The object of research, development or design (in Russian) : Данные и их структура по имеющимся в РК и мире дамбам и плотинам; географическая, геодезическая информация и данные мониторинга дамб и плотин

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақстан Республикасындағы және әлемдегі қолданыстағы бөгеттер туралы деректер және олардың құрылымы; Географиялық, геодезиялық ақпарат және бөгеттерді бақылау деректері

Aim of work (in Russian) : Разработка геоинформационной системы для инвентаризации и мониторинга гидротехнических сооружений в РК

Aim of work (in Kazakh) : Қазақстан Республикасындағы гидротехникалық құрылыстарды түгендеу және мониторингі үшін географиялық ақпараттық жүйені әзірлеу

Методы исследования (на русском) : Сбор и систематизация данных, их структурирование и оптимизация методами реляционной алгебры, анализ картографической информации методами распознавания изображений, статистический анализ данных, реализация технологий ГИС на основе Java, Python, Java script, Apache HTTP Server, ArcGIS, PostgeSQL, математическое моделирование при помощи пакета HECRAS, автоматическая загрузка спутниковых и метео данных для анализа временных рядов при помощи нейронных сетей

Методы исследования (на казахском) : Деректерді жинау және жүйелеу, реляциялық алгебра әдістерін қолдану арқылы оларды құрылымдау және оңтайландыру, кескінді тану әдістерін қолдана отырып картографиялық ақпаратты талдау, деректерді статистикалық талдау, Java, Python, Java script, ArcGIS, QGIS, PostgreSQL негізіндегі ГАЖ технологияларын енгізу, HECRAS пакетін пайдаланып математикалық модельдеу, нейрондық желілерді пайдаланып уақыттық қатарларды талдау үшін спутниктік және метеорологиялық деректерді автоматты түрде жүктеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Впервые построена реляционная база данных с привязкой к географическим координатам для дамб и плотин РК, собраны данные и разработана схема данных. Впервые на основе аэро- и спутниковых открытых карт собраны и размечены более 12 тысяч изображений дамб размером 600 на 600 пиксел и разрешением 1:10000 для обучения нейронной сети; собраны данные в виде изображений территории РК в Иле-Балхашком и бассейне и Семиречье из 88 тыс снимков для последующего распознавания обученной нейронной сетью. Построена реляционная база данных с привязкой к географическим координатам для дамб и плотин РК. В функционал базы данных встроена возможность учета и накопления данных геофизического мониторинга и облета БПЛА. Разработана методика уточнения данных электрозондирования при помощи облета дроном. Впервые на основе спутниковых изображений водохранилищ РК и метеоданных за 20 лет применено обучение нейронной сети для предсказания площади водохранилища. Впервые на основе мировых данных о разрушении 179 дамб оценены риски для дамб и плотин РК.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Алғаш рет әуе және спутниктік ашық карталар негізінде бөгеттерді тану үшін нейрондық желіні оқыту үшін 600-ден 600 пиксельге дейін және дәлдігі 1:10000 болатын бөгеттердің 12 мыңнан астам суреті жиналды және белгіленді. Оқытылған нейрондық желі арқылы кейін тану үшін 88 мың сурет Іле-Балқаш бассейн мен Жетісудағы ҚР аумағының кескіндері түрінде деректер жиналды. ҚР бөгеттерінің географиялық координаттарына сілтеме жасайтын реляциялық деректер қоры тұрғызылды. Мәліметтер қорының функционалдығы геофизикалық бақылауды және UAV ұшу деректерін жазу және жинақтау мүмкіндігін қамтиды. Дрондардың үстінен ұшуын пайдалана отырып, электрлік зондтау деректерін нақтылау жаңа әдісі әзірленді. Алғаш рет 20 жылдық ҚР су қоймаларының спутниктік суреттері мен метеорологиялық деректер пайдалана отырып, су қоймасы ауданын болжау үшін нейрондық желілік оқыту қолданылды. Алғаш рет Қазақстандағы бөгеттер мен дамбаларға төнетін қауіптер әлемдегі 179 бөгеттің бұзылуы туралы жаһандық деректерді пайдалана отырып бағаланды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Реляционная база данных из пятидесяти восьми таблиц, описывающих дамбы, прилегающие водоемы, методы исследования, назначение, расположение, характер собственности. Авторизованный доступ пользователям в зависимости от прав доступа. Возможность автоматического распознавания дамб по набору фрагментов при помощи обученной нейронной сети. Систематизация данных облета дроном и геофизического мониторинга путем накопления данных. Автоматическая генерация паспорта плотины по имеющимся в базе данным.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Бөгеттерді, іргелес су қоймаларын, зондтау әдістерін, мақсатын, басқаруын, иелігін сипаттайтын елу сегіз кестелердің реляциялық деректер қоры. Қолданушылардың құқықтарына байланысты жүйеге қол жеткізу. Үйретілген нейрондық желі арқылы картадан алынған суреттер жиыны арқылы бөгеттерді автоматты түрде тану. Дрондардың ұшуы мен геофизикалық бақылау деректерін жинақтау арқылы жүйелеу. Дерекқорда қолжетімді деректер негізінде бөгет паспортын автоматты түрде жасау.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : еңгізілмеген

Efficiency (in Russian) : Заключается в возможности накапливать данные, зависящие от времени, о состоянии плотины, что позволит при помощи ИИ делать прогнозы об будущем состоянии плотин и рекомендовать необходимые обследования. Обученная нейронная сеть способна по автоматическому сгенерированному набору фрагментов карт 1300 м на 1300 м с разрешением 1:10000 распознавать малые дамбы и подобные сооружения.

Efficiency (in Kazakh) : бөгеттің жай-күйі туралы уақытқа тәуелді деректерді жинақтау мүмкіндігі, ЖИ-ке бөгеттердің болашақ жағдайы туралы болжам жасауға және қажетті тексерулерді ұсынуға мүмкіндік береді. Үйретілген нейрондық желі 1:10000 ажыратымдылығы бар автоматты түрде жасалған 1300 м x 1300 м карта фрагменттері жиынтығы негізінде шағын бөгеттер мен ұқсас құрылымдарды тани алады.

Field of application (in Russian) : Мониторинг состояния дамб и плотин. Геофизика. Водное хозяйство

Field of application (in Kazakh) : Бөгеттердің жағдайын бақылау. Геофизика. Су қорларын басқару.