Дифференциация применения методов дистанционного исследования дорожного движения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Существующие агломерационные тренды выдвигают новые требования к транспортной инфраструктуре современных городов. Планирование городского развития должно базироваться на репрезентативной информации о дорожном движении. Для снижения ресурсных затрат на сетевое исследование транспортных потоков выбран метод дистанционного зондирования движения по критериям площади и конфигурации улично-дорожной сети урбанизированной территории, предполагающий применение современных спутниковых систем. Наиболее подходящими для данной цели в России являются спутники «Ресурс-П» и «Канопус-В», лучшими за рубежом по соотношению качества съемки и регулярности обновления ресурсов можно назвать The Landsat Program и Maxar (США). Установлена корреляция пространственного разрешения спутниковых снимков и масштаба дешифрируемого изображения с техническими возможностями спутниковых систем; критическое пространственное разрешение в 1/14.8 м/мм достигается при масштабе 1:450. Авторы разработали и рассмотрели на примере 14 городских российских и зарубежных агломераций алгоритм выбора рационального метода дистанционного зондирования движения для различных пространственных городских структур на микро-, мезои макроуровнях. Приведено технико-экономическое обоснование применения дистанционного исследования по критерию «стоимость единицы точности». Его значения составили от 0.08 до 1393.94 тыс. руб. в зависимости от выбранного метода мониторинга и площади пространственных структур изучаемых объектов. Приоритетным по стоимости единицы точности оказался метод дистанционного спутникового зондирования. С учетом полученных данных планируется создание программного продукта по автоматизации дешифровочных алгоритмов определения параметров дорожного движения.

Об авторах

А. А. Тестешев

Тюменский индустриальный университет

В. Д. Тимоховец

Тюменский индустриальный университет

Т. Г. Бабич

Тюменский индустриальный университет

Список литературы

  1. Zhuykov, S. V. Methods of Architectural Planning for the Development of Urban Areas / S. V. Zhuykov. – Текст : непосредственный // Components of Scientific and Technological Progress. – 2021. – No 5 (59). – P. 20–23.
  2. Шестеров, Е. А. Создание координированной транспортной системы при территориально-транспортном планировании развития городских территорий / Е. А. Шестеров. – doi: 10.31675/1607-1859-2023-25-3-30-38. – Текст : непосредственный // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. – 2023. – Т. 25, № 3. – С. 30–38.
  3. Национальный проект «Жилье и городская среда» // Минстрой России : сайт. – URL: https://minstroyrf.gov.ru/ trades/natsionalnye-proekty/natsionalnyy-proekt-zhilye-i-gorodskaya-sreda/ (дата обращения: 22.09.2023). – Текст : электронный.
  4. Дрю, Д. Р. Теория транспортных потоков и управление ими / Д. Р. Дрю ; пер. с англ. Е. Г. Коваленко, Г. Д. Шермана. – Москва : Транспорт, 1972. – 424 с. – Текст : непосредственный.
  5. Кудашев, Е. Б. Конвергенция новейших информационных технологий и методов дистанционного зондирования Земли для построения аэрокосмического экологического мониторинга мегаполисов / Е. Б. Кудашев, В. П. Мясников, О. В. Сюнтюренко. – Текст : непосредственный // Вестник РФФИ. – 2001. – № 2. – С. 47–54.
  6. Kryukovsky A.S. Ionospheric inhomogeneities and their influences on the Earth's remote sensing from space / A. S. Kryukovsky, B. G. Kutuza, V. I. Stasevich, D. V. Rastyagaev. – doi: 10.3390/rs14215469. – Текст : непосредственный // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14, No. 21. – P. 5469.
  7. Тимоховец, В. Д. Совершенствование методов дистанционного мониторинга транспортных потоков для проектирования улично-дорожной сети крупных городов : специальность 05.23.11 «Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. – Текст : непосредственный / Тимоховец Вера Дмитриевна. – Омск, 2020. – 133 с.
  8. Тестешев, А. А. Полипараметрические уравнения для дешифровки результатов дистанционного спутникого мониторинга транспортных потоков / А. А. Тестешев, В. Д. Тимоховец, Т. Г. Микеладзе. – Текст : непосредственный // Транспортное строительство. – 2018. – № 5. – С. 19–21.
  9. Khutorova, O. G. Some regularities of atmospheric mesoscale variations obtained from satellite navigation system remote sensing / O. G. Khutorova, V. N. Khutorov. – doi: 10.21046/2070-7401-2020-17-6-76-81. – Текст : непосредственный // Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa. – 2020. – Vol. 17, No. 6. – P. 76–81.
  10. Landsat Science : сайт. – URL: https://landsat.gsfc.nasa.gov (дата обращения: 22.03.2019). – Текст : электронный.
  11. Maxar Satellite Constellation // University of Minnesota. Driven to discover : сайт. – 2023. – October 3. – URL: https://www.pgc.umn.edu/guides/commercial-imagery/maxar-satellite-constellation/ (дата обращения: 22.10.2023).
  12. ALOS (PRISM, AVNIR-2, PALSAR) (Япония) // Сканэкс : сайт. – URL: https://www.scanex.ru/data/satellites/alos/ (дата обращения: 22.03.2023). – Текст : электронный.
  13. Earth observation satellites. – Текст: электронный // Government of Canada : сайт. – URL: https://asc-csa.gc.ca/ eng/satellites/earth-observation/default.asp (дата обращения: 22.08.2023).
  14. Testeshev, A. Development of harmonized multifactor mono-dependency to decipher satellite-based monitoring of traffic streams / A. Testeshev, V. Timohovetz, T. Mikeladze. – doi: 10.1016/j.trpro.2018.12.096. – Текст : непосредственный // Transportation Research Procedia, Saint Petersburg, September, 27–29, 2018. Vol. 36. – Saint Petersburg : Elsevier B.V., 2018. – P. 747–753.
  15. Денисова, В. В. Аэрофотосъемка / В. В. Денисова. – Текст : непосредственный // Молодежь и научно-технический прогресс : международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых, Губкин, 16 апреля 2015 года. Том 1. – Губкин : Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова, 2015. – С. 292–294.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».