Д. Серікбаев атындағы ШҚТУ сайты

АЭРОФОТОТҮСІРІС, ЛИДАР ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫ МЕН ЖЕРДЕГІ ЛАЗЕРЛІК СКАНЕРЛЕУДІҢ ҮЙЛЕСІМІ НЕГІЗІНДЕ ГЕОКЕҢІСТІКТІК ДЕРЕКТЕРДІ АЛУҒА КЕШЕНДІ ТӘСІЛДІ ҚОЛДАНУ

Авторлар

Аты Тіркелу
Маржан Тогузова

Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Маржан Рахымбердина

Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Азамат Капасов

Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Байтак Апшикур

Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Алмагуль Абдыгалиева

Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Журналдың саны:

Том 1, № 2, 2026

Беттер:

175-188

Қаралымдар:

10

Түйін сөздер:

лазерлік сканерлеу, мультиспектрлік, деректер, ұшқышсыз ұшу аппараттары, жергілікті жердің цифрлық моделі, ортофотоплан, геоақпараттық талдау, аэрофототүсіріс, лидар технологиялары

Аңдатпа

Мақалада ГАЖ технологияларын қолдана отырып, далалық геологиялық зерттеулердің деректерін өңдеудің кешенді тәсілі келтірілген. Ұшқышсыз ұшу аппараттарының суреттері (оның ішінде мультиспектральды), лидар сканерлеу деректері біріктірілген. Жоғары егжей-тегжейлі ортофотопландар, сандық рельефтік модельдер және экспозициялардың күрделі құрылымын көрсететін зерттелетін учаскенің 3D модельдері алынды. Фотограмметриялық, мультиспектрлік және лидар деректерін бірлесіп өңдеу әдістерді шашыраңқы қолданумен салыстырғанда геологиялық құрылымдарды анықтау дәлдігін арттыратыны көрсетілген. Жұмыстың ғылыми жаңалығы-аэрофототүсірілім, лидар технологиялары мен жердегі лазерлік сканерлеудің үйлесімі негізінде геокеңістіктік деректерді алуға кешенді тәсілді қолдану және геологиялық картаға түсіру үшін гетерогенді деректерді біріктірудің бірыңғай әдісін әзірлеу. Нәтижелер сирек металдар кен орындарын іздеуде, инженерлік-геологиялық зерттеулерде және қауіпті процестерді бақылауда қолданыла алады.

License

Creative Commons License

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

Пайдаланылған дереккөздер

  1. Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J., & Rhind, D. W. (2015). Geographic information science and systems (4th ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118676950
  2. Chen, S., Li, M., Guo, H., & Liu, X. (2021). Fundamentals and advances of geographic information systems: A review. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(3), 132. https://doi.org/10.3390/ijgi10030132
  3. Westoby, M. J., Brasington, J., Glasser, N. F., Hambrey, M. J., & Reynolds, J. M. (2012). Structure-from-Motion photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology, 179, 300–314. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.08.021
  4. Bupathy, P., Sivanpillai, R., Sajithvariyar, V. V., & Sowmya, V. (2021). Optimizing low-cost UAV aerial image mosaicing for crop growth monitoring. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIV-M-3-2021, 7–13. ASPRS 2021 Annual Conference, 29 March–2 April 2021. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIV-M-3-2021-7-2021
  5. Carrivick, J. L., Smith, M. W., & Quincey, D. J. (2016). Structure from Motion in the geosciences. Wiley-Blackwell. https://doi.org/10.1002/9781118895818
  6. LaRue, E. A., Wagner, F. W., Fei, S., Atkins, J. W., Fahey, R. T., Gough, C. M., & Hardiman, B. S. (2020). Compatibility of aerial and terrestrial LiDAR for quantifying forest structural diversity. Remote Sensing, 12(9), 1407. https://doi.org/10.3390/rs12091407
  7. Alpysbay, M. A., Orynbassarova, E. O., Sydyk, N. K., Adebiyet, B., & Kamza, A. T. (2024). Mining mapping and exploration using remote sensing data in Kazakhstan: A review. Engineering Journal of Satbayev University, 146(2). https://doi.org/10.51301/ejsu.2024.i2.05
  8. Alibekova, N., Abisheva, A., Dosmukhambetova, B., Saktaganova, N., Abdikerova, U., & Budikova, A. (2023). Use of GIS technologies for zoning urban areas taking into account engineering-geological conditions. International Journal of GEOMATE, 25(110), 167–175. https://doi.org/10.21660/2023.110.3970
  9. Рафиков, Т. К., Ерболқызы, М., & Жилдикбаева, А. Н. (2024). Применение данных дистанционного зондирования Земли и анализа NDVI в Восточно-Казахстанской области. Ізденістер, нәтижелер – Исследования, результаты, 1(101), 183–189. https://doi.org/10.37884/1-2024/18 // Rafikov, T. K., Yerbolkyzy, M., & Zhildikbayeva, A. N. (2024). Primenenie dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli i analiza NDVI v Vostochno-Kazakhstanskoy oblasti [Application of Earth remote sensing data and NDVI analysis in the East Kazakhstan region]. Izdenister, natizheler – Issledovaniya, rezul'taty, 1(101), 183–189. https://doi.org/10.37884/1-2024/18 (In Russ.).
  10. Ulykpanova, M. M., Auezova, Z., Ramazanova, N., Mussabaeva, M., & Zhanguzhina, A. (2024). Application of remote-sensing data in geochemical studies of soils of the Yertis River basin within East Kazakhstan. Quaestiones Geographicae, 43(1), 157–164. https://doi.org/10.14746/quageo-2024-0009
  11. Chaminé, H. I., Pereira, A. J. S. C., Teodoro, A. C., et al. (2021). Remote sensing and GIS applications in earth and environmental systems sciences. SN Applied Sciences, 3, 870. https://doi.org/10.1007/s42452-021-04855-3
  12. Farella, E. M., Remondino, F., Cahalane, C., Qin, R., Loghin, A. M., Di Tullio, M., Haala, N., & Mills, J. (2023). Geometric processing of very high-resolution satellite imagery: Quality assessment for 3D mapping needs. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-1/W3-2023, 47–54. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-1-W3-2023-47-2023
  13. Чибуничев, А. Г. (2022). Фотограмметрия: учебник для вузов. Москва: Издательство МИИГАиК. // Chibunichev, A. G. (2022). Photogrammetry: A textbook for universities. Moscow: Publishing House of MIIGAiK. (In Russ.).
  14. Remondino, F., Morelli, L., Stathopoulou, E., Elhashash, M., & Qin, R. (2022). Aerial triangulation with learning-based tie points. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIII-B2-2022. Proceedings of the XXIV ISPRS Congress, 6–11 June 2022, Nice, France.
  15. Altuntas, C. (2023). Review of scanning and pixel array-based LiDAR point-cloud measurement techniques to capture 3D shape or motion. Applied Sciences, 13(11), 6488. https://doi.org/10.3390/app13116488
  16. Haala, N., Kölle, M., Cramer, M., Laupheimer, D., Mandlburger, G., & Glira, P. (2021). Hybrid georeferencing, enhancement and classification of ultrahigh resolution UAV LiDAR and image point clouds for monitoring applications. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-2-2020. Proceedings of the XXIV ISPRS Congress, 2020 edition.
  17. ChatGPT. (2026). Уточнение и редактирование научного текста статьи [Большая языковая модель]. OpenAI. https://chat.openai.com // ChatGPT. (2026). Utochnenie i redaktirovanie nauchnogo teksta stat'i [Clarification and editing of scientific text of the article] [Large language model]. OpenAI. https://chat.openai.com (In Russ./AI-generated).

Том 1, № 2, 2026

Toguzova, М., Rakhymberdina, М., Kapasov, А., Apshikur, B., & Abdygalieva, А. (2026). APPLICATION OF AN INTEGRATED APPROACH TO GEOSPATIAL DATA ACQUISITION BASED ON A COMBINATION OF AERIAL PHOTOGRAPHY, LIDAR TECHNOLOGIES AND GROUND-BASED LASER SCANNING. EKTU Journal of Engineering Sciences, 1(2), 175-188. https://doi.org/10.51885/3134-8009_JES_2026_2_13