Значення проектів «цифрове місто» в урбаністичних дослідженнях  мегаполісів (користувацькі сценарії на прикладах міст Харкова і Дніпра)

doi:10.26565/2410-7360-2023-59-11

Сергій Костріков Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0002-4236-8474
Катерина Кравченко Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0003-4654-3185
Денис Серьогін Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0002-0169-4468
Софія Білянська Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна https://orcid.org/0009-0000-2007-7636
Анастасія Савченко Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна https://orcid.org/0009-0004-9862-6454

DOI: https://doi.org/10.26565/2410-7360-2023-59-11

Ключові слова: проект «Цифрове Місто», онтологічна модель урбогеосистеми, урбаністичне середовище, карти глобального покриття, інтерфейс і функціональність настільного застосування, користувацькі сценарії застосування програмного додатку, типовий ГІС-проект, веб-інструменти

Анотація

Стаття розглядає методологічну й методичну послідовності впровадження концепції Проекту «Цифрове Місто» (ПЦМ) - від удосконалення і подальшого розвитку окремих теоретичних положень цієї концепції до переліку заходів щодо її практичної імплементації через засоби веб- та настільного програмного забезпечення. Ці програмні додатки працюють з унікальними результатами моніторингу міського (урбанізованого) середовища на підставі даних дистанційного лазерного зондування (лідарних даних). Метою статті є спроба виконати на підставі урбогеосистемного аналізу оцінку ефективності застосування ПЦМ як для теоретичних урбаністичних досліджень, так й для розв’язання певних актуальних соціально-економічних проблем міського довкілля, виявлених вкрай загостреними через російську агресію. У цьому зв’язку дослідження сфокусовано на урбаністичному середовищі мегаполісів Харкова й Дніпра. Представлене дослідження оцінює ефективність теоретичного внеску, що випливає із останніх удосконалень концепції урбогеоситем (УГС), в прикладну імплементацію низки проектів «цифрових міст». У цьому зв’язку розглядається й обговорюється перспектива реалізації «повноформатних проектів цифрових міст». Для таких рішень автори пропонують, що повноформатні ПЦМ повинні слугувати всеосяжними моделями реального (фізичного) міського довкілля, охоплюючи всі його структурні елементи та ключові об'єкти, виходячи за межі можливостей типового проекту ГІС. Останній, тим не менш, й це окремо підкреслюється, може вирішувати низку актуальних завдань міських досліджень. Щодо цього представлені інтерфейс й функціональність авторського настільного програмного застосування щодо обробки лідарних даних й 3D-моделювання міського середовища. Також розглядаються й пояснюються веб-інструменти роботи з картами глобального покриття (КГП). Останні виступають основними джерелами наповнення поточних практичних ПЦМ. У статті послідовно наводяться відповідні практичні рішення щодо користувацьких сценаріїв: 1) повноформатний ПЦМ Харкова, що реалізується на підставі його наповнення із КГП, обробки лідарних даних та геоситуаційного аналізу; 2) реалізація геомаркетингових досліджень на підставі ГІС-проекту «Цифровий Харків» з наголосом на оптимізацію розташування існуючої мережі укрить; 3) побудова ГІС-проекту «Цифровий Дніпро» як для аналізу забезпеченості транспортною мережею міського населення. так й для планування міського розвитку у післявоєнний час.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографії авторів

Сергій Костріков, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

доктор географічних наук, професор, кафедра соціально-економічної географії та регіонознавства імені Костянтина Нємця

Катерина Кравченко, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

кандидат географічних наук, доцент, кафедра соціально-економічної географії та регіонознавства імені Костянтина Нємця

Денис Серьогін, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

аспірант кафедри соціально-економічної географії та регіонознавства імені Костянтина Нємця

Софія Білянська, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

студентка магістратури кафедри соціально-економічної географії та регіонознавства імені Костянтина Нємця

Анастасія Савченко, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

студентка бакалаврату кафедри соціально-економічної географії та регіонознавства імені Костянтина Нємця

Посилання

United Nations. (2018). 68% of the World Population Projected to live in Urban Areas by 2050, Says UN. Department of Economic and Social Affairs. Available at: https://www.un.org/development/desa/en/news/population/2018-revision-of-world-urbanization-prospects.html

Battisti A., Baiani S. (2022). Sustainable Development Dimensions and Urban Agglomeration. IntechOpen, London. DOI: https://doi.org/10.5772/intechopen.94779

Dobbs R. Smit S., Remes J., Manyika J, Roxburgh Ch., Restrepo A. (2011). Urban World: Mapping the Economic Power of Cities. Avaliable at: https://www.mckinsey.com/featured-insights/urbanization/urban-world-mapping-the-economic-power-of-cities

Rezende D. A. (2016). Digital City: Chicago and Schaumburg (USA) Information, Sustainability Indicators and Public Services Projects. GeSec: Revista de Gestão e Secretariado. 7 (2), 55-79. DOI: https://doi.org/10.7769/gesec.v7i2.545

Biljecki F., Stoter J., Ledoux H., Zlatanova S., Çöltekin A. (2015). Applications of 3D City Models: State of the Art Review. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 4, 2842–2889. DOI: https://doi:10.3390/ijgi4042842

Eremia M., Toma L., Sanduleac M. (2017). The Smart City Concept in the 21st Century. Procedia Engineering. 181, 12-19. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.proeng.2017.02.357

Rezende D.A., Procopiuck M., Figueiredo F. (2015). Public Policy and a Strategic Digital City Project: A CaseStudy of the Brazilian Municipality of Vinhedo. Journal of Urban Technology. 22, 63–83. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/10630732.2014.971536#2015

Bonini V., Galelli P., Minetto A., Delponte I., Morbiducci R. (2019). Effects of the digital transformation on the contemporary city project. Tema. 5 (1), 61-71. DOI: https://doi.org/10.17410/tema.v5i1.215

Hämäläinen M. (2021). Urban development with dynamic digital twins in Helsinki city. IET Smart Cities. 3, 201-210. DOI: https://doi.org/10.1049/smc2.12015

Dembski F., Wössner U., Letzgus M., Ruddat M., Yamu C. (2020). Urban Digital Twins for Smart Cities and Citizens: The Case Study of Herrenberg, Germany. Sustainability. 12, 2307. DOI: https://doi.org/10.3390/su12062307

Kostrikov S. Niemets L., Sehida K. [and other]. (2018). Geoinformation approach to the urban geographic system research (case studies of Kharkiv region). Visnyk of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series “Geology. Geography. Ecology”. 49, 107-121. DOI:. https://doi.org/10.26565/2410-7360-2018-49-09

Kostrikov S., Pudlo R., Bubnov D., Vasiliev V. (2020). ELiT, multifunctional web-software for feature extraction from 3D LiDAR point clouds. ISPRS International Journal of Geo-Information. 9(11), 650-885. DOI: http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9110650

Kostrikov S., Seryogin D. (2022). Urbogeosystemic Approach to Agglomeration Study within the Urban Remote Sensing Frameworks. Urban Agglomeration. Edited by A. Battisti and S. Baiani: Intech Open, London, Milan, Zagreb. 251-273. DOI: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.102482

GEO Group on Earth Observation. (2019). Earth Observations for the Benefits of Humankind. GEOSS Portal. Avaliable at: http://www.earthobservations.org/index.php

Weng Q. (2016). Remote Sensing for Sustainability. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis. 366.

Group on Earth Observations. (2016). The GEO 2016–2025 Strategic Plan: Implementing GEOSS. GEOSS Portal. Avaliable at: https://www.earthobservations.org/geoss_wp.php

Komminos N. (2002). Intelligent Cities: Innovation, Knowledge Systems and Digital Spaces Spon Press, London, New York. 320.

Caragliu A., Del Bo C., Nijkamp P. (2011). Smart Cities in Europe. Journal of Urban Technology. 18, 65-82. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/10630732.2011.601117

Filatov, V.M., Kostrikov, S.V. (2019). Towards the consideration of some aspects of the Smart City concept in the Human Geography perspective. REGION 2019: Human–Geographical aspects. Proceedings of the International Conference for young scientists and post–graduate students. Kharkiv, 108–111.

Orlowski A., Romanowska P. (2019). Smart Cities Concept: Smart Mobility Indicator. Cybernetics and Systems. 50, 118-131, DOI: https://doi10.1080/01969722.2019.1565120

David M., Kosh F. (2019). “Smart Is Not Smart Enough!” Anticipating Critical Raw Material Use in Smart City Concepts: The Example of Smart Grids. Sustainability. 11, 4422. DOI: https://doi.org/10.3390/su11164422

Bastidas V., Reychav I., Ofir A., Bezbradica M., Helfert M. (2022). Concepts for Modeling Smart Cities. Business Information Systems and Engineering. 64, 359-373. DOI: https://doi.org/10.1007/s12599-021-00724-w

Nam T., Pardo T.A. (2011). Smart City as Urban Innovation: Focusing on management, Policy, and Context. ICEGOV Conference, Tallinn, Estonia, 26-28 September 2011. 185-194.

Giffinger R., Gudrun H. (2010). Smart Cities Ranking: An Effective Instrument for the Positioning of Cities?. ACE: Architecture, City and Environment. 4(12), 7-25. DOI: http://dx.doi.org/10.5821/ace.v4i12.2483

Hall R. E. (2000). The vision of a smart city. Proceedings of the 2nd International Life Extension Technology Workshop, Paris, France, 28 September. Available at: https://www.osti.gov/servlets/purl/773961/

Hartley J. (2005). Innovation in governance and public services: Past and present. Public Money & Management. 25(1), 27-34. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9302.2005.00447.x

Toppeta, D. (2010). The Smart City Vision: How Innovation and ICT Can Build Smart, “Livable”, Sustainable Cities. The Innovation Knowledge Foundation. 5, 1-9.

Washburn D., Sindhu U., Balaouras S., Dines R.A., Hayes N.M., Nelson L.E. (2010). Helping CIOs Understand “Smart City” Initiatives: Defining the Smart City, Its Drivers, and the Role of the CIO. Cambridge, MA: Forrester Research, Inc. Avaliable at: http://public.dhe.ibm.com/partner-world/pub/smb/smarterpla net/forr_help_cios_und_smart_city_initiatives.pdf

Kramers A., Höjer M., Lövehagen N., Wangel J. (2014). Smart sustainable cities – Exploring ICT solutions for reduced energy use in cities. Environmental Modelling & Software. 56, 52-62. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.12.019

Bibri S.E. (2018). The IoT for smart sustainable cities of the future: An analytical framework for sensorbased big data applications for environmental sustainability. Sustainable Cities and Society. 38, 230-253. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.12.034

Li Y., Phelps N.A. (2017). Knowledge polycentricity and the evolving Yangtze River Delta megalopolis. Regional Studies. 51, 1035-1047. DOI: https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1240868

Ma H., Li Y., Huang X. (2021). Proximity and the evolving knowledge polycentricity of megalopolitan science: Evidence from China’s Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, 1990–2016. Urban Studies. 58, 2405-2423. DOI: https://doi.org/10.1177/0042098020942665

Buck T., While N., While A. (2017). Competitive urbanism and the limits to smart city innovation: The UK Future Cities initiative. Urban Studies. 54, 501-519. DOI: https://doi.org/10.1177/0042098015597162

Parteka, E., Rezende, D. A. (2018). Digital planning of the city of Barcelona and its relations with the strategic digital city. Journal of Technology Management & Innovation. 13, 54-60. DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-27242018000400054

Kostrikov, S. V., Sehida K. (2016). GIS-modelling of regional commuting (a case study of Kharkiv region). Actual problems of economics. 12, 399-410. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ape_2016_12_45

Kostrikov, S. (2019). Urban remote sensing with LIDAR for the Smart City concept implementation. Visnyk of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series “Geology. Geography. Ecology”. 50, 101-124. DOI: https://doi.org/10.26565/2410-7360-2019-50-08

Serohin D., Kostrikov S. (2023). Towards urbanistic geosituation delineation. Visnyk of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series “Geology. Geography. Ecology”. 58, 241-256. DOI: https://doi.org/10.26565/2410-7360-2023-58-19 [in Ukrainian].

Johnson J., Portugali J., Meyer H., Stolk E., Tan E. (2012). Complexity Theories of Cities Have Come of Age. – In: An Overview with Implications to Urban Planning and Design. NY-London: Springer. 1-17. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24544-2_9

Potere D., Schneider A., Shlomol A., Civco D.L. (2009). Mapping urban areas on a global scale: Which of the eight maps now available is more accurate. International Journal of Remote Sensing. 30, 6531-6558. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/01431160903121134

Dong P., Chen Q. (2018). LiDAR Remote Sensing and Applications. Boca Raton: CRC Press. 246.

Esch T., Zeidler J., Palacios-Lopez D. [and other]. (2020). Towards a Large-Scale 3D Modeling of the Built Environment – Joint Analysis of TanDEM-X, Sentinel-2 and Open Street Map Data. Remote Sensing. 12, 2391. DOI: https://doi.org/10.3390/rs12152391

Wang M., Li Q., Hu Q., and Zhou M. (2013). Quality analysis of open street map data. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. XL-2/W1. 155–158. DOI: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-2-W1-155-2013

Shi J., Pan Z., Jiang L., Zhai X. (2023). An ontology-based methodology to establish city information model of digital twin city by merging BIM, GIS and IoT. Advanced Engineering Informatics. 57. 102114. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aei.2023.102114

Eckle M., de Albuquerque J. P., Herfort B., Wolff R., Zipf A., Leiner R., Jacobs C. (2016). Leveraging OpenStreetMap to support flood risk management in municipalities: a prototype decision support system. In: 13th International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management ISCRAM 2016, Rio de Janeiro, Brazil, 22-25 May 2016. Available at: https://wrap.warwick.ac.uk/78697/

Ali M., Macana C.A., Prakash K., Islam R., Colak I., Pota H. (2020). Generating open-source datasets for power distribution network using openstreetmaps. – In: 9th International Conference on Renewable Energy Research and Application (ICRERA). IEEE. 301-308. DOI: https://doi.org/10.1109/ICRERA49962.2020.9242771

Fonte C., Minghini M., Antoniou V., See L., Patriarca J., Brovelli M., Milcinski G. (2016). Automated methodology for converting OSM data into a land use / cover map. In: 6th International Conference on Cartography & GIS, Albena, Bulgaria, 13-17 June 2016. Available at: https://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/13152/1/An%20automated%20methodology%20for%20converting%20OSM%20data%20into%20a%20landuse%20cover%20map.pdf

Kostrikov S., Pudlo R., Bubnov D., Vasiliev V., Fedyay Y. (2020). Automated Extraction of Heavyweight and Lightweight Models of Urban Features from LiDAR Point Clouds by Specialized Web-Software. Advances in Science, Technology and Engineering Systems. 5, 72-95. DOI: https://doi.org/10.25046/aj050604

Caoa R., Zhanga Y., Zhao Z. (2017). 3D building roof reconstruction from airborne LiDAR point clouds: a framework based on a spatial database. International Journal of Geographic Information Science. 31, 1359-1380. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1301456

Fekete A., Cserep M. (2021). Tree segmentation and change detection of large urban areas based on airborne LiDAR. Computers and Geoscience. 156. 104900. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104900

Chen Y., Tao R. (2022). A new urban change detection method based on the local G and local spatial heteroscedasticity. Transactions in GIS. 26, 3315-3329. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/tgis.13004

Kostrikov S., Serohin D., Berezhnoy V. (2021). Visibility analysis of the urbanistic environmet as a constituent of the urbogeosystems approach. Human Geography Journal, 30(1), 7-23, DOI: https://doi.org/10.26565/2076-1333-2021- 30-01 [in Ukrainian]

DARPA: Defense Advanced Research Projects Agency. Creating breaking through technologies and capabilities for national security. (2023). Available at: https://www.darpa.mil/

Tsai Y.H. (2005). Quantifying urban form: Compactness versus “sprawl”. Urban Studies. 42, 141-161. DOI: https://doi.org/10.1080/0042098042000309748

Stilla, U., Xu Y. (2023). Change detection of urban objects using 3D point clouds: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 197, 228-255. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2023.01.010

Tian, J., Chaabouni-Chouayakh H., Reinartz P. (2011). 3D building change detection from high resolution spaceborne stereo imagery. 2011th International Workshop on Multi-Platform/Multi-Sensor Remote Sensing and Mapping. IEEE. Xiamen, China, 10-12 January 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/M2RSM.2011.5697371

Awrangjeb M., Fraser, C., Lu G. (2015). Building change detection from Lidar point cloud data based on connected component analysis. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. 2, 393-400. DOI: http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-II-3-W5-393-2015

Anderson V.M. (2006). Business geography and geomarketing - new directions in constructive geography. Scientific Paradigm of Geographic Education in Ukraine in the 21st Century: Collection of Scientific Articles of the 2nd Interuniversity Scientific and Practical Conference, Donetsk, December 22, 2006, 83-94 [in Ukrainian].

Verschuren M. (2006). Geomarketing GIS & Marketing, New Combination of Knowledge / Verschuren M. – Wageningen: Wageningen University and Research Centre, 68.

Resilience Points. Available at: https://nezlamnist.gov.ua/

The Map of Recovery. Available at: https://reukraine.shtab.net//

Official website of the main statistics office in Dnipropetrovsk region. Available at: http://www.dneprstat.gov.ua/statinfo/ds/

Official website of the Dnipro metro. Available at: https://metro.dp.ua/maps/