
Скорость анализа	Средняя (дни, недели)	Высокая (часы, минуты)
Точность классификации земель	70–80%	90–95% (при наличии обучающих данных)
Возможность прогнозирования	Ограниченная	Высокая (на основе временных рядов и моделей ML)
Экономическая эффективность	Умеренная	Потенциально высокая при масштабировании
Применимость	Региональные и локальные проекты	Масштабируемая до национального уровня

 

Как видно из таблицы 2, применение интеллектуальных методов анализа пространственных данных обеспечивает значительное повышение эффективности работы с земельной информацией. Основное преимущество заключается в возможности автоматической обработки больших объёмов данных и повышении точности классификации земельных участков по различным признакам — от продуктивности до степени деградации.

В отличие от традиционных подходов, где обработка данных требует значительных трудозатрат и времени, интеллектуальные системы способны выявлять закономерности и формировать прогнозы в режиме, близком к реальному времени. Это открывает новые возможности для оперативного управления земельными ресурсами, оценки последствий агротехнических решений и мониторинга климатических изменений.

Рассматривая перспективу внедрения подобных технологий, следует подчеркнуть, что ключевым условием успеха станет:

• создание единых стандартов пространственных данных;
• развитие национальной инфраструктуры данных о земле;
• а также подготовка специалистов, способных интерпретировать результаты интеллектуальных моделей в контексте землеустройства.

Кроме того, важно обеспечить информационную безопасность и контроль за корректностью данных, поскольку автоматизация анализа без экспертной проверки может привести к ошибочным решениям в сфере землепользования.

Применение технологий искусственного интеллекта в анализе пространственных данных регионального геопортала обладает значительным потенциалом для повышения эффективности управления сельскохозяйственными землями. Несмотря на то, что в настоящее время практические инструменты реализации ИИ в отечественных ГИС-системах находятся на стадии разработки, теоретические основы и концептуальные модели уже позволяют определить направления будущих внедрений.

В долгосрочной перспективе интеллектуальные методы анализа смогут:

• повысить точность оценки состояния земель;
• обеспечить оперативное выявление негативных процессов;
• содействовать рациональному использованию и охране земельных ресурсов.

Таким образом, развитие технологий ИИ в землеустройстве станет важным шагом к формированию интеллектуальной системы управления земельным фондом, интегрирующей экологические, экономические и правовые аспекты рационального землепользования.