рус eng
««ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «NAUKI O ZEMLE»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «EARTH SCIENCES»
ISSN 2073-3402 (Print)

Список выпусков > Серия «Науки о Земле». 2026. Том 55

Сравнительный анализ геоинформационных методов оценки комфортности урбанизированных территорий

Автор(ы)

С. А. Дубровская

Институт степи УрО РАН, г. Оренбург, Россия

Аннотация
Представлены результаты методики оценки потенциала комфортности и перспектив развития зеленой инфраструктуры урбанизированных территорий на основе двух апробированных индексов. Выделены существенные различия в дифференциации ландшафтов при использовании гексагональной сетки при расчете уточненного геоинформационного индекса потенциала развития комфортности городской среды. Гексагональная решетка позволяет сравнить отдельные городские участки без учета площадного фактора. В уточненный геоинформационный индекс потенциала развития комфортности городской среды введены значения нормализованного разностного индекса застройки и нормализованного разностного вегетационного индекса, которые учитывают особенности развития хозяйственной и зеленой инфраструктуры урбанизированной территории. Последний учитывает всю зеленую инфраструктуру и состояние растительного покрова, а также оценивает существующий городской ландшафт как территорию, перспективную для развития или расширения рекреационной составляющей. Выделено два сектора для благоприятного развития рекреационных зон: северозападная часть города, занимающая приводораздельные пространства Урало-Сакмарского междуречья и пойму р. Сакмары, и южная – высокая пойма, первая и вторая надпойменные террасы р. Урал. Эти городские пространства входят в максимальный и оптимальный уровень развития зеленой инфраструктуры по расчетам двух представленных индексов.
Об авторах
Дубровская Светлана Александровна, кандидат географических наук, старший научный сотрудник Институт степи УрО РАН Россия, 460000, г. Оренбург, ул. Пионерская, 11 e-mail: skaverina@bk.ru
Ссылка для цитирования
Дубровская С. А. Сравнительный анализ геоинформационных методов оценки комфортности урбанизированных территорий // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2026. Т. 55. С. 49–60. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2026.55.49
Ключевые слова
гексагональная решетка, городской ландшафт, зеленая инфраструктура, пространственная дифференциация, качество городской среды.
УДК
911.9:528.06(470.56)
DOI
https://doi.org/10.26516/2073-3402.2026.55.49
Литература
  1. Ахметов Р. Ш., Ахметова Н. И. Геоинформационный анализ воздействия гидрографической сети на сельское расселение Оренбургской области // Вестник Тверского государственного университета. Серия: География и геоэкология. 2016. № 2. С. 91–96.
  2. Данилов И. А. Гексагональная сетка как современный драйвер ментального освоения пространственной среды // Новые идеи нового века: материалы международной научной конференции ФАД ТОГУ. 2019. Т. 2. С. 93–98.
  3. Дубровская С. А., Ряхов Р. В. Применение метода искусственных нейронных сетей при картографировании урбанизированной территории степной зоны // География и природные ресурсы. 2020. № 2 (161). С. 161–167. https://doi.org/10.21782/GIPR0206-1619-2020-2(161-167)
  4. Дубровская С. А., Ряхов Р. В., Павлейчик В. М. Оценка потенциала развития комфортности урбанизированных геосистем Волгограда и Оренбурга // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. 2022. Т. 42. С. 29–40. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2022.42.29
  5. Дугарова Г. Б., Богданов В. Н. Особенности пространственной трансформации городских агломераций (на примере Иркутска и Улан-Батора) // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. 2022. Т. 40. С. 14–26. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2022.40.14
  6. Занозин В. В., Бармин А. Н., Валов М. В. ГИС-анализ ландшафтной структуры и антропогенной преобразованности дельты Волги. Астрахань : Издат. Сорокин Р. В., 2020. 200 с.
  7. Крамаров С. О., Митясова О. Ю. Отслеживание изменений топологии объектов добычи полезных ископаемых на прямоугольных и гексагональных решетках // Горные науки и технологии. 2020. Т. 5, № 2. С. 154–161. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2020-2-154-161
  8. A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing / S. Huang, L. Tang, J. P. Hupy [et al.] // Journal of Forestry Research. 2021. Vol. 32. P. 1–6. https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155-1
  9. Alia M. I., Hasim A. H., Abidinb M. R. Monitoring the Built-up Area Transformation Using Urban Index and Normalized Difference Built-up Index Analysis // International Journal of Engineering. 2019. Vol. 32, N 5. P. 647–653. https://doi.org/10.5829/ije.2019.32.05b.04
  10. Beecham J. A., Farnsworth K. D. Animal foraging from an individual perspective: an object orientated model // Ecological Modelling. 1998. Vol. 113, Iss. 1–3. P. 141–156. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(98)00139-2
  11. Birch C. P. D., Oom S. P., Beecham J. A. Rectangular and hexagonal grids used for observation, experiment, and simulation in ecology // Ecological Modelling. August 2007. Vol. 206, N 3–4. P. 347–359. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2007.03.041
  12. Carr D. B., Olsen A. R., White D. Hexagon Mosaic Maps for Display of Univariate and Bivariate Geographical Data // Cartography and Geographic Information Systems. 1992. Vol. 19, N 4. P. 228–236. https://doi.org/10.1559/152304092783721231
  13. Dobryakova V. A., Sulkarnaeva L. D. Modelling of ecosystem services “cooling effect” supply in the city of Тyumen // InterCarto InterGIS. 2021. Vol. 27, N 3. P. 196–209. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-3-27-196-209.
  14. Gehl J. Cities for people. Island Press Publ., 2010. 283 p.
  15. Her I. Geometric transformations on the hexagonal grid // IEEE Transactions on Image Processing. 1995. Vol. 4, N 9. P. 1213-1222. https://doi.org/10.1109/83.413166
  16. Mapping build-up area density using normalized difference built-up index (ndbi) and urban index (ui) wetland in the city banjarmasin / M. Muhaimin, D. Fitriani, S. Adyatma, D. Arisanty // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 4th IGEOS: International Geography Seminar. 2022. Vol. 1089. P. 012036. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1089/1/012036
  17. Piniarski W. Challenges of a GIS‑based physical‑geographical regionalization of Poland // Environ Monit Assess. 2023. Vol. 195. P. 1125. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11734-4
  18. Pettorelli N. The Normalized Difference Vegetation Index. Oxford University Press, 2015. 206 p. https://doi.org/10.1093/acprof:osobl/9780199693160.001.0001
  19. Sheridan P., Hintz T., Alexander D. Pseudo-invariant image transformations on a hexagonal lattice // Image and Vision Computing. 2000. Vol. 18, Iss. 11. P. 907–917. https://doi.org/10.1016/S0262-8856(00)00036-6
  20. Yermolaev O. P., Selivanov R. N. The use of automated geomorphological clustering for purposes of urban planning (the example of the city of Kazan) // World Applied Sciences Journal. 2014. Vol. 11, N 30. P. 1648–1655. https://doi.org/10.5829/idosi.wasj.2014.30.11.14229
  21. Zha Y., Gao J., Ni S. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery // International Journal of Remote Sensing. 2003. Vol. 24, N 3. P. 583–594. https://doi.org/10.1080/01431160304987
  22. Zhao Q., Qu Y. The Retrieval of Ground NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Data Consistent with Remote-Sensing Observations // Remote Sensing. 2024. Vol. 16, N 7. P. 1212. https://doi.org/10.3390/rs16071212

Полная версия (русская)