Веб-картографическая подсистема КИПС ГБЦГИ реализована с целью предоставления как государственным и муниципальным органам, так и обществу в целом возможности с любого компьютера в Интернет осуществлять оперативный и наглядный поиск на электронной карте и запрос/загрузку данных из фондов ГБЦГИ.
В статье описаны поисково-запросные веб-сервисы и веб-сервисы предоставления первичной и производной геологической информации, обеспечивающие пользователям КИПС поиск в реальном времени государственных геологических информационных ресурсов ГБЦГИ и веб-доступ к ним.

Разработана методика оценки напряженности пожароопасных сезонов по комплексу природных и природно-антропогенных факторов, определяющих горимость растительности. Для ее технической реализации предложена архитектура геоинформационной системы, состоящая из блоков сбора и первичной обработки данных; их хранения, расчета показателей и индекса напряженности пожароопасных сезонов и визуализации их изменения.
На основе разработанной системы исследована напряженность пожароопасных сезонов в 17 муниципальных районах Хабаровского края и в Еврейской автономной области по метеорологическим данным 27 гидрометеостанций и сведениям о пожарах растительности региональных авиаотделений Дальневосточной авиабазы и по космоснимкам с сайтов NASA и ФГУ «Авиалесоохрана» с 1976 по 2012 гг. Показано, что индекс напряженности соответствует плотности пожаров растительности и может быть использован для выявления тенденций изменения характеристик сезонов для разработки долгосрочных программ модернизации противопожарного мониторинга с учетом прогнозов изменения климатических и социально-экономических условий на определенной территории.

Анализ обработки палинологического материала показал необходимость создания информационной системы, позволяющей автоматизировать процесс обработки и анализа палинологических исследований. Представлена концептуальная модель – прототип новой палинологической информационной системы «Миоспора». Представлен анализ имеющихся схожих программных продуктов. Разработанная автором концептуальная модель программы обладает необходимой для палинолога функциональностью, автоматизирует процесс исследования на основе описанного в статье алгоритма работы палинолога.

В работе анализируются особенности информационной поддержки процесса принятия решений геоинформационными системами в случае образного представления опыта. Рассматриваются современные направления интеллектуализации геоинформационных систем, которые обеспечивают информационную поддержку в условиях неполноты и противоречивости информации. Среди них многоагентные системы, системы с геопространственной киберинфра структурой, системы интеллектуальной визуализации. Формулируется основная цель исследования – разработка модели представления данных, обеспечивающей повышение достоверности принятия решений на основе опыта.Особенность предложенной авторами образной модели опыта состоит в его описании совокупностью преобразований. Определяющим в описании решений и условий их принятия являются не координаты в признаковом пространстве, а допустимые преобразования ситуаций и решений. При таком подходе приобретает специфику традиционно используемый для получения решений на основе опыта прецедентный анализ. Описывается информационная модель образа прецедентов, анализируется проблема актуализации образа в процессе поиска решений. Формулируются условия непротиворечивости и полезности актуализированного образа. Описывается процедура актуализации. В работе приводится пример образного представления опыта для решения задачи парковки автомобиля. Обсуждаются особенности предложенного подхода, направленные на повышение достоверности: аккумулирование обобщенных знаний о ситуациях, дедуктивный способ рассуждений для получения решений, анализ картографического изображения ситуации на момент принятия решения.

Описывается комплекс ГИС-технологий, позволяющих сравнивать объектные карты территории (ОКТ), получать количественные оценки различий и анализировать динамику изменения состояний территории. ОКТ – представляет собой цифровую растровую карту, содержательную нагрузку которой образует множество пространственных объектов, относящихся к заданным классам подстилающей поверхности Земли. Методика сравнения, позволяет не только детектировать изменения в содержательной нагрузке карт, но и оценить важность выделенных различий для целей управления развитием территории. Главная особенность предлагаемого подхода заключает в том, что количественная мера различий рассчитывается с использованием специальных оценочных функций. При этом сравниваются не сами карты, а их описания, построенные по определенным правилам. Это позволяет существенно уменьшить объемы обрабатываемой информации и упростить процедуры сравнения.
Комплекс предусматривает решение четырех основных задач: формирование ОКТ; построение описаний ОКТ; конструирование оценочных функций для расчета меры различия ОКТ; сравнение описаний ОКТ и количественная оценка различий. Подробно изложены методы решения перечисленных задач. Определен перечень допустимых различий между двумя ОКТ, построенными по единой технологии. Предложена двухэтапная схема оценки различий. На первом этапе строятся функции для расчета локальных мер различия, учитывающие отдельные виды изменений, а на втором – локальные оценки используются для расчета интегральной меры, отражающей обобщенную оценку различия карт. Приведен пример, иллюстрирующий возможности применения ГИС-технологии сравнения карт для решения задачи выбора наиболее эффективного сценария управления развитием территории.

В работе рассмотрены вопросы автоматического расчета и поставки информации о траекториях тропических циклонов (ТЦ) в «Единую систему информации об обстановке в Мировом океане» (ЕСИМО) с применением открытых стандартов геоинформационных систем. Описана общая схема работы системы автоматического построения траекторий ТЦ, профилей температуры и влажности с привлечением расчетов на многопроцессорном вычислительном кластере ИАПУ ДВО РАН. Разработана структура информации для описания ТЦ и способ ее поставки на основе стандартов Открытого геопространственного консорциума (OGC). Создан соответствующий сервис и веб-интерфейс для доступа к нему.

Статья посвящена актуальной проблеме дифференцирования сейсмических записей с учетом особенностей цифровых сигналов – дискретности по времени и уровню. На примере данных инженерной сейсморазведки описываются и сравниваются основные технологии приближенного дифференцирования.

На первом этапе исследований с донными станциями (1974-1987 гг.) уточнены скорости Р-волн в верхней мантии океанического блока северо-западной части Тихого океана, примыкающего к Курило-Камчатскому и Японскому желобам. Выполнен критический анализ данных наблюдений, полученных учеными разных стран при сейсмологических экспериментах с донными станциями [34, 28, 40]. Наиболее надежными считаются наблюдения донных станций, полученные при японских экспериментах Longshot-2 в северо-западной части Тихого океана [42, 43, 25]. Построенный по этим данным скоростной разрез Р-волн характеризуется аномально высокими скоростями в интервале глубин 10-250 км. В интервале глубин 60-120 км выделяется волновод с перепадом скорости Р-волн в 0,2 км/сек относительно выше и ниже лежащих слоев литосферы. Аномально высокие скорости в океаническом блоке можно, по-видимому, объяснить эклогитизацией вещества на этих глубинах или фазовыми переходами [2]. Большой вклад в аномалию скоростей может дать анизотропия скоростей [43, 44]. При эксперименте в проливе Буссоль в 2006 г. удалось оконтурить очаг сильного землетрясения 15 ноября 2006.
На втором этапе исследований с донными станциями (2009-2012) показано, что афтершоки катастрофического землетрясения 11 марта 2011 г. с преобладанием взбросовых движений могут свидетельствовать о дальнейшей подвижке филиппинской плиты под Японские острова.

В статье рассматривается проблема мониторинга экзогенных процессов дистанционными методами. Показано, что для обнаружения новообразованных оползней, обвалов и карстовых провалов могут использоваться данные спутниковых наблюдений. Практика показывает, что спутниковые снимки одной и той же местности, полученные в разное время, могут иметь существенные отличия друг от друга. Причинами этих различий могут быть: погодные условия, время суток, время года на момент получения изображений и так далее. По этой причине перед сравнением изображений, полученных со спутников, их необходимо привести к одному виду, то есть выполнить коррекцию изображений, удаляя влияние погодных условий и других факторов. Также крайне желательно сегментировать облака с целью минимизации их влияния на анализ изображений. После выполнения этих операций можно приступать к обнаружению экзогенных процессов. Для коррекции изображений и обнаружения объектов предлагается использовать формальные нейронные сети. В статье представлен разработанный алгоритм коррекции спутниковых изображений для дальнейшего их использования в задачах мониторинга, а также структура нейронной сети. Алгоритм опробован для обнаружения облаков и карстовых провалов; в статье визуально отображены результаты его работы.