В статье рассмотрено понятие геопривязанных данных и их применение в информационном обществе. Перспективы развития при внедрении в цифровую экономику, особенности сбора и анализа данных с географической привязкой.
Ключевые слова: информационное общество, геопривязанные данные, геопривязка информация, современные технологии, геоинформационные технологии.
Понятие «информационное общество», к которому стремится современный человек, меняет понимание об информации, расширяет ее потенциал. В общим смысле «информация» подразумевает сведения, где не учитывается форма представления, воспринимаемые человеком или специальными устройствами как отражение фактов материального мира в процессе коммуникации.
В настоящее время растет интерес к информации о локализации, присвоении местоположения географическим объектам в рамках географической системы координат. Такая информация называется геопривязанными данными. Они состоят из пространственных данных, метаданных и атрибутивных данных (см. рисунок 1). Географическая привязка данных имеет фундаментальное значение для геопространственных технологий в целом и геоинформационной системы в частности. В зависимости от фактического пространственного разрешения механизмы геопривязки подразделяют на прямую и косвенную. «Прямая привязка данных осуществляется с помощью географических или декартовых координат» [4]. «Косвенная привязка основана на присвоении объекту уникального индекса, с
помощью которого можно по таблицам определять географические координаты» [4].
Рис. 1. Геопривязаные данные
Геоинформационные технологии связаны с обработкой данных с географической привязкой. Они используются в большинстве информационных процессов и взаимодействии государства с гражданами, различными социальными структурами, системами в сфере государственного управления территориями, бизнес-процессами и текущей жизнью государства. Геопривязанные данные служат основой для цифровой трансформации отраслей и обладают высоким потенциалом экономического развития и улучшения инвестиционного климата.
Информация, в результате постоянного совершенствования в области получения и использования данных, помогает шире смотреть на окружающий мир. С ее помощью можно оценить район проживания, получить данные о достопримечательностях, расположенных в реальном мире. Опыт иностранных государств с развитой цифровой экономикой показывает, что около 70 % государственных и управленческих решений принимаются на основе геопривязанных данных [2]. Что внедрение технологий, связанных с геопривязанными данными возможно благодаря такой организационной форме, как государственно-частное партнерство [1]. Государственные инвестиции экономически выгодны для страны, а государственная поддержка и финансирование способствуют созданию и совершенствованию необходимой инфраструктуры.
Программа развития цифровой экономики «Цифровая экономика Российской Федерации», разработанная Правительством России к 2024 году, направленна на развитие геоинформационных технологий и использование разнородных геопривязанных данных для устойчивого экономического и социального развития государства. В пункте 4.14 говориться об необходимости «создать отечественную цифровую платформу сбора, обработки и распространения пространственных данных для нужд картографии и геодезии, обеспечивающую потребности граждан, бизнеса и власти» [3]. Пункт 4.15 программы содержит информацию о проекте «Цифровая Земля» из космоса» — создание отечественной цифровой платформы сбора, обработки, хранения и распространения данных, дистанционного зондирования Земли, обеспечивающую потребности граждан, бизнеса и власти. Создание таких платформ отражает актуальность использования геопривязанных данных в информационном обществе.
Для описания современного блока данных с географической привязкой требуется огромный массив разнородной информации, например, данные, созданные с использованием современных технологий. Камеры, визуализация, зонирование, сбор данных наблюдения Земли. Беспилотные системы и дроны используются в качестве воздушной платформы для картографирования. Искусственный интеллект, методы которого используются для анализа «структурированных» наборов данных с географической привязкой. Интернет вещей, устройства, которые собирают и передают информацию о местоположении, передавая сигналы в режиме реального времени. Развитие технологий позволяет внедрять новые продукты, помогающие получать не только глобальные данные с географической привязкой, но и локальные данные, относящиеся к небольшим участкам территории. Это позволяет повысить эффективность использования территориальных объектов.
Большой объем данных приводит к проблеме их анализа, в результате чего снижается его качество и возникают конфликты в описании объектов. Качество описанных объектов связано с актуальностью, точностью полнотой и данных. Яндекс.Карты, OpenStreetMap — поставщики данных, они предоставляют простые формы для улучшения данных, используя отзывы пользователей. Далее комментарии обрабатываются модератором. Конфликты описания относятся к противоречивой информации, предоставляемой разными источниками для одного и того же объекта. Существуют автоматизированные методы оценки, когда противоречивые описания относятся к одному и тому же объекту. Но в случае, если информация неверна или отсутствует в источниках, они не решают 20–30 % конфликтов слияния данных, поэтому не могут быть эффективными.
Таким образом, обратная связь и участие пользователей, обладающих определенными знаниями или физическим присутствием в требуемой среде, считаются ценным вкладом в повышение качества данных. Их присутствие необходимо в жизненном цикле геопривязанных данных для создания информационного пространства, которое обеспечивает эффективное взаимодействие с обществом.
Литература:
- Зобова Л. Л. Проблема описания геопространств: современные технологии // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. 2016. No1 (1).
- Пространственные данные: потребности экономики в условиях цифровизации / Е. Б. Белогурова, В. Е. Воробьев, О. Г. Гвоздев и др.; Фед. служба гос. регистрации, кадастра и картографии; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики»; НИИ «АЭРОКОСМОС». — М.: НИУ ВШЭ, 2020. — 128 с.
- Правительство Российской Федерации, Распоряжение от 28 июля 2017 года No1632-р. МОСКВА стр. 60 -61
- Е. С. Черепанова, С. В. Пьянков, А. Н. Шихов// Геоинформатика: основы работы с географическими пространственными данными, 2017. — 11c.
