Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
КБ "Панорама"

Использование искусственного интеллекта для проведения гидрологического анализа в ГИС "Панорама" продемонстрировано в новом видеоуроке

Специалистами КБ "Панорама" подготовлен обучающий видеоматериал для ГИС-специалистов, в котором показано, как сочетать язык Python, среду разработки Cursor и возможности искусственного интеллекта для создания собственных сценариев обработки пространственных данных в ГИС "Панорама". Урок посвящен гидрологическому анализу с автоматизированной расстановкой створных точек вдоль фарватера реки. Для построения графика движения волны прорыва при разрушении плотины гидротехнического сооружения (ГТС) выполняются расчеты параметров волны в створных точках. Определение местоположения створных точек выполняется экспертным методом с визуальным анализом карты. Штатными средствами ГИС подобные операции сводятся к цепочке однотипных действий: измерениям длин и высот, нанесению точек, вычислению параметров реки в створе и переносу значений в атрибуты створов. Автоматизация этого этапа позволяет существенно сократить время на подготовку исходных данных для расчетов и исключает ошибки ручного ввода. В ви
Изображение создано с помощью нейросети
Изображение создано с помощью нейросети

Специалистами КБ "Панорама" подготовлен обучающий видеоматериал для ГИС-специалистов, в котором показано, как сочетать язык Python, среду разработки Cursor и возможности искусственного интеллекта для создания собственных сценариев обработки пространственных данных в ГИС "Панорама". Урок посвящен гидрологическому анализу с автоматизированной расстановкой створных точек вдоль фарватера реки.

Для построения графика движения волны прорыва при разрушении плотины гидротехнического сооружения (ГТС) выполняются расчеты параметров волны в створных точках. Определение местоположения створных точек выполняется экспертным методом с визуальным анализом карты. Штатными средствами ГИС подобные операции сводятся к цепочке однотипных действий: измерениям длин и высот, нанесению точек, вычислению параметров реки в створе и переносу значений в атрибуты створов. Автоматизация этого этапа позволяет существенно сократить время на подготовку исходных данных для расчетов и исключает ошибки ручного ввода. В видеоуроке предлагается следующий путь: специалист формулирует задачу в виде подробного промпта, а ИИ-агент в Cursor, опираясь на открытый репозиторий panorama-sdk, готовит основу Python-скрипта с вызовами MAPAPI. Полученный сценарий подключается в ГИС "Панорама" и выполняется на подготовленном проекте, включающем плотину ГТС, фарватер реки ниже плотины и матрицу высот в зоне возможного затопления.

Разобранный пример демонстрирует преимущество автоматизации написания скриптов именно для пространственного анализа. Скрипт расставляет створные точки вдоль фарватера, начиная от плотины ГТС с заданным шагом и на указанном удалении. Для каждой точки рассчитывается ширина бытового потока; по матрице высот определяются отметки равных высот слева и справа от фарватера, кратные высоте сечения рельефа; вычисляется форма поймы реки и расстояние между отметками высот, при необходимости ограничивается ширина поймы допустимым значением. Оператор задает в диалоге только шаг между створными точками и шаг высоты сечения рельефа - остальное выполняется по единым правилам, что делает расчеты воспроизводимыми и снимает с ГИС-специалиста основную долю рутины. Вместо того чтобы вручную собирать код, можно быстрее перейти к проверке логики анализа, корректности геометрии и соответствия результата требованиям проекта. Предложенная методика может служить удобной отправной точкой для освоения Python в целом и интерфейса MAPAPI для прикладной обработки пространственных данных.
Результаты определения створных точек используются в режиме
"Моделирование волны прорыва при разрушении гидротехнического сооружения" в "Комплексе гидрологических задач". Комплекс ориентирован на поддержку полного цикла работ с гидрологической информацией в составе ГИС-технологий "Панорама" и помогает сосредоточить типовые расчеты и подготовку данных в единой прикладной среде. В сочетании с возможностью разрабатывать и подключать пользовательские Python-сценарии, в том числе с привлечением ИИ при их подготовке, такой комплекс расширяет инструментарий специалиста: от стандартизированных гидрологических операций до собственных алгоритмов под конкретный водный объект или территорию.

Ознакомиться с видеоуроком можно в разделе "Видеоуроки".