Affiliation:
1. МГУ имени М.В. Ломоносова
Abstract
Электрические сети как предмет изучения географии транспорта на данный момент плохо освещены в отечественной и зарубежной литературе. С появлением высокодетальных космических снимков появилась возможность их использовать для сбора пространственных данных. Несмотря на попытки автоматизации распознавания ЛЭП на снимках, самый надёжный способ получения информации по-прежнему – визуальное дешифрирование. В рамках исследования проведён сбор пространственно-временной информации о магистральных электрических сетях на территории московской энергосистемы. Были использованы общедоступные данные дистанционного зондирования картографических веб-сервисов, а также архивные снимки с американских спутников Keyhole. В работе приведён пример изменения одного участка сети по снимкам за 1973 и 2018 годы. Сбор данных осуществляется с помощью Google Earth Pro и ArcGIS, анализ данных — скриптами модуля arcpy, подготовка данных к публикации – скриптами R, публикация данных в виде WMS (Web Map Service) выполняется с помощью QGIS Server. При анализе данные хранятся в базе геоданных ESRI, для публикации переводятся в открытый формат Geopackage Основной результат исследования доступен по адресу https://powerlines.one.
Reference20 articles.
1. Xie F., Levinson D. Topological evolution of surface transportation networks // Computers, Environment and Urban Systems. 2009. Т. 33. № 3. С. 211–223.
2. Strano E.,Nicosia V., Latora V., Porta S., Barthélemy M. Elementary processes governing the evolution of road networks // Sci Rep. 2012. Т. 2. № 1. 296.
3. Newman M. E. J. Networks. Oxford, United Kingdom ; New York, NY, United States of America: Oxford University Press, 2018. Second edition. 780 с.
4. Barthelemy M. Betweenness Centrality // Morphogenesis of Spatial Networks Lecture Notes in Morphogenesis. Cham: Springer International Publishing, 2018. С. 51–73.
5. Тархов С. А. Эволюционная морфология транспортных сетей. Смоленск: Универсум, 2005. 386 с.