МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕГРАЦИИ РАЗНОРОДНЫХ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ДЕФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА ОБЪЕКТОВ КРИТИЧЕСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

Abstract

В статье представлена методология построения систем деформационного мониторинга критических инфраструктурных объектов на основе интеграции разнородных геопространственных данных, которая включает в себя полный жизненный цикл, начиная со стратегического проектирования, сбора данных от спутниковых, наземных, воздушных и геотехнических источников, до интеллектуальной обработки, анализа и поддержки принятия решений. Особое внимание уделяется принципам семантической, пространственно-временной и взвешенной интеграции данных, а также применению методов машинного обучения для выявления аномалий и прогнозирования. Методология направлена на повышение безопасности, надежности и эффективности эксплуатации критически важных объектов. Цель работы заключается в разработке методологии интеграции разнородных геопространственных данных для решения задач деформационного мониторинга объектов критической инфраструктуры. Методы исследования включали комплексный анализ и систематизацию научной литературы, которые позволили обобщить знания и разработать эффективную методологию интеграции разнородных геопространственных данных. Результаты работы видятся в эффективно разработанной методологии интеграции данных, позволяющей создать систему деформационного мониторинга объектов критической инфраструктуры, с возможностью принятия решений на основе комплексного анализа информации из различных источников. The article presents a methodology for constructing deformation monitoring systems for critical infrastructure objects based on the integration of heterogeneous geospatial data. The complete lifecycle of the system is considered, starting from strategic design, data collection from satellite, terrestrial, airborne, and geotechnical sources, to intelligent processing, analysis, and decision support. Particular attention is paid to the principles of semantic, spatio-temporal, and weighted data integration, as well as the application of machine learning methods for anomaly detection and forecasting. The methodology aims to enhance the safety, reliability, and operational efficiency of critical facilities. The objective of the work is to develop a methodology for integrating heterogeneous geospatial data to solve the problems of deformation monitoring of critical infrastructure objects. Research methods included a comprehensive analysis and systematization of scientific literature, which made it possible to synthesize knowledge and develop an effective methodology for heterogeneous geospatial data. The results of the work demonstrated the effectiveness of the developed data integration methodology, which enabled the creation of a deformation monitoring system for critical infrastructure objects with the capability for decision-making based on a comprehensive analysis of information from various sources.