Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 19-30

Веб-сервис для интеллектуального поиска планетных данных на основе пространственного и семантического контекста онлайн-карт небесных тел

Е.В. Матвеев 1 , А.Ю. Жаркова 1, 2 , И.П. Карачевцева 1 
1 Московский Государственный Университет геодезии и картографии, Москва, Россия
2 Государственный астрономический институт имени П.К. Штернберга Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
Одобрена к печати: 10.07.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-19-30
Представлены результаты разработки специализированного веб-сервиса, обеспечивающего интеллектуальный поиск планетной информации. Поисковый сервис создан в рамках формирования информационной системы для обработки космической съёмки небесных тел и доступа к результатам через геопорталы. Разработка специальных средств интеллектуализации поисковых сервисов вызвана огромным объёмом и разнообразием информации, накопленной в различных научных областях, и в частности в планетных исследованиях. При разработке сервиса выполнен анализ цифровых архивов планетных данных и программных средств, обеспечивающих доступ к хранимой в них информации. Показано, что, помимо использования программных средств самих веб-ресурсов (API), применение в качестве дополнения метода тематического индексирования исходных интернет-источников позволяет улучшить доступ к информации, обеспечивая её оптимизированный поиск. Созданный поисковый сервис интегрирован с онлайн-картами небесных тел, реализованными с помощью средств ArcGIS, и обеспечивает поиск данных с учётом пространственного и семантического контекста, представленного на картах. В дальнейшем предполагается использовать созданные поисковые возможности для Геопортала планетных данных Московского государственного университета геодезии и картографии (http://cartsrv.mexlab.ru/geoportal).
Ключевые слова: поисковый веб-сервис, интеллектуальный поиск, планетные данные, ГИС, онлайн-карты небесных тел
Полный текст

Список литературы:

  1. Жаркова А. Ю. , Матвеев Е. В. , Коханов А. А. Онлайн картографирование Меркурия для представления результатов морфометрических исследований // 13-я конф. молодых ученых: сб. тез. Москва. 13–15 апр. 2016. М: ИКИ РАН, 2016. С. 34.
  2. Лазарева М. С. , Матвеев Е. В. Разработка крупномасштабных геоморфологических карт Ганимеда для онлайн-картографирования // Всерос. науч. конф. «Международный год карт в России: объединяя пространство и время»: сб. тез. Москва, 25–28 окт. 2016. М.: Изд-во Геогр. фак. Московского гос. ун-та имени М. В. Ломоносова, 2016. С. 181–184.
  3. Матвеев Е. В. , Брусникин Е. С. , Жаркова А. Ю. Анализ методов организации системы интеллектуального поиска семантической и пространственной планетной информации // 13-я конф. молодых ученых: сб. тез. Москва. 13–15 апр. 2016. М: ИКИ РАН, 2016. С. 56.
  4. Митчел Р. Скрапинг веб-сайтов с помощью Python / пер. с англ. А. В. Груздев. М.: ДМК Пресс, 2016. 280 с.
  5. Clarke S. Measuring API Usability // Dr. Dobb’s J. 2004. URL: http://www.drdobbs.com/windows/measuring-api-usability/184405654.
  6. Ferreira C. Designing Neural Networks Using Gene Expression Programming / eds. A. Abraham, B. de Baets, M. Köppen, B. Nickolay // Applied Soft Computing Technologies: The Challenge of Complexity. Springer-Verlag, 2006. P. 517–536.
  7. Graves A. , Wayne G. , Danihelka I. Neural Turing Machine // arXiv: e-print service. arXiv:1410.5401. 2014. 26 p. URL: https://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf.
  8. Hare T. M. , Rossi A. P. , Frigeri A. , Marmo Ch. Interoperability in Planetary Research for Geospatial Data Analysis // Planetary and Space Science. V. 150. 2017. P. 36–42. DOI: 10.1016/j.pss.2017.04.004.
  9. Zheng S. , Wu D. , Song R. Joint Optimization of Wrapper Generation and Template Detection // Proc. 13th Intern. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining. San Jose, California, USA, 12–14 Aug. 2007. 2007. P. 894–902. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/4fb4/3c5a212df751e84c3b2f8d29fabfe56c3616.pdf.
  10. Zubarev A. E. , Nadezhdina I. E. , Brusnikin E. S. , Kokhanov A. A. , Lazareva M. S. , Karachevtseva I. P. , Oberst J. Studies of the basic geodetic parameters and mapping of Galilean satellites // ISPRS Working Group IV/8 “Planetary Mapping and Spatial Databases” meeting. Berlin, Germany. 24–25 Sept. 2015. URL: http://www.dlr.de/pf/Portaldata/6/Resources/dokumente/abt_pd/isprs/berlin_2015/Zubarev_ISPRS_IV8_2015.pdf.