title: The optimisation of urban cleaning area detection  based on geoinformation technologies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кунаева Елена Петровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kunaeva Elena Petrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Осипенко Наталия Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Osipenko Natalia Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Паниди Евгений Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Panidi Evgenij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 071457
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/45962
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Современные города сталкиваются с вызовами эффективного управления большими объемами данных, включая информацию о территориях, требующих уборки. Геоинформационные технологии предоставляют инструменты для точного определения уборочных территорий, способствуя улучшению планирования и координации уборочных работ. 
  В ходе исследования проведен анализ нормативной и правовой базы, рассмотрены алгоритмы расчета уборочных территорий, применяемые в Комитете имущественных отношений Санкт-Петербурга, и предложена их оптимизация под возможности отечественных ГИС. Основное внимание уделено использованию языка Python для анализа пространственных данных, что позволило существенно сократить время расчетов и улучшить структуру кода. Экспериментальное внедрение предложенных решений в ГИС Аксиома подтвердило их практическую ценность и эффективность, сократив время выполнения расчетов до 10 рабочих дней.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Modern cities face challenges in effectively managing large volumes of data, including information about areas that require cleaning. Geoinformation technologies provide tools for accurately identifying cleaning areas, contributing to improved planning and coordination of cleaning activities.
  
  The study analyzed the regulatory and legal framework, reviewed the algorithms for calculating cleaning areas used by the Property Relations Committee of Saint Petersburg, and proposed their optimization to align with the capabilities of domestic GIS. The primary focus was on using the Python language for spatial data analysis, which significantly reduced calculation time and improved code structure. Experimental implementation of the proposed solutions in the Axioma GIS confirmed their practical value and efficiency, reducing the calculation time to 10 working days.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: уборочные территории
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геоинформационные технологии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: расчеты уборочных территорий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление городским хозяйством
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cleaning areas
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: geoinformation technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cleaning area detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cleaning area calculations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: urban management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The optimisation of urban cleaning area detection  based on geoinformation technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оптимизация процессов определения площадей уборочных территорий города на основе геоинформационных технологий
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Osipenko_VKRm_uborterritorii.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45962/2/Osipenko_VKRm_uborterritorii.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,18 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_mag_Osipenko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45962/3/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_mag_Osipenko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 235,47 kB