Вплив природних факторів на точність картографічної візуалізації просторово-часових структур автомобільних шляхів України
Анотація
Мета статті – проаналізувати вплив основних природних факторів, рельєфу місцевості, гідрологічних умов, кліматичних (погодних) явищ та рослинного покриву, на точність картографічної візуалізації автомобільних шляхів України.
Основний матеріал. Поняття точності картографічної візуалізації розглядається в широкому спектрі факторів – не лише як геометрична точність візуалізації, але і як повнота, своєчасність/оперативність і достовірність інформації. В статті проведено порівняльний аналіз змісту і умовних позначень автомобільних шляхів за нормативними документами Європи, США, Канади і України. Встановлено, що зображувальні засоби на картах різних країн схожі між собою, легко піддаються ідентифікації і схожі за параметрами. Водночас виявлено, що не тільки на традиційних, а й на електронних навігаційних картах автомобільних доріг представлених сервісами Google Maps та OpenStreetMap відсутня інформація про природні ландшафти і їх складові (рельєф, гідрографічні умови, рослинність), а також про погодно-кліматичні умови, які мають безпосередній вплив на точність картографічної візуалізації. Названо основні параметри, які слід враховувати при створенні навігаційних карт і карт автошляхів в Україні.
Висновки. Проведене дослідження дозволяє зробити наступні висновки: - поняття точності карт значно ширше поняття геометричної точності; - природні фактори (рельєф, гідрографія, погодно-кліматичні умови, рослинність) суттєво впливають на показники інформативності карт автомобільних шляхів; - в навігаційних електронних сервісах необхідно подавати шари 3D рельєфу, оперативну інформацію про динамічні гідрологічні умови, небезпечні погодні умови, а також про ділянки доріг з рослинністю, що перекриває видимість дороги; - потрібен науково обґрунтований стандарт (настанови, інструкції), що визначатимуть, які саме природні дані повинні бути присутні на електронних картах доріг і з якою періодичністю мають оновлюватися ці дані.
Завантаження
Посилання
Denysyk, G. I., Valchuk-Orkusha, O. M. (2017). Classification and optimization of road landscapes. International Scientific and Practical Conference “WORLD SCIENCE”, 8 (24), Vol. 2, 7–11. URL: https://journals.indexcopernicus.com/api/file/viewByFileId/442959. pdf [in Ukrainian].
Zatserkovnyi, V., Tishaiev, I., & Kobrin, O. (2016). Pobudova modeli transportno-dorozhnoi merezhi Chernihivskoi oblasti za dopomohoiu heoinformatsiinykh tekhnolohii. Naukoiemni tekhnolohii, 2(30), 162-168. URL: jrnl.nau.edu.ua [in Ukrainian].
Peresadko, V., Dmytrykov, О., Dzhos, A. (2024). Analysis of the accuracy of mapping information (using the example of motorway mapping in Ukraine and the USA). The problems of continuous geographical education and cartography, (40), 32–44. URL: https://periodicals.karazin.ua/pbgok/article/view/25866/23232 [in Ukrainian].
AAA-Signaturenkatalog 2.0 : [Electronic resource]. Karlsruhe : Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland. URL: https://www.adv-online.de/GeoInfoDok/Signaturenkataloge/AAA-Signaturenkatalog-2.0/ [in German].
FloodMapp. RISE Update: FloodMapp launches integration with Waze helping reroute drivers in Virginia, USA. 2022. https://floodmapp.com [in English].
Kocur-Bera, K., Dudzińska, M. (2015). Roadside vegetation – the impact on safety. Engineering for Rural Development : Proceedings of the 14th International Scientific Conference (Jelgava, Latvia, 2015). Jelgava : Latvia University of Life Sciences and Technologies. 594–600. URL: https://iitf.lbtu.lv [in English].
Légende des cartes IGN au 1 : 25 000 : [Electronic resource]. Paris: Institut national de l’information géographique et forestière. URL: https://cheminscreux.wordpress.com/wp-content/uploads/2011/02/lc3a9gende-des-cartes-ign-au-1-25000c3a8me.pdf [in French].
M103-3-2-2014 / Natural Resources Canada. Ottawa: NRCan, 2014. URL: https://publications.gc.ca/collections/collection_2016/rncan-nrcan/M103-3-2-2014-eng.pdf [in English].
Ordnance Survey. 50 k raster legend: [Electronic resource]. Southampton: Ordnance Survey. URL: https://www.ordnancesurvey.co.uk/documents/product-support/support/50k-raster-legend.pdf [in English].
Prah K., Shortridge A. M. (2023). Vertical vs. Horizontal Fractal Dimensions of Roads in Relation to Relief Characteristics. ISPRS International Journal of Geo-Information. 12 (12). Article 487. https://doi.org/10.3390/ijgi12120487 [in English].
Topographic Map Symbols / U.S. Geological Survey. Reston: USGS. URL: https://pubs.usgs.gov/gip/TopographicMapSymbols/topomapsymbols.pdf [in English].
Umovni znaky 1 : 10 000 (СТ 496-528) / Main Institute of Geodesy and Cartography. Kyiv: MIGC. URL:https://gki.com.ua/files/uploads/documents/Norms/Ukrgeodesykart_norms/ Um_znaki_10000_St496_528.pdf [in Ukrainian].
Ye X., Li S., Das S., Du J. (2024). Enhancing route selection with real-time weather data integration in spatial decision support systems. Spatial Information Research. (32). 373–381. DOI: https://doi.org/10.1007/s41324-023-00577-7 [in English].
Zasady redakcji map w skali 1 : 50 000. Warszawa: Główny Urząd Geodezji i Kartografii, 1998. URL: https://opendata.geoportal.gov.pl/PrzepisyHistoryczne/Wytyczne/K2.2_Zasady_redakcji_map_w_skali_50000_1998.pdf [in Polish].
Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution 4.0.
