Его исследования направлены на решение практических задач в экологии, урбанистике и сельском хозяйстве с применением современных геопространственных технологий и аналитических методов.

Применение карт известно ещё с древних времен. Первые попытки запечатлеть окружающую действительность появляются ещё в древнем Вавилоне, так, археологи нашли глиняную табличку, примерно конца VIII — начала VII века до н.э., на которой был изображен греческий город и государства Ассирия, Урарту. С тех пор картография стала настоящей наукой, сложной и многозадачной, цель которой, не только точно показать, где и как находится тот или иной объект, но и более подробно описать его свойства, анализировать трансформацию и т.д. На помощь картографам приходит цифровизация, искусственный интеллект, космические данные и многое другое.

В Южном федеральном университете этим направлением занимается Институт наук о Земле, здесь не только готовят высококвалифицированных специалистов, обладающих компетенциями в области геодезии и картографии, но и занимаются актуальными исследованиями и разработками, связанными с экологией, урбанистикой, климатологией, геологией и геодезией и т.д.

Как отмечает Денис Кривогуз, научное направление переживает стремительное развитие благодаря внедрению передовых технологий. Одним из ключевых направлений стала интеграция геоинформационных систем (ГИС), дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), искусственного интеллекта и машинного обучения.

«Современная картография переживает значительные преобразования благодаря внедрению передовых технологий, которые радикально повышают точность, детализацию и актуальность карт. Одной из ключевых технологий являются геоинформационные системы, которые позволяют не только визуализировать пространственные данные, но и анализировать их в режиме реального времени», - отметил ученый ЮФУ.

Спутниковые системы, такие как Sentinel, Landsat, Ресурс, Канопус, предоставляют детализированные снимки, что особенно важно для отслеживания природных изменений, в том числе опустынивания, вырубки лесов и динамики водоемов. Инновационные технологии, такие как лазерное сканирование (LIDAR), позволяют создавать точные 3D-модели местности, что критически важно для урбанистики и природоохранных исследований.

«Важным прорывом относительно недавно стало применение LIDAR, использующих лазерное сканирование для создания трехмерных моделей рельефа с точностью до нескольких сантиметров. Эта технология незаменима при картографировании сложных ландшафтов, таких как лесные массивы, горные регионы или городские территории».

По словам ученого, не менее значим вклад ИИ и машинного обучения. Алгоритмы автоматически анализируют огромные массивы данных – распознают объекты на снимках, прогнозируют изменения ландшафта или фильтруют шумы в данных. Это ускоряет обработку информации и снижает риски человеческих ошибок, повышая точность карт.

Однако вместе с развитием технологий перед картографией встают и новые вызовы. Один из них – обработка огромных массивов данных, поступающих с различных платформ: спутников, дронов, IoT-устройств. Для этого требуются мощные вычислительные ресурсы и стандартизация данных.

Картография также играет важную роль в образовании и популяризации науки. Современные цифровые карты помогают молодежи лучше понимать окружающий мир и изучать глобальные процессы, такие как изменение климата или рост городов.

«Современные карты, особенно цифровые и интерактивные, стали мостом между абстрактными понятиями и реальным миром, помогая учащимся визуализировать процессы, такие как изменение климата, урбанизация или динамика экосистем», – подчеркивает Денис Кривогуз.

Картография играет ключевую роль и в урбанистике. В проекте «Geo-spatial analysis of urbanization and environmental changes with deep neural networks» ученые ЮФУ использовали глубокие нейронные сети для обработки многолетних снимков, выполненных со спутников. Это помогло оценить темпы урбанизации и ее воздействие на окружающую среду. Такие карты позволяют городским планировщикам оптимизировать зонирование территорий и снижать негативные последствия взаимодействия инфраструктуры с природными территориями.

В сельском хозяйстве картографические методы помогают решать важные вопросы. Исследование университета «Machine Learning Approach for Detection of Water Overgrowth in Azov Sea» демонстрирует, как алгоритмы машинного обучения на основе данных спутника Sentinel-2 определяют зарастание водоемов. Это помогает фермерам контролировать динамику заболачивания и сокращения водных площадей, планировать мелиорацию и предотвращать снижение урожайности. Картография незаменима и в климатологии.

«Мои работы фокусируются на анализе взаимосвязей между климатическими изменениями и трансформацией природных и антропогенных систем. В статье "Enhancing long-term air temperature forecasting with deep learning architectures" мы применяем глубокие нейронные сети для обработки многолетних данных наблюдений. Это повышает точность климатических моделей, что критически важно для адаптации инфраструктуры и сельского хозяйства», — рассказывает ученый.

В исследовании ЮФУ «Assessing Long-Term Lake Dynamics in Response to Climatic Variability» используются данные дистанционного зондирования и статистические методы для выявления изменений в атмосферных осадках и температуре, влияющих на водные экосистемы. Результаты этих работ помогают разрабатывать стратегии устойчивого управления ресурсами, минимизировать риски экстремальных погодных явлений и сохранять биоразнообразие.

Картография продолжает развиваться, становясь важным инструментом для науки, бизнеса и государственных структур. Её влияние распространяется на самые разные сферы – от экологического мониторинга и управления природными ресурсами до городского планирования и логистики. С каждым годом технологии делают карты более точными, а их применение – более широким, что открывает новые перспективы для изучения и преобразования окружающего мира.

Текст: Артём Кирилов