Економічні перспективи розвитку геоінформаційних систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Державний біотехнологічний університет

Економічні перспективи розвитку геоінформаційних систем

Садовий Іван Іванович,

кандидат економічних наук, старший викладач кафедри управління земельними ресурсами та кадастру

м. Харків

Анотація

В епоху цифрових технологій геоінформаційні системи (ГІС) швидко змінюють економіку. Аналітика просторових даних, географічна візуалізація та методи машинного навчання з використанням аерофото- і супутникових даних виявилися критично важливими для підтримки головних компонентів прогнозування економічних процесів. Геопросторові інформація та технології стали повсюдною частиною повсякденних послуг і займають центральне місце в бізнес-моделях багатьох підприємств. Зростання кількості смартфонів, планшетів та інших мобільних пристроїв значно підвищило очікування людей щодо використання геопросторових програм. Попит користувачів на підвищення точності, актуальності та деталізації зростає, і обробка вимагатиме більш автоматизованого збору даних і виділення функцій, щоб подолати ці виклики.

Нова технологія допомагає керівникам підприємств приймати важливі рішення. Географічну інформаційну систему використовують в різних секторах комерційного світу, це дозволяє керівникам аналізувати інформацію на основі розташування та покращувати процес прийняття рішень.

Виробники споживчих товарів використовують ГІС і просторову аналітику для відстеження активності в соціальних мережах, виявлення вподобань брендів у певних регіонах країни та ефективнішого витрачання своїх маркетингових бюджетів. Працівники страхових компаній використовують аналіз гарячих точок на основі ГІС - форму штучного інтелекту - для виявлення тенденцій у великих даних, які аналітик не може побачити, що допомагає їм ефективніше оцінювати ризик.

В Україні продовжує бракувати інфраструктури та надійних даних для прийняття обґрунтованих бізнес - та урядових рішень. Урядам усіх рівнів потрібні авторитетні джерела даних інформації про країну, її навколишнє середовище, активи, людей, її фізичну та соціальну інфраструктуру для того щоб приймати рішень на основі фактичних даних, стимулювати економічний розвиток, підприємницьку діяльність, законність, захист конфіденційності чи національної безпеки.

Відкриття в галузі науки і техніки дозволили фермерам ефективно використовувати свій вклад для максимізації врожаю. Цьому прогресу в значній мірі сприяло використання складної техніки, методів посіву, використання добрив, гербіцидів і пестицидів тощо. Однак на даний момент успіх великомасштабного землеробства значною мірою залежить від геоінформаційних технологій за допомогою точного землеробства.

Ключові слова: географічні інформаційні системи, штучний інтелект, економічні перспективи розвитку, тривимірні моделі.

Abstract

Sadovyy Ivan Ivanovych Doctor of Philosophy in Economic, Senior Lecturer of the Department of Land Management and Cadastre, State Biotechnological University, Kharkiv

Economic perspectives of the development of geoinformation systems

In the digital era, geospatial technologies are revolutionizing the economy. Geospatial information and technologies have become a ubiquitous part of everyday services and is central to the business models of many of the enterprises. The rise of smartphones, tablets, and other mobile devices has contributed significantly to people's expectation of the use of geospatial applications. User demand for increasing accuracy, currency, and detail is growing and processing will require more automated data capture and feature extraction to keep pace with those requirements.

A little-known technology is helping business executives make big decisions. The geographic information system has quietly landed in various sectors of the commercial world, allowing executives who recognize its power to analyze information based on location and improve their decision-making.

Consumer goods manufacturers are using GIS and spatial analytics to track social media activity, spotting brand preferences in certain areas of the country and spending their marketing budgets more efficiently.

Insurers are using GIS-based hot-spot analysis-a form of artificial intelligence-to find trends in big data that the human analyst can't see, helping them price risk more effectively.

In Ukraine continue to lack the infrastructure and trusted data to make informed business and government decisions. Governments at all levels require authoritative sources of fit-for-purpose data on the nation, its environment, assets, people, and its physical and social infrastructure to inform robust evidence-based decision-making and to encourage economic development, entrepreneurial activity, transparency, protection of privacy or national security.

Discoveries in the field of science and technology have enabled farmers to effectively use their input to maximize their yield. These advancements have been greatly assisted by the use of sophisticated machineries, planting practices, use of fertilizers, herbicides and pesticides and so on. At the present moment however, the success of large-scale farming highly relies on geographic information technology through what is know as precision farming.

Keywords: geographic information systems, artificial intelligence, economic development prospects, three-dimensional models

Основна частина

Постановка проблеми. Сучасний цифровий світ дуже швидко змінюється. Для розвитку економіки потрібно розуміти тенденції розвитку окремих ринків. Ринок геоінформаціних систем постійно збільшується і тому дослідники його аналізують та роблять прогнози. Досить важливим питанням постає на скільки прогнозованим є цей «новий» ринок послуг. Маючи пронози на майбутнє та прогнози, які були опубліковані п'ять та десять років тому назад, можна прослідити тенденції розвитку геоінформаціних систем. Виявити які прогнози не відбулись, встановити причини, вказати перелік проблем становлення ринку геоінформаціних послуг та дати рекомендації щодо їх усунення. Майже у всіх сферах економіки знання місця розташування об'єктів управління посідає важливе місце. ГІС технології використовуються в маркетингу, логістиці, сільському господарстві, соціальних мережах, архітектурі, туризмі тощо. Головним символом сучасної цивілізації в цілому, та економіки в частості, є мобільні пристрої та Інтернет. ГІС технології все повніше інтегруються з цими поняттями і тому важливо орієнтуватись в тенденціях розвитку ринку геоінформаціних послуг

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Важливі аспекти формування та економічного розвитку геоінформаціних систем висвітлюються такими ученими як C. Franklin, B. Bucher, C. Schlieder, F. Cantat, M. Kavouras, A. Streilein, M. Severo. Однак ГІС безперервно швидко розвивається, тому питання напрямку його розвитку поки що не систематизовані і розроблені не в повному обсязі.

Мета статті - дослідження економічних перспектив розвитку географічних інформаційних систем, їх вплив на економіку України та Світу.

Виклад основного матеріалу. Уповільнення та зупинення глобального економічного зростання відбулося внаслідок впливу пандемії (COVID-19). На відновлення після поточної економічної рецесії знадобляться роки. Цей економічний спад матиме довгостроковий вплив у всьому світі. Сприятиме розвитку світової економіки в довгостроковій перспективі «нові» ринки послуг [1]. Один із таких ринків це ринок геоінформаціних послуг. Швидка урбанізації, ефективне управління ресурсами, інновації потребують геопросторових даних.

Термін «Географічні інформаційні системи (ГІС)» стосується набору технологій, які допомагають у зборі, аналізі, зберіганні, управлінні, інтеграції та представленні географічної інформації [2]. Геопросторові технології дозволяють краще вимірювати, керувати та підтримувати активи, проводити моніторинг ресурсів і навіть забезпечувати аналіз для прогнозування та керування процесами. Загалом він включає такі основні технології: дистанційне зондування, глобальна навігаційна супутникова система (GNSS), бази даних, 3D моделювання.

Основні функції, які використовуються в ГІС, можна згрупувати за чотирма основними напрямами:

- операції з даними: Ця функція включає всі операції, пов'язані зі збором, оцифруванням, створенням, зберіганням та оновленням даних;

- операції зі запитами: запити, зроблені в ГІС, можна розглядати у двох групах на основі розташування та атрибутів. Запити на основі атрибутів включають запити даних у системі керування базою даних;

- операції просторового аналізу: Базовий просторовий аналіз включає операції з такими даними, як аналіз мережі, геометричні та статистичні операції, цифрові моделі рельєфу та тривимірний аналіз;

- процеси аналізу сценаріїв: Вищезгаданий просторовий аналіз включає створення та аналіз різних сценаріїв через кількість функцій і структуру даних.

ГІС широко використовується в наступних секторах суспільних інтересів [2]:

- геодезія,

- географія,

- будівництво,

- сільське господарство,

- геологія, археологія,

- ландшафтний дізайн,

- місто та регіональне планування,

- науки про навколишнє середовище та землю,

- соціологія,

- океанографія,

- політичні науки,

- кадастр,

- кримінологія,

- гідрографія,

- логістика, геофізика,

- транспорт,

- біологія (екологія, біогеографія),

- нафтова інженерія,

- метеорологія,

- захист населення (управління катастрофами, надзвичайними

ситуаціями та надзвичайними ситуаціями),

- геоматика та ін.

У 2020 р. ринок ГІС приніс дохід у розмірі 8186 мільйонів доларів США, і очікується, що протягом прогнозованого періоду (2020-2030 рр.) він зростатиме на 11,6% у середньому і досягне 24608 мільйонів доларів США [3]. За іншим даними (IMARCGroup): обсяг ринку глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) у 2021 р. досяг 10,1 мільярда доларів США. У перспективі IMARCGroupочікує, що до 2027 р. ринок досягне 21,1 мільярда доларів США із середньорічним зростанням 13,1% протягом 2022-2027 рр. Ключові чинники, відповідальні за зростання галузі, включають збільшення інвестицій, широку доступність просторових даних і «хмарних» технологій, а також зростаючу потребу в рішеннях глобальної географічної інформаційної системи (ГІС) у транспортному секторі.

Категорія картографування за функціями зареєструвала найбільшу частку на ринку ГІС у 2020 році. Швидка урбанізація в країнах, що розвиваються, а також у розвинених країнах збільшила попит на функції картографування в програмах міського планування, таких як придбання землі, оцінка зростання міст, управління якістю води, оцінка впливу на навколишнє середовище та класифікація земельних зон, а також в оптимізації ланцюга поставок, управлінні середовищем і виявленні шахрайства.

Очікується, що категорія програмного забезпечення ГІС продемонструє найшвидше зростання на ринку протягом прогнозованого періоду до 2030 р., виходячи з компонентів. Головним чином це буде пов'язано зі зростаючою потребою в картографуванні польових робіт (вимірів на місцевості), інтеграції аналітичних інструментів, а також в управлінні та відображенні географічної інформації через інформаційні панелі та звіти.

Використання ГІС у боротьбі зі стихійними лихами є ключовою тенденцією ринку. За останні кілька років впровадження географічних інформаційних систем зросло в програмах боротьби зі стихійними лихами, включаючи боротьбу з повенями, боротьбу з лісовими пожежами, управління викидом вуглецю та моніторинг зміни клімату. Органи управління з надзвичайних ситуацій використовують наявні дані для управління катастрофами та аналізу наслідків можливої катастрофи, розрахунку розміру фінансових витрат на ліквідацію негативних явищ. У країнах, де в центрі уваги знаходиться економіка, інфраструктура ГІС має життєве важливе значення для систем підтримки прийняття рішень щодо запобігання фінансових втрат. У 2020 році цю технологію широко використовували для ефективного картографування поширення COVID-19 і зменшення його впливу.

Зростаючі інвестиції та зростання попиту на ГІС-рішення в транспортному секторі сприяють зростанню ринку. Уряди все більше інвестують у ці технології для застосування у сфері внутрішньої безпеки, а також у військовій та аерокосмічній сферах, що, у свою чергу, підвищує попит на них. Крім того, застосування ГІС у транспортному секторі включає аналіз аварій, управління обслуговуванням автомагістралей, моделювання руху та планування маршрутів. Це допомагає більш ефективно контролювати, планувати та керувати складними системами, які беруть участь у плануванні та управлінні транспортом. Наприклад, Uber використовують цю технологію у вигляді віртуального лічильника в мобільних додатках, який допомагає виявляти найближчі доступні транспортні засоби та автоматизувати платежі на основі здоланої відстані.

Зі збільшенням кількості цифрових пристроїв - від смартфонів і годинників до автономних транспортних засобів, підключених до Інтернету - обсяг, цінність, мінливість, різноманітність, швидкість і достовірність даних продовжуватимуть експоненціально зростати. Однак точний вплив технологічних розробок, інтегрованих програм і великої кількості даних на геопросторову індустрію та світову економіку залишається неясним; можна очікувати, що протягом наступного десятиліття збір і аналіз даних сприятимуть розвитку потенціалу та прийняттю рішень на основі фактичних даних.

Для аналізу прогнозів розвитку ГІС на 2020-2030 рр. доцільно провести аналіз прогнозів з 2015-2020 рр. Прогнози розвитку ГІС в Україні до 2020 року можна умовно поділити на три класи: прогнози які вже справдились, прогнози які ще не справдились та прогнози, які вже не справдились.

До прогнозів що не справдились протягом п'яти років, можна віднести:

- модернізація GNSS серйозно не вплинула на всі рівні позиціонування - від додатків, які потребують геодезичної точності, таких як визначення орбіт низьковисотних супутників та системи попередження землетрусів, до рівня звичайного споживача в телефонах. Визначення розташування в Україні за п'ять років не стало більш точним. Інтеграція з іншими наборами сенсорів не сильно розвинулась. Прилади для визначення місцезнаходження не стали працювати в важкодоступних місцях [4];

- системи дистанційного зондування Землі покращуються, але ще надають дані по будь-якій точці в будь-який час;

- обчислення на основі геопросторових даних споживають досить обмежена (на відміну від прогнозів) кількість машин зі повністю автоматизованими системами прийняття рішень;

- обсяг інформації, що постачається в режимі реального часу, для динамічного моделювання та реакції на надзвичайні ситуації, не виріс за останні 5 років;

- ринок наборів даних в області навігації не зник протягом 5 років (як це прогнозувалось). Краудсорсингові дані з OpenStreetMap і подібних ініціатив не замінили ринок в області навігації;

- прогнозувалось що протягом 10 років до 2020 року всі смартфони будуть здатні знімати 360-градусне 3D відео з надвисокою роздільною здатністю і передавати відео в реальному часі бездротовими мережами [3]. Такі пристрої, об'єднані в мережі, генерували дані, які об'єднані, створювали відео світу в реальному часі. Але поки не всі смартфони відповідають таким вимогам.

Перешкодами економічного розвитку ГІС в Україні є:

- довгий час геопросторовий сектор був закритий для інвесторів, а зараз ще перебуває до кінця невивченою новою сферою інтересів;

- слабий (в порівнянні з США, ЄС, КНР) попит на геопросторові послуги та продукти, відповідні потужності та розміру;

- відсутність чіткості щодо обміну даними та співпраці перешкоджає максимізації активів.

Щоб перетворити сектор ГІС-послуг на більш конкурентоспроможну сферу потрібно провести її лібералізацію. Необхідно забезпечити легкий доступ всіх організацій до геопросторових даних і послуг, але при цьому гарантувати конфіденційність даних, пов'язаних із захистом або безпекою.

До прогнозів, що справдились за п'ять років, можна віднести зростання попиту на геопросторові дані, у міру того, як в Україні розвиваються різні сектори економіки. Зі збільшенням знайомства з технологією та управлінням потоками даних люди стали краще розпізнавати економічні тренди (просторові, тимчасові, причинно-наслідкові) у величезних масивах даних, які стали більш доступними. Широко пошиються прості дешеві сенсори.

Прогнози напрямків розвитку ГІС 2015-2020 рр. які ще не завершились:

- кількість сенсорів, що збирають і надають геопросторові дані в пристроях, що використовуються щодня, зростає і змінює динаміку процесу збору даних. Зросте роль у збиранні та створенні даних простих громадян, як активних, так і пасивних;

- «хмарні» технологи стануть ще важливішим механізмом доставки геопросторових даних. Це значно вплине на бізнес-моделі;

- найважливішими стануть метадані та інші інструменти, що дозволяють управляти зростаючими обсягами даних;

- ігрова індустрія надихне нові розробки, що відрізняються від традиційної геопросторової інформації;

- продовжить зростання вільне та відкрите програмне забезпечення - життєздатна альтернатива і як програмне забезпечення і потенційно в аналізі та обробці;

- створення нових даних на базі точних геопросторових даних використовуючи інформацію користувача з соціальних мереж і веб в реальному часі;

- зростання попиту на додатки, які вміють працювати з даними дистанційного зондування високої роздільної здатності;

- зростання використання безпілотних літальних апаратів (БПЛА) як інструмент швидкого збирання геопросторових даних;

- зростання використання 3D і навіть 4Dгеоданих, що включають час як четвертий вимір;

- розвиток технології означає, що посилиться співробітництво в галузі збору та управління даними, в рамках якого різні операції виконуватимуться у різних частинах світу;

- бізнес збільшують вкладення в інструменти та ресурси для управління набором інформації великих розмірів (BigData). Необхідні для цього технології збільшують використання потоків сирих даних від сенсорів та інших джерел.

Останніми роками причини зростання геопросторового інтелекту можна підсумувати трьома пунктами: (1) розширення можливостей збору

геопросторових даних; (2) швидкий розвиток і підвищення продуктивності алгоритмів штучного інтелекту; і (3) швидке зростання підвищення обчислювальної потужності.

Штучний інтелект покликаний сприймати об'єктивний світ за допомогою машин і автоматизувати процес отримання інформації. Машинне навчання - це підмножина штучного інтелекту, у якій комп'ютери отримують знання з необроблених даних, витягають інформацію та розшифровують інформацію про неявні шаблони. Глибоке навчання - це технологія, яка привернула найбільшу увагу в галузі машинного навчання за останні десять років. Змушуючи комп'ютер імітувати нейронну мережу характеристик людського мозку, комп'ютер може вивчати складний досвід із простих понять, тому як більш ефективно розуміти реальний світ. Технологія інтелектуального аналізу даних зосереджена на аналізі шаблонної інформації з великих даних для прийняття наукових рішень.

Геопросторові технології завжди могли візуалізувати складні зв'язки даних. Проте нові захоплюючі технології революціонізують взаємодію користувачів із цифровою інформацією, дозволяючи відтворювати 3В-репрезентації в реальному часі та занурюючи користувача в створені цифровим способом або покращені реальності. Двома найбільш широко використовуваними технологіями занурення є віртуальна реальність (УЯ) - повністю згенерована комп'ютером симуляція 3D-середовища - та доповнена реальність (ЛЯ) - середовище, засноване на реальності, на яке накладаються створені комп'ютером ефекти, дисплей або текст, які покращує реальний досвід користувачів. Ці технології дозволяють користувачеві взаємодіяти з моделюванням і візуально співвідносити інформацію, яку надають датчики. Приклади включають злиття реального світу та згенерованих комп'ютером віртуальних шарів, які можна використовувати для візуалізації існуючих структур разом із запланованими [5].

Доповнена реальність - 3D, ЛЯ та УЯ - наступний важливий крок ГІС-галузі. Тривимірні моделі (3D) мають всілякі програми: від планування та аналізу всього, що пов'язано з міським розвитком, надзвичайними ситуаціями, туризмом тощо. Злиття тривимірного моделювання з віртуальною реальністю (УЯ) або доповненою реальністю (ЛЯ) дозволяє людям легко зрозуміти, що вони бачать [5].

Геопросторові інформація та технології стали повсюдною частиною повсякденних послуг і займають центральне місце в бізнес-моделях багатьох цифрових підприємств. Зростання кількості смартфонів, планшетів та інших мобільних пристроїв значно підвищило очікування людей щодо використання геопросторових програм. Попит користувачів на підвищення точності, актуальності та деталізації зростає, і обробка вимагатиме більш автоматизованого збору даних.

Очікується, що збір мобільних даних і соціальні медіа матимуть найбільший вплив протягом наступного десятиліття. Ці форми збору даних забезпечать точні програми (майже) реального часу, які дедалі більше потребують різні користувачі геопросторових даних.

Доступність недорогих високоякісних супутникових даних спостереження Землі сприяла постійному збільшенню обсягів даних. У поєднанні зі штучним інтелектом і обчислювальними можливостями розвинені країни та країни, що розвиваються, стануть свідками підвищення продуктивності процесів отримання, обслуговування та управління даними.

Однією з найбільших можливостей для управління геопросторовою інформацією протягом наступних десяти років є штучний інтелект, зокрема аналіз зображень і вилучення інформації. Геопросторовий штучний інтелект (ОеоЛІ) - це піддисципліна штучного інтелекту, яка використовує машинне навчання для отримання знань із просторових даних. З експоненціально зростаючим обсягом віддалених даних і даних, отриманих через Інтернет, автоматизація має ключове значення для забезпечення ефективної обробки все більшої кількості даних і досягнення мети отримання даних у реальному часі. У довгостроковій перспективі машинне навчання буде необхідним для задоволення зростаючих вимог взаємопов'язаного світу. Автоматизація є одним із початкових кроків у впровадженні рішень штучного інтелекту. Що стосується наборів навичок, програми автоматизації та штучного інтелекту дозволять працівникам звільнитися від монотонних завдань, які машини беруть на себе, дозволяючи робочій силі підвищувати кваліфікацію або перекваліфіковуватися для виконання завдань більшої цінності.

Інтернет, мобільні пристрої та зростаюча кількість служб, що базуються на визначенні місця розташування, означають, що все більше користувачів мають постійний і прямий контакт із геопросторовою інформацією. Попит на дані майже в режимі реального часу зумовлений очікуванням миттєвого та безпроблемного доступу до інформації на мобільних пристроях.

Всі ці зміни виводять бізнес на новий виток, де успіх залежать не лише від переходу на цифрові технології, а й від використання методів геолокаційного аналізу та геопросторового мислення. Гіперлокальна геоаналітика в бізнесі у поєднанні з машинним навчанням дозволяють компаніям відповідати споживчому поведінці, що різко змінилася.

Приклади раннього впровадження методів машинного навчання з інтенсивним використанням даних продемонстрували потенціал для прийняття рішень на основі фактичних даних у багатьох галузях і сферах застосування, виробництво, страхування, фінанси та державні послуги. Безсумнівно, штучний інтелект і машинне навчання будуть швидко розвиватися протягом наступних десяти років, і їх присутність буде відчутною у всій геопросторовій індустрії та секторах додатків. Це пришвидшить процеси, підвищить продуктивність і вдосконалить процедури прийняття рішень, але в той же час вимагатиме ретельного прийняття та заходів із забезпечення якості, щоб забезпечити прийнятні рішення.

Забезпечення якості та стандарти для штучного інтелекту та машинного навчання, ймовірно, посилять діяльність у цій сфері, оскільки державні органи та підприємства відмовляться від техніко-економічних обґрунтувань і запровадять машинне навчання у цикл виробництва геопросторових даних.

Протягом наступного десятиліття технології та методи створення даних, які матимуть найбільший вплив на управління геопросторовою інформацією, це мобільні методи збору даних; краудсорсинг для збору даних у реальному часі; і платформи соціальних мереж. Ці нові форми збору даних дозволять використовувати програми в режимі реального часу, які все більше потребують різні користувачі геопросторових даних. У приватному та державному секторах транспортні засоби з системами допомоги водієві вже є джерелом детальних даних 3D-карт.

Виявлення геопросторових даних в Інтернеті залишається проблемою, яка перешкоджає їх ефективному використанню. Наразі геопросторові дані невидимі для основної мережі, що означає, що пошукові системи не можуть виявити просторові ресурси без чітких вказівок щодо доступу до каталогу.

Інтеграція статистичної та геопросторової інформації та отримана в результаті геопросторова статистика є критично важливим компонентом для задоволення потреб у даних, необхідних для прийняття обґрунтованих рішень на місцевому, національному, регіональному чи глобальному рівнях. Простіше кажучи, зв'язування даних про людей, підприємства та навколишнє середовище з місцем або географічним розташуванням та їх інтеграція з геопросторовою інформацією через середовище розташування може призвести до кращого розуміння економічних проблем.

Індустрія дистанційного зондування стає все більш динамічною з точки зору глобального охоплення, швидкої кількості повторних відвідувань, різноманітного спектрального вмісту та аналітичних можливостей. Це стимулювало покращення якості, кількості та своєчасності зображень та інших доступних форм дистанційного зондування, а також прогрес у доступі до даних і передачі спостережень і висновків.

Загалом багато організацій зосереджуються на автоматизації робочого процесу від збору до застосування. За останні п'ять-десять років із появою «хмарних» обчислень, кращих процесорів, блоків обробки графіки, невеликих супутників, краудсорсингу та більшої різноманітності джерел даних про рельєф із високою роздільною здатністю скоротили час і витрати, необхідні для створювати моделі місцевості. Ці автоматизовані функції включають створення багатокутників, зв'язування наборів даних і додавання атрибутів. Буде створено систему спостереження за Землею з високою тимчасовою роздільною здатністю, високою просторовою роздільною здатністю та високою спектральною роздільною здатністю, що дозволить їй краще ідентифікувати особливості.

Розробки лазерного сканування та обробки хмари точок за допомогою наземних, бортових і космічних платформ можуть забезпечити покращену якість даних. У поєднанні з автоматизацією, підвищена частота вимірювань і щільність хмари точок можуть забезпечити кращу деталізацію картографування. Ефективність, яку привнесла автоматизація, призвела до програм національного лазерного сканування у Швеції, Фінляндії, Нідерландах та Сполучених Штатах. Мобільне лазерне сканування, зокрема системи лазерного сканування, встановлені на транспортних засобах, стають новим способом вимірювання доріг і міського середовища. Крім того, завдяки розробці алгоритмів, які забезпечують одночасну локалізацію та картографування, Мобільне лазерне сканування просунувся до доставки SD - даних із середовищ, які не охоплюються Глобальною навігаційною супутниковою системою (GNSS), таких як тунелі та приміщення.

ГІС сьогодні допомагають розробляти методи управління родючістю ґрунту в мікролокаціях (наноземлеробство). Це інструменти відстеження поливів, внесення добрив, вимірювання якості води, аналіз вегетативного індексу та оцінка врожайності. Також саме у сільському господарстві технології ГІС та штучний інтелект просунули розвиток автоматизації та безпілотних аграрних машин - агродроїдів. Одні дозволяють у рази збільшувати швидкість і якість збирання врожаю (а отже, суттєво економити), інші - точно планувати кількість техніки та інших ресурсів, які знадобляться для обробки врожаю. Практика ж оздоровлення ґрунту знижує витрати на корми, добрива та гербіциди. Картографування бізнес-екосистеми важливе і для банків, що кредитують фермерів, щоб бачити, які фермери схильні до найбільших ризиків, а в яких географічних регіонах справи йдуть краще. Завдяки точному землеробству на основі геолокації ми увійшли до нової ери землеробства, яку вже називають черговою аграрною революцією.

Ключовими гравцями світового ринку ГІС є: Esri Inc., Hexagon AB, Autodesk Inc., Schneider Electric SE, General Electric Company, Precisely Incorporated, Maxar Technologies Inc., Bentley Systems Incorporated, SuperMap Software Co. Ltd., PASCO CORPORATION, IQGeo Group plc, Trimble Inc.

Висновки. В довгостроковій перспективі ринок геоінформаціних послуг сприятиме розвитку світової економіки. Дохід за 10 років від ГІС технологій зросте в декілька разів. Швидка урбанізація, збільшення кількості цифрових пристроїв, зростаючі інвестиції на ГІС-рішення в транспортному секторі сприяють зростанню ринку ГІС. Однією з найбільших можливостей для управління геопросторовою інформацією протягом наступних десяти років є штучний інтелект, зокрема аналіз зображень і вилучення інформації. Геопросторовий штучний інтелект це піддисципліна штучного інтелекту, яка використовує машинне навчання для отримання знань із просторових даних. В аграрному секторі економіки ГІС сьогодні дозволяють у рази збільшувати швидкість і якість збирання врожаю, знижувати витрати на корми, добрива та гербіциди.

Література

геоінформаційний аналітика економічний бюджет

1. Економіка галузевих ринків: навчальний посібник /. А. І. Ігнатюк. - К.: ВПЦ «Київський університет», 2015. - 448 с.

2. Суспільно-географічні дослідження: методологія, методи, методики: Навчальний посібник. - Одеса: Астропринт, 2005. -632 с

3. Global Geographic Information System Market to 2030 - Rising Focus on AI-Based Geospatial Solutions Presents Opportunities [Електронний ресурс] // GlobeNewswire. - 2022. - Режим доступу до ресурсу: https://www.globenewswire.com/news-release/2022/02/07/2379891/ 28124/en/Global-Geographic-Information-System-Market-to-2030-Rising-Focus-on-AI-Based - Geospatial-Solutions-Presents-Opportunities.html.

4. Carpenter J. ``Future trends in geospatial information management: the five to ten year vision, July 2013 [Електронний ресурс] / J. Carpenter, J. Snell, O. Survey // United Nations Committee of Experts on Global Geospatial Information Management. - 2013. - Режим доступу до ресурсу: https://ggim.un.org/documents/Future-trends.pdf.

5. Christin W. `Future Trends in geospatial information management: the five to ten year vision - Third Edition, August 2020 [Електронний ресурс] / W. Christin, S. Ordnance // United Nations Committee of Experts on Global Geospatial Information Management. - 2020. - Режим доступу до ресурсу: https://ggim.un.org/meetings/GGIM-committee/10th-Session/documents/ Future_ Trends_Report_THIRD_EDITION_digital_accessible.pdf

References

1. Ignatjuk, A. І. (2015). Ekonomika galuzevih rinkiv [Economics of industry markets]. K.: VPC «Kifvs'kij umversitet» [in Ukrainian].

2. Suspil'no-geografichni doslidzhennja: metodologija, metodi, metodiki [Socio-geographic research: methodology, methods, methods]. Odesa: Astroprint [in Ukrainian].

3. Global Geographic Information System Market to 2030 - Rising Focus on AI-Based Geospatial Solutions Presents Opportunities. GlobeNewswire. www.globenewswire.com Retrieved from https://www.globenewswire.com/news-release/2022/02/07/2379891/28124/en/Global-Geographic-Information - System-Market-to-2030-Rising-Focus-on-AI-Based-Geospatial-Solutions-Presents-Opportunities.html [in English].

4. Carpenter, J. `(2013). Future trends in geospatial information management: the five to ten year vision, July 2013. United Nations Committee of Experts on Global Geospatial Information Management. ggim.un.org Retrieved from https://ggim.un.org/documents/Future-trends.pdf [in English].

5. Christin, W. (2020). Future Trends in geospatial information management: the five to ten year vision - Third Edition, August 2020. United Nations Committee of Experts on Global Geospatial Information Management. ggim.un.org Retrieved from https://ggim.un.org/meetings/GGIM-committee/ 10th-Session/documents/Future_Trends_Report_THIRD_EDITION_digital_accessible.pdf [in English].

Размещено на Allbest.ru