В статье рассматривается импортозамещающий инструмент визуализации геопространственных данных, связанных данных1 и мультимедиа-данных без программирования на примере проекта «Федеральные дороги Центрального федерального округа Российской Федерации», выполненного автором с применением собственного набора программного обеспечения. Обосновывается, что использование инструмента пользователем, являющимся собственником данных – органом власти, ученым, опытным исследователем с обширными фактографическими, документальными, экспериментальными или фактическими материалами, полученным им при документарных и(или) полевых работах, но не способным, как правило, запрограммировать сервис визуализации таких данных является актуальной научной задачей в геоинформатике и других науках о Земле. Обосновывается, что проводимые автором исследования используют особый теоретический подход к методам структурирования и разделения описания данных для их эффективной визуализации без программирования. Доказывается, что они ориентированы на сочетание адаптивных интерфейсов и интерактивного взаимодействия с ними для визуализации данных непрофессиональным пользователем после создания особых по структуре метаданных. Используя предлагаемую технику, собственник данных, аналитик и др. получает лучшее из обоих миров: может применять совместно как свое формально-логическое мышление, так и пространственно-образное мышление для решения сложных задач с активным привлечением геопространственных данных, ничего не программируя, а только конфигурируя, в том числе интерактивно через адаптивные программные интерфейсы. Формат статьи выбран как достаточно краткий мини-обзор или его попытка, сопровождаемый высоким качеством иллюстративного материала (англ. Graphical reviews2,3).

Кухаренко Евгений Леонидович
Кандидат технических наук
Старший научный сотрудник
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет геосистем и технологий»
630108 Россия, Новосибирск, ул. Плахотного, д. 10
e-mail: ekukharenko@mail.ru
ORCID: 0009-0007-9263-8202
AuthorID: 102167
ResearcherID: JTD-2239-2023

1. Thomas J., Cook K., Crow V., Hetzler B., May R., McQuerry D., McVeety R., Miller N., Nakamura G., Nowell L., Whitney P., Wong P.C. Human—Computer Interaction with Global Information Spaces — Beyond Data Mining // Digital Media: The Future / ed. J.A. Vince,
   R. Earnshaw. – London: Springer; 2000. – P. 32-46. DOI: 10.1007/978-1-4471-3646-0_3.
2. Illuminating the Path: The Research and Development Agenda for Visual Analytics / eds. J.J. Thomas, K.A. Cook. – Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2005. – 186 p.
3. Зайченко В.Ю. Геоинформатика как самостоятельная наука и отдельная научная дисциплина // Геоинформатика. – 2009. – № 3. – С. 57–61.
4. Шокин Ю.И., Потапов В.П. ГИС сегодня: состояние, перспективы, решения // Вычислительные технологии. – 2015. – Т.20. – №  5.  – С.175-213.
5. Coetzee S., Gould M., McCormack B., Mohamed-Ghouse Z.S., Scott G., Kmoch A., Alameh N., Strobl J., Wytzisk A., Devarajan Th. Towards a sustainable geospatial ecosystem beyond SDIs. Technical Report [Электронный ресурс]. – 2021. – 33 p. – Режим доступа: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.22555.39203 (дата обращения 17.04.2025 г.).
6. Козичев В.Н., Сухорутченко В.В., Каргин В.Н. Единое информационное пространство Вооруженных сил Российской Федерации: определение, принципы и аспекты формирования // Военная мысль. – 2022. – №5. – С. 145–156.
7. Кухаренко Е.Л. Визуализация геопространственных данных без программирования: теоретические подходы и реализация // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2024. – T. 68. – № 5. – С. 58–76. DOI: 10.30533/GiA-2024-029.
8. Кухаренко Е.Л. Теоретико-методологические основы визуализации пространственных данных, связанных данных и мультимедиа-данных без программирования // Геоинформатика. — 2024. — №3. — С. 4–11. DOI:10.47148/1609-364X-2024-3-4-11.
9. Santoso M.I., Gumelar R., Irawan B. Development of the WebGIS application for transport infrastructure management in the city of Serang // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2019. – Vol. 673. – 012072. DOI: 10.1088/1757-899X/673/1/012072.
10. Пьянкова С.Г., Заколюкина Е.С. Управление цифровой транспортной инфраструктурой региона // Управленец. – 2024. – Т. 15. –
    № 1. – С. 70–82. DOI: 10.29141/2218-5003-2024-15-1-5.
11. Zupan R., Franges S., Vinkovic A., Kucic E. Visual Analytics of Forest and Other Roads Density // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – Vol. 221. – 012069. DOI: 10.1088/1755-1315/221/1/012069.
12.  Adibfar A., Costin A. Next generation of transportation infrastructure management: Fusion of intelligent transportation systems (ITS) and bridge information modeling (BrIM) // Advances in Informatics and Computing in Civil and Construction Engineering / Ed. I. Mutis, T. Hartmann. – Cham: Springer, 2019. – P. 43-50. DOI: 10.1007/978-3-030-00220-6_6.
13. Ojo S.A., Olusina J.O., Ngene B.U., Busari A.A., Adediran J., Eletu A. Assessment of road infrastructure using remote sensing and GIS methodology for monitoring the condition of paved and unpaved roads // IOP Conference Series: Material Science and Engineering. – 2019.  – Vol. 640. – 012099. DOI: 10.1088/1757-899X/640/1/012099.
14. Krüger R., Simeonov G., Beck F., Ertl T. Visual Interactive Map Matching // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2018. – Vol. 24. – No. 6. – P. 1881–1892. DOI: 10.1109/TVCG.2018.2816219.
15. Bian W., Cui G., Wang X. A Trajectory Collaboration Based Map Matching Approach for Low-Sampling-Rate GPS Trajectories // Sensors.  – 2020. – Vol. 20. – No. 7. –2057. DOI: 10.3390/s20072057.
16. Sunkpho J., Wipulanusat W. The Role of Data Visualization and Analytics of Highway Accidents // Walailak Journal of Science and Technology. – 2020. – Vol. 17. – No. 12. – P. 1379–1389. DOI: 10.48048/wjst.2020.10739.
17. Lee C., Kim Y., Jin S., Kim D., Maciejewski R., Ebert D., Ko S. A Visual Analytics System for Exploring, Monitoring, and Forecasting Road Traffic Congestion // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2020. – Vol. 26. – No. 11. – P. 3133–3146. DOI: 10.1109/TVCG.2019.2922597.
18. Buono P., Legretto A., Ferilli S., Angelastro S. A Visual Analytic Approach to Analyze Highway Vehicular Traffic // 22nd International Conference Information Visualisation (IV), IEEE. – 2018. – P. 204–209. DOI: 10.1109/iV.2018.00044.
19. Василенок В.Л., Мартыненко О.В., Негреева В.В., Скоробогатько К.Е. Принципы управления и развития транспортной инфраструктуры в Российской Федерации // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. – 2023. – №3.  – C. 100-115. DOI: 10.17586/2310-1172-2023-16-3-100-115.
20. Bachechi C., Po L., Rollo F. Big Data Analytics and Visualization in Traffic Monitoring // Big Data Research. – 2022. – Vol. 27. – 100292. DOI: 10.1016/j.bdr.2021.100292.
21. Wang F., Chen W., Wu F., Zhao Y., Hong H., Gu T., Wang L., Liang R., Bao H. A visual reasoning approach for data-driven transport assessment on urban roads // 2014 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST). – 2014. – P. 103–112. DOI: 10.1109/VAST.2014.7042486.
22. Andrienko G., Andrienko N., Patterson F., Chen S., Weibel R., Huang H., Doulkeridis C., Georgiou H., Pelekis N., Theodoridis Y., Nanni M., Longhi L., Koumparos A., Yasar A., Kureshi I. Visual Analytics for Characterizing Mobility Aspects of Urban Context // Urban Informatics / ed. W. Shi, M.F. Goodchild, M. Batty, M.P. Kwan, A. Zhang. – Singapore: Springer, 2021. – P. 727–755. DOI: 10.1007/978-981-15-8983-6_40.
23. Vigneswari R., Minachi C. Study on Road Accident Data Management System // International Journal of Science, Engineering and Technology Research. – 2013. – Vol. 2. – Iss. 11. – P. 2057–2062. DOI: 10.13140/RG.2.2.35245.29925.