Browsing by Author "Рудий, Р."
Now showing 1 - 9 of 9
- Results Per Page
- Sort Options
Item Аналіз шляху та швидкості сходження снігової лавини(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Рудий, Р.; Підлуська, К.Встановлено залежність швидкості сходження снігової лавини від рельєфу місцевості. Виконано розрахунок значення швидкості сходження снігової лавини за різних її параметрів. Установлена зависимость скорости схода снежной лавины от рельефа местности. Выполнен расчет значения скорости схода снежной лавины при различных ее параметрах. In the article the dependence of velocity of snow avalanche on the relief terrain was established. The calculation of the value of the velocity of snow avalanche at diferent parameter was performed.Item Визначення площ земельних ділянок у гірських районах(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Рудий, Р.Проаналізовано визначення площ земельних ділянок залежно від складності та пересіченості рельєфу. Пропонується математичний апарат для визначення площ. Рассмотрен анализ определения площадей земельных участков в зависимости от сложности и пересеченности рельефа. предложены формулы для определения площадей. The analysis of the land plots determinations depends of their relief intersections and complications are considered. The formulas of the area calculation are offered.Item Використання геоінформаційних технологій для шляху сходження снігової лавини як туристичного об’єкта(Видавництво Львівської політехніки, 2021-06-22) Рудий, Р.; Кисельов, Ю.; Коробейнікова, Я.; Кирилюк, В.; Романчук, С.; Rudyi, R.; Kyselov, Iu.; Korobeinikova, Ia.; Kyryliuk, V.; Romanchuk, S.; Уманський національний університет садівництва; Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу; Uman National University of Horticulture; Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and GasМета. Метою досліджень є обґрунтування використання ГІС-технологій для різних потреб розвитку геотуризму. Геотуризм – одна із нових галузей прикладної геології та геоморфології, проте таке визначення унеможливлює розуміння розвитку цих локацій як туристичних об’єктів із необхідними заходами щодо розроблення та просування їх на ринку туристичних послуг. Дослідження можливостей розширеного використання інформаційних технологій у галузі туризму залишається актуальною науково-практичною проблемою. Методи. Експериментальні дослідження виконано за матеріалами (цифровими моделями рельєфу) Науково-дослідного інституту геодезії і картографії із використанням пакета SURFAR. Результати. Геотуризм як вид екотуризму пов’язаний із пізнанням геопростору та природних процесів у ньому. Здійснено класифікацію підвидів геотуризму, зокрема й за функціональним призначенням об’єктів. Обґрунтовано використання результатів ГІС-досліджень із метою визначення та оцифрування туристичних маршрутів, а також урахування безпекових аспектів проходження маршруту. На прикладі розробленого для науковців і фахівців геотуристичного маршруту на г. Полєнський, розташовану в межах заповідника “Ґорґани” (Українські Карпати), наведено результати досліджень за допомогою ГІС-технологій для потреб інформаційного забезпечення туристичного маршруту. Наукова новизна. Запропонований підхід уможливлює створення й точне картування туристичних маршрутів із використанням цифрових електронних карт, оскільки наявний картографічний матеріал дуже неточний, а інформація застаріла. Використання геоінформаційних технологій у туристичній діяльності розширюватиметься також для виконання конкретних інженерно-технічних завдань, пов’язаних із туризмом. Крім того, показані зображення можуть слугувати попередженням про можливі небезпеки. Практичне значення. Оскільки сучасний стан туристичної галузі характеризується збільшеним попитом на туристичні послуги та зростанням інформаційних потоків у туризмі, то фахівці в цій галузі все більше використовують геоінформаційні технології для вирішення різних завдань туризмознавства. Створені для потреб туризму ГІС-технології виконують функції просторового аналізу та виконання специфічних завдань користувача. Це завдання опрацювання бізнес-інформації, картування, візуалізації туристичних об’єктів і територій. Результати виконаних досліджень є не тільки пізнавальними, а й можуть застосовуватись у діяльності рятувально-пошукової служби для дотримання безпеки туристів на маршруті, розроблення сучасних транспортних інформаційних систем, створення туристичних карт і путівників.Item Використання ЦМР при проектуванні лижних трас та траверсів туристичного курорту “Буковель”(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2009) Рудий, Р.; Матіщук, А.; Бахмат, О.Розглянуто питання розроблення методів вибору оптимальних місць для проектування лижних трас і траверсів туристичного курорту “Буковель” залежно від особливостей рельєфу. Рассматриваются вопросы разработки методов выбора оптимальных мест для проектирования лыжных трасс и траверсов туристического курорта “Буковель” в зависимости от особенностей рельефа. In the article the questions of the choice methods of optimum location during planning downhill-skiing trails and traverses of the tourist resort “Bukovel” depending on the relief features are analyzed.Item До питання впливу рельєфу на виникнення та поширення снігових лавин(Видавництво Львівської політехніки, 2018-04-18) Рудий, Р.; Матіщук, А.; Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газуItem Застосування штучних нейронних мереж для класифікації ділянок поверхні з певним рельєфом(Видавництво Львівської політехніки, 2016) Рудий, Р.Мета досліджень. Головною метою досліджень є аналіз рельєфу різних поверхонь, а саме: виділення на загальній поверхні окремих ділянок певної форми, наприклад, схилів, що орієнтовані у заданому напрямку. Мета роботи - використання штучних нейронних мереж (ШНМ) для розв’язку задачі класифікації, яка полягає у створенні бінарного класифікатора та дослідження точності його роботи. Методика. Дослідження виконувались на ділянці земної поверхні. Для неї була створена цифрова модель, яка подана грідфайлом, тобто висотами у перехрестях регулярної сітки квадратів, або матрицею 21x17 висот у перехрестях. З цієї матриці були створені образи, тобто вікна окремих ділянок поверхні розміром 3x3 перехрестя. Кожен образ подавався як вектор ознак, якими були нахили з центральної точки вікна на інших восьми крайніх точках. Отже, рельєф взятої поверхні був поданий 77-ма образами. Наступним кроком було створення бінарного класифікатора. Він ділить об’єкти (ділянки поверхні) з нахилом із заходу на схід в одну групу, а усі інші - в другу. Для цього використовувався Модуль опрацювання даних на основі алгоритмів штучних нейронних мереж у пакеті прикладних програм МАТЛАБ. Була створена ШНМ, проведено її навчання, виконано моделювання та тестування, були вибрані вхідні, скриті та вихідні нейронні шари. На основі ШНМ був виконаний процес класифікації. Вхідні дані були представлені матрицею образів розміром 8x77. Матриця завдань (target) була розмірністю 2x77. Її елементи мали значення 0 або 1, залежно від того, до якого класу належить ця ділянка. Третя матриця (test) мала розмірність 8x8. Класифікація та її оцінка точності виконувались двома способами з використанням графічного редактора nntool і nprtool. Результати. Робота створеного класифікатора перевірялась за допомогою тестових образів. У дослідженнях тест був матрицею, що складалась з восьми стовпців. Два стовпці цієї матриці були образами схилів, орієнтованих із заходу на схід, один - близький до них, а решта - образами поверхонь довільної форми. Оцінка роботи класифікатора виконувалась за допомогою матриці неточностей (confusion matrix). У нашому випадку загальна кількість правильно класифікованих зразків становила близько 99 %. Наукова новизна і практична цінність. Проведені експериментальні дослідження з виділення ділянок поверхні зі схилами певної орієнтації та аналіз результатів дають змогу використовувати їх під час дослідженнь рельєфу земної поверхні та поверхонь інших об’єктів, наприклад, під час вивчення мікрорельєфу механічних деталей, різноманітних біологічних об’єктів рельєфу земної поверхні, який значною мірою визначає родючість сільськогосподарських угідь, впливає на екологічно небезпечні явища, а саме: повені, селі, зсуви та снігові лавини. Отже, розробка та вдосконалення об’єктивних методів класифікації ділянок поверхні є актуальним завданням. Цель исследований. Главной целью исследований является анализ рельефа различных поверхностей, а именно выделение на обшей поверхности отдельных участков определенной формы, например, склонов, ориентированных в заданном направлении. Целью статьи является использование исскуственных нейронных сетей (ИНС) для решения задачи классификации, заключается в создании бинарного классификатора и исследования точности его работы. Методика. Исследования выполнялись на участке земной поверхности. Для нее была создана цифровая модель, представленная гридфайлом, то есть высотами в перекрестках регулярной сетки квадратов, или матрицей 21x17 высот в этих перекрестках. С этой матрицы были созданы образы, то есть окна отдельных участков поверхности размером 3x3 перекрестий. Каждый образ подавался как вектор признаков, которыми были наклоны из центральной точки окна на остальных 8 крайних точках. Таким образом рельеф взятой поверхности был представлен 77-ю образами. Следующим шагом было создание бинарного классификатора. Он делит объекты (участки поверхности) с наклоном с запада на восток в одну группу, а все остальные - в другую. Для этого использовался Модуль обработки данных на основании алгоритмов исскуственных нейронных сетей пакета прикладных программ MATLAB. Была создана ИНС, проведено ее обучение, выполнено моделирование и тестирование. Для этого были выбраны входные, скрытые и выходные нейронные слои. На основе ИНС был выполнен процесс классификации. Входные данные были представлены матрицей образов размером 8x77. Матрица задач (target) была размерностью 2x77. Ее элементы имели значения 0 или 1, в зависимости от того, к какому классу относится данный участок. Третья матрица (test) имела размерность 8x8. Классификация и ее оценка точности выполнялись двумя путями с использованием графического редактора nntool и nprtool. Результаты. Работа созданного классификатора проверялась с помощью тестовых образов. В исследованиях тест был матрицей, состоящей из восьми столбцов. Два столбца этой матрицы были образами склонов, ориентированных с запада на восток, один - близкий к ним, а остальные - образами поверхностей произвольной формы. Оценка работы классификатора выполнялась с помощью матрицы неточностей (confusion matrix). В нашем случае общее количество правильно классифицированных образцов составляет около 99 процентов. Научная новизна и практическая ценность. Проведенные экспериментальные исследования по выделению участков поверхности с уклонами определенной ориентации и анализ результатов дают основания для их использования при исследованиях рельефа земной поверхности и поверхностей других объектов, например, при изучении микрорельефа механических деталей, различных биологических объектов и, конечно, рельефа земной поверхности, который в значительной степени определяет плодородие сельскохозяйственных угодий, влияет на экологически опасные явления, а именно: наводнения, сели, оползни и снежные лавины. Следовательно, разработка и совершенствование объективных методов классификации участков поверхности является актуальной задачей. The purpose of research. The main purpose of research is to analyze the relief of various surfaces. For example, to select on the surface the individual sections of a certain form, such as slopes that are oriented in a given direction. The main aim of the article is the use of artificial neural networks (ANN). To solve the problem of classification a binary classifier was created and its work and its accuracy was studied. Method. The research was carried out on the certain section of the earth's surface. The digital model, presented by greed file, was created. The heights at the intersections of grid squares, or matrix 21x17 were determined. From this matrix the images, that is separate windows of the surface areas measuring 3x3 intersection were made. Even image was made as a vector, that is the slopes from the central point of the window at the other 8 border points. The surface relief was presented by 77 images. The next step was to create a binary classifier. It divides objects (land surface) with the slopes from west to east into one group, and the rest - into the second. For this goal Module data processing algorithms based on artificial neural networks in MATLAB Software Package was used. It selected input, hidden and output neuron layers and conducted its study, performed the simulation and the testing. Classification process was carried on the base of ANN. Input data were presented by matrix size images 8x77. The matrix of targets had 2x77 dimensions. Its elements hada value of 0 or 1, depending on the class to wich the site belong. The third matrix (test) had 8x8 dimension. Classification and assessment of its accuracy was performed in two ways using the graphical editor nntool and nprtool. Results. The work of the created classifier was checked using the test images. The test, used in the studies was a matrix consisting of eight columns. Two columns of this matrix were images of slopes oriented from west to east - one close to them, and the rest - images of freeform surfaces. Assessment of the classifier was performed using confusion matrix. The total number of correctly classified samples was about 99 percent. Scientific novelty and practical value. Experimental research on the selection of surface areas with slopes of a certain orientation and analysis of the results give reasons for their use in different studies. It can be microrelief of the mechanical parts, various biological objects and, of course, the earth relief, which largely determines the fertility of agricultural lands, affects the ecological hazards such as: floods, mudflows, landslides and snow avalanche. So, development and improvement objective methods for classification surface areas is an urgent task.Item Класифікація земельних угідь за елементами рельєфу(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Рудий, Р.; Кравець, О.; Кравець, Я.; Приймак, Д.; Соловей, Г.Виконано моделювання ділянки сільськогосподарського призначення з метою врахування просторової диференціації природно-господарських умов. Складені карти ухилів, експозиції і ерозійного потенціалу схилів, карти освітленості території. Выполнено моделирование участка сельскохозяйственного назначения с целью учета пространственной дифференциации природно-хозяйственных условий. Составлены карты уклонов, экспозиции и эрозионного потенциала склонов, карты освещенности территории. Agricultural plots simulation has been performed with consideration of spatial differentiation of the natural and economic conditions. The maps of inclination, exposure and slope erosional potential have been drawn up as well as the maps of area illumination.Item Морфологічні характеристики шляху снігової лавини(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2011) Рудий, Р.; Підлуська, К.Исследованы геоморфологические особенности рельефа как одного из основных факторов лавинообразования. Анализ выполнен на основе 3-D модели рельефа конкретной снежной лавины. The geomorphological features of the relief as one of the main factors of the snow avalanche were investigated in this article. The analysis on the basis of 3-D terrain model of a specific avalanche was performed.Item Нові навчальні видання для дисципліни “Геодезичні прилади”(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2008) Бурак, К.; Ільків, Є.; Рудий, Р.