State-of-the-Art and Development Trends of Geographic Information Systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

When managing complex organizational and technical systems, decision support remains relevant due to the growing role and capabilities of geographic information systems (GISs). This survey is devoted to GISs. We analyze the level of their representation in the world and Russian environment, the peculiarities of their development, and the main related results obtained at the Trapeznikov Institute of Control Sciences, the Russian Academy of Sciences. We highlight the technologies and functionality of GISs that are of high demand in the field of management. A GIS is interpreted as a mechanism to process and support managerial decisions. The main foreign and Russian GISs are overviewed, including their main characteristics, applications, and development trends. We describe geoinformation technologies and algorithms implemented in full-fledged GISs and also those providing platforms for creating various-purpose GISs.

About the authors

A. I Alchinov

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: alchinov46@mail.ru
Moscow, Russia

I. N Gorokhovsky

Research Center of Topographic and Navigational Support, Central Research Institute No. 27

Email: gin_box@mail.ru
Moscow, Russia

E. V Akif’eva

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: lenatalka1@mail.ru
Moscow, Russia

References

  1. Tomlin, C.D., Berry, J.K. Mathematical structure for cartographic modeling in environmental analysis // Bound Papers of the American Congress on Surveying and Mapping 39th Annual Meeting. – 1979. – Vol. 39. – P. 269–283.
  2. Dennis, J., Vigier, R., and Tomlin, C.D. Cubic mapping algebra functions for space-time analysis, in Cartography and Geographic Informatics. – 2005. – Vol. 32, no. 1. – P. 17–32.
  3. Longley, P.A., Goodchild, M.F., Maguire, D.J., Rind, D.W. Geographic Information Systems and Science (3rd ed.). – New York: John Wiley & Sons, 2011. – 414 p.
  4. Nupponen, D., Taibi, D. Serverless: What it is, what to do and what not to do // Proc. Int. Conf. Softw. Archit. (ICSA 2020). – Salvador, 2020. – P. 49–50.
  5. Huang, Q., Li, J., Zhang, T. Domain Application of High Performance Computing in Earth Science: An Example of Dust Storm Modeling and Visualization // In: High Performance Computing for Geospatial Applications. Ed. by W. Wu and D. Wang. – 2020. – P. 249–268.
  6. Li, Z., Tang, W., Huang, Q., et al. Introduction to Big Data Computing for Geospatial Applications // International Journal of Geo-Information. – 2020. – Vol. 9, no. 8. – Art. no. 487.
  7. Iosifescu-Enescu, I., Matthys, Cl., Gkonos, Ch., et al. Cloud-Based Architectures for Auto-Scalable Web Geoportals towards the Cloudification of the GeoVITe Swiss Academic Geoportal // ISPRS International Journ. Of Geo-Information. – 2017. – Vol. 6, no. 7. – Art. no. 192.
  8. Yu, M., Bambacus, M., Cervone G., et al. Spatiotemporal event detection: a review // International Journal of Digital Earth. – 2020. – P. 1186–1211.
  9. Umale, P., Patil, A., Sahani, C., et al. Planer Object Detection Using SURF and SIFT Method // International Journal of Engi-neering Applied Sciences and Technology. – 2022. – Vol. 6, iss. 11. – P. 36–39.
  10. Karras, T., Laine, S., Aittala, M., et al. Analyzing and improving the image quality of StyleGAN // IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – Seattle, 2020. – P. 8107–8116.
  11. Frank J., Eisenhofer T., Schonherr L., et al. Leveraging frequency analysis for deep fake image recognition // 37th Conference (International) on Machine Learning Proceedings. – Vienna, 2020. – Vol. 119. – P. 3247–3258.
  12. Жебровский С.И., Кузин Д.А., Стрельцова М.М. Обзор проблем и перспектив развития геоинформационных систем в эпоху всеобъемлющего интернета // Современные наукоёмкие технологии. – 2018. – № 12-1. – С. 237–241. [Zhebrovskij, S.I., Kuzin, D.A., Strel'cova, M.M. Obzor problem i perspektiv razvitiya geoinformacionnyh sistem v epohu vseob"emlyushchego interneta // Sovremennye naukoemkie tekhnologii. – 2018. – No. 12-1. – P. 237–241. (In Russian)].
  13. Мыльников Д.Ю. Геоинформационные платформы. ПК «ГПИ Челябинскгражданпроект». – URL: https://textarchive.ru/c-1255531-pall.html (дата обращения 29.11.2023). [Myl'nikov, D.Yu. Geoinformacionnye platformy. PK «GPI Chelyabinskgrazhdanproekt». – URL: https://textarchive.ru/c-1255531-pall.html (accessed November 29, 2023). (In Russian])
  14. Фомичев А., Бондарь О. Бессерверная альтернатива традиционным базам данных. Открытые системы. СУБД. – 2021. – № 1. – С. 20–23. [Fomichev, A., Bondar', O. Besservernaya al'ternativa tradicionnym bazam dannyh. Otkrytye sistemy. SUBD. – 2021.– No. 1. – P. 20–23. (In Russian)].
  15. Marinescu, D.C. Cloud Computing. Theory and Practice. Second Edition. – Burlington: Morgan Kaufman, 2018. – 566 p.
  16. Алчинов А.И., Гороховский И.Н. Направления расширения функционала прикладной геоинформационной системы моделирования поисковых корреляционно-экстремальных навигационных систем // Проблемы управления. – 2023. – № 5. – С. 78–90. [Alchinov, A.I., Gorokhovsky, I.N. Expanding the Functionality of an Applied Geographic Information System for Modeling Search Correlation-Extreme Navigation Systems // Control Sciences. – 2023. – No. 5. – P. 65–74.]
  17. Журкин И.Г., Шайтура С.В. Геоинформационные системы. – М.: Кудиц-пресс, 2009. – 272 c. [Zhurkin, I.G., Shajtura, S.V. Geoinformacionnye sistemy. – Moskva: Kudic-press, 2009. – 272 s. (In Russian)].
  18. Васильев, В.Н. Обзор существующих ГИС / Молодой учёный. – 2016. – № 14 (118). – С. 62–66. [Vasil'ev, V.N. Obzor sushchestvuyushchih GIS / Molodoj uchyonyj. – 2016. – No. 14 (118). – P. 62–66. (In Russian)]
  19. ФКУ «Государственные технологии». – URL: https://digital.gov.ru/ru/ministry/departments/48/ (дата обращения 19.11.2023 г.) [FKU «Gosudarstvennye tekhnologii». – URL: https://digital.gov.ru/ru/ministry/departments/48/ (accessed Noverber 19, 2023). (In Russian)]
  20. Нестеренко В.Р., Маслова М.А. Современные вызовы и угрозы информационной безопасности публичных облачных решений и способы работы с ними // Научный результат. Информационные технологии. – 2021. – Т. 6, № 1. – С. 48–54. [Nesterenko, V.R., Maslova, M.A. Sovremennye vyzovy i ugrozy informacionnoj bezopasnosti publichnyh oblachnyh reshenij i sposoby raboty s nimi // Nauchnyj rezul'tat. Informacionnye tekhnologii. – 2021. – Vol. 6, no. 1. – P. 48–54. (In Russian)]
  21. Лубнин Д.С. Модернизация инфраструктуры пространственных данных с использованием облачных технологий // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». – 2018. – Т. 62, № 5. – С. 590–598. [Lubnin, D.S. Modernizaciya infrastruktury prostranstvennyh dannyh s ispol'zovaniem oblachnyh tekhnologij // Izv. vuzov «Geodeziya i aerofotos"emka». – 2018. – Vol. 62, no. 5. – P. 590–598. (In Russian)].
  22. Жукова Н.А., Тристанов А.Б., Тин Т., Аунг М. О проблеме сбора данных в сетях интернета вещей с динамической структурой (Обзор) // Известия КГТУ. – 2021. – № 61. – С. 105–118. [Zhukova, N.A., Tristanov, A.B., Tin, T., Aung, M. O probleme sbora dannyh v setyah interneta veshchej s dinamicheskoj strukturoj (Obzor) // Izvestiya KGTU. – 2021. – № 61. – P. 105–118. (In Russian)].
  23. Алчинов А.И., Беклемишев Н.Д., Кекелидзе В.Б. Методы цифровой фотограмметрии. – М.: Московский гос. ун-т печати, 2007. – 259 с. [Alchinov, A.I., Beklemishev, N.D., Kekelidze, V.B. Metody tsifrovoi fotogrammetrii. – M.: Moskovskii gos. un-t pechati, 2007. – 259 s. (In Russian)].
  24. Волковицкий А.К., Гладышев А.И., Гольдин Д.А. и др. Применение средств компьютерного моделирования для анализа функционирования магнитоградиентных систем // Проблемы управления. – 2021. – № 3. – С 65–74. [Volkovitskiy, A.K., Gladyshev, A.I., Goldin, D.A., et al. A Computer Simulation Complex for Analysis of Magnetic Gradiometry Systems // Control Sciences. – 2021. – No. 3. – Р. 57–65.]
  25. Барабанова Е.А., Вытовтов К.А., Гладких Т.Я., Мигачев А.Н. Экологический мониторинг загрязнений водной поверхности в видимом диапазоне с использованием БПЛА // Физические основы приборостроения. – 2022. – Т. 11, № 4(46). – С. 60–67. [Barabanova, E.A., Vytovtov, K.A., Gladkih, T.Ya., Migachev, A.N. Ekologicheskij monitoring zagryaznenij vodnoj poverhnosti v vidimom diapazone s ispol'zovaniem BPLA // Fizicheskie osnovy priborostroeniya. – 2022. – T. 11, no. 4 (46). – P. 60–67. (In Russian)]
  26. Трефилов П.М., Кулагин К.А., Мигачев А.Н. Применение виртуальных полигонов для отработки сценариев группового управления БПЛА мультикоптерного типа / Тр. 16-й всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2019). – Тамбов, 2019. – С. 156–159. [Trefilov, P.M., Kulagin, K.A., Migachev A.N. Primenenie virtual'nyh poligonov dlya otrabotki scenariev gruppovogo upravleniya bpla mul'tikopternogo tipa / Trudy 16-j Vserossijskoj shkoly-konferenciya molodyh uchenyh «Upravlenie bol'shimi sistemami» (UBS'2019). – Tambov, 2019. – P. 156–159. (In Russian)].
  27. Патент RU 2760832C1 РФ. Беспилотный летательный аппарат: № RU2021109626A: заявл. 07.04.2021: опубл. 30.11.2021 Бюл. № 34 / Графенков А.В., Кулагин К.А., Мигачев А.Н. [Patent RU 2760832C1 RF. Bespilotnyi letatel'nyi ap-parat: № RU2021109626A: zayavl. 07.04.2021: opubl. 30.11.2021 Byul. № 34 / Grafenkov A.V., Kulagin K.A., Mi-gachev A.N. (In Russian)]
  28. Мигачев А.Н., Кулагин К.А. Homo Digitalis: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020616163 РФ. Зарег. 11.06.2020. [Migachev, A.N., Kulagin, K.A. Homo Digitalis: Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii programmy dlya EVM no. 2020616163 RF. Reg. 11.06.2020. (In Russian)]
  29. Галин Р.Р., Кулагин К.А., Мигачев А.Н. и др. Тренажерный комплекс беспилотной авиационной системы (БАС) полевого назначения // Матер. 14-й всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления» и 10-й молодежной школы-семинара «Управление и обработка информации в технических системах». – Ростов-на Дону, 2019. – С. 46–55. [Galin, R.R., Kulagin, K.A., Migachev, A.N., et al. Trenazhernyj kompleks bespilotnoj aviacionnoj sistemy (BAS) polevogo naznacheniya / Materialy 14-j Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii «Perspektivnye sistemy i zadachi upravleniya» i 10-j molodezhnoj shkoly-seminara «Upravlenie i obrabotka informacii v tekhnicheskih sistemah». – Rostov-na-Donu, – 2019. – S. 46–55. (In Russian)].
  30. Yang, X. Parameterizing support vector machines for land cover classification // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 2011. – No. 1. – P. 27–37.
  31. Алчинов А.И., Гороховский И.Н. Анализ стрессовых воздействий на условия автономной навигации поисковых корреляционно-экстремальных навигационных систем // Проблемы управления. – 2022. – № 6. – С. 42–58. [Alchinov, A.I., Gorokhovsky, I.N. Analysis of Stress Exposures on Autonomous Navigation Conditions in Search Correlation-Extreme Navigation Systems // Control Sciences. – 2022. – No. 6. – Р. 35–48.]
  32. Кошкарев А.В. Толковый мини-словарь основных терминов по геоинформатике (с английскими эквивалентами) // ГИС-обозрение. – 1994. – № 1. – С. 59–62. [Koshkarev, A.V. Tolkovyj mini-slovar' osnovnyh terminov po geoinformatike (s anglijskimi ekvivalentami) // GIS-obozrenie. – 1994. – No. 1. – P. 59–62. (In Russian)]
  33. Гурвиц Дж., Ньюджент А., Халпер Ф., Кауфман М. Просто о больших данных. – М.: Эксмо, 2015. – 400 c. [Hurwitz, J.S., Nugent, A., Halper, F., Kaufman, M. Big Data for Dummies. – New York: John Wiley and Sons, 2013].
  34. Майоров А.А., Матерухин А.В., Кондауров И.Н. Структура системы обработки потоковых данных в геосенсорных сетях // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». – 2018. – Т. – 62, № 6. – С. 712–719. [Maiorov, A.A., Materukhin A.V., Kondaurov I.N. Struktura sistemy obrabotki potokovykh dannykh v geosensornykh setyakh // Izv. vuzov «Geodeziya i aehrofotos"emka». – 2018. – Vol. 62, no. 6. – P. 712–719. (In Russian)].
  35. Алчинов А.И., Гороховский И.Н. Концепция создания прикладной географической информационной системы моделирования поисковых корреляционно-экстремальных систем автономной навигации // Проблемы управления. – 2022. – № 1. – С. 54–66. [Alchinov, A.I., Gorokhovsky, I.N. A Conceptual Applied Geographic Information System for Modeling Search Autonomous Correlation-Extreme Navigation Systems // Control Sciences. – 2022. – No. 1. – Р. 43–54.]
  36. Hassan, Q.F., Khan, A.R., Madani, S.A. Internet of things: challenges, advances, and applications. – New York: Chapman & Hall, 2017. – 436 p.
  37. Созыкин А.В., Гольдштейн М.Л., Грибова В.В., Москаленко Ф.М. Облачный сервис «Параллельный Matlab» // Программные продукты и системы. – 2013. – № 4. – С. 130–134. [Sozykin, A.V., Gol'dshtejn, M.L., Gribova, V.V., Moskalenko, F.M. Oblachnyj servis «Parallel'nyj Matlab» // Programmnye produkty i sistemy. – 2013. – No. 4. – P. 130–134. (In Russian)].
  38. Watts, S. The Internet of Things (IoT): Applications, Technology, and Privacy Issues. – New York: Nova Science Publishers, InC., 2016. — 118 p.
  39. Массеров Д.Д. Безопасность «умного города» в процессе цифровизации городской среды // Матер. XXIV Всеросс. студ. науч.-практ. конф. Нижневартовского гос. ун-та / Под общей ред. Д.А. Погонышева. Ч. 3. Информационные технологии. – Нижневартовск: изд-во НВГУ, 2022. – С. 135–141. [Masserov, D.D. Bezopasnost' «umnogo goroda» v processe cifrovizacii gorodskoj sredy // Mater. XXIV Vseross. stud. nauch.-prakt. konf. Nizhnevartovskogo gos. un-ta / Pod obshchej red. D.A. Pogonysheva. Ch. 3. Informacionnye tekhnologii. – Nizhnevartovsk: izd-vo NVGU, 2022. – P. 135–141. (In Russian)].
  40. Плахотников Д.П., Котова Е.Е. Применение искусственного интеллекта в киберфизических системах // XXIII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – Санкт-Петербург, 2020. – С. 314–317. [Plakhotnikov D.P., Kotova E.E. Primenenie iskusstvenno-go intellekta v kiberfizicheskikh sistemakh // XXIII Mezh-dunarodnaya konferentsiya po myagkim vychisleniyam i izme-reniyam. – Sankt-Peterburg, 2020. – S. 314–317. (In Russian)]
  41. Сечин А.Ю., Адров В.Н. Фотограмметрия и облачные технологии // Геопрофи. – 2017. – № 2. – С. 24–27. [Sechin, A.Yu., Adrov, V.N. Fotogrammetriya i oblachnye tekhnologii // Geoprofi. – 2017. – No. 2. – P. 24–27. (In Russian)].
  42. Ларина Е.С., Овчинский В.С. «Интернет всего»: польза и риски для общества // ОБЖ: Основы безопасности жизни. – 2021. – № 3. – С. 38–42. [Larina, E.S., Ovchinskij, V.S. «Internet vsego»: pol'za i riski dlya obshchestva // OBZH: Osnovy bezopasnosti zhizni. – 2021. – No. 3. – S. 38–42. (In Russian)].
  43. Соменков С.А. Искусственный интеллект: от объекта к субъекту? // Вестник университета имени О.Е. Кутафина. – 2019. – № 2. – С. 75–85. [Somenkov, S.A. Iskusstvennyj intellekt: ot ob"ekta k sub"ektu? // Vestnik universiteta imeni O.E. Kutafina. – 2019. – No. 2. – P. 75–85. (In Russian)].
  44. Ватаманюк И.В., Яковлев Р.Н. Обобщенные теоретические модели киберфизических систем // Известия Юго-Западного государственного университета. – 2019. – Т. 23, № 6. – С. 161–175. [Vatamanyuk, I.V., Yakovlev, R.N. Obobshchennye teoreticheskie modeli kiberfizicheskih sistem // Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta. – 2019. – Vol. 23, no. 6. – S. 161–175. (In Russian)].
  45. Bilgin, G., Erturk, S., and Yildirim, T. Segmentation of Hyperspectral Images via Subtractive Clustering and Cluster Validation Using One-class Support Vector Machines // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2011. – Vol. 49, no. 8. – P. 2936–2944.
  46. Laliberte, A.D., Browning, D.M., and Rango, A. A comparison of three feature selection methods for object-based classification of sub-decimeter resolution UltraCam-L imagery // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2011. – Vol. 15. – P. 70–78.
  47. Катанцев Д. Современное состояние геоинформационных систем // Армейский сборник. – 2023. – № 9. – С. 102–112. [Katancev D. Sovremennoe sostoyanie geoinformacionnyh sistem. Armejskij sbornik. – 2023. – No. 9. – P. 102–112. (In Russian)]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».