DEVELOPMENT OF A DIGITAL SPATIAL FRAMEWORK FOR INFORMATION-ANALYTICAL MAPPING OF THE EAST KAZAKHSTAN REGION

Zhazira Zhumatayeva; Zemfira Kuzairova; Zhuldyz Maulen; Aizhan Zhildikbayeva; Roslan Bin Ismail

doi:10.37884/1-2026/15

Аннотация

Создание цифровой картографической основы (ЦКО) является необходимым условием формирования информационно-оценочных карт, используемых для анализа состояния территории и поддержки управленческих решений. В данной статье рассмотрены методические подходы к формированию цифровой картографической основы для территории Восточно-Казахстанской области с применением топографических карт и данных дистанционного зондирования Земли. Исследование охватывает полный технологический цикл создания ЦКО, включающий сбор исходных данных, их предварительную обработку, пространственный анализ, векторизацию, визуализацию и интеграцию тематических слоёв.

В качестве базовой картографической основы использовались топографические карты масштаба 1:200 000, обеспечивающие сплошное покрытие исследуемой территории. Для актуализации и уточнения пространственной информации применялись спутниковые снимки Sentinel-1 (SAR) и Sentinel-2 (MS) с пространственным разрешением 10 м. Совмещение радиолокационных и мультиспектральных данных позволило повысить точность отображения природных и антропогенных объектов, включая элементы рельефа, гидрографическую сеть, растительный покров и застроенные территории.

Геопривязка и векторизация картографических материалов выполнялись в программной среде ArcMap 10.8. В результате была сформирована единая цифровая картографическая основа, обеспечивающая согласованность растровых и векторных данных. Полученные результаты подтверждают эффективность использования ГИС-технологий и спутниковых данных для создания актуальных и высокоточных информационно-оценочных карт, применимых для мониторинга, территориального планирования и рационального использования природных ресурсов.

цифровая картографическая основа ГИС дистанционное зондирование Sentinel-1 Sentinel-2 информационно-оценочные карты Восточно-Казахстанская область

01 Введение

Полный текст статьи доступен для скачивания в формате PDF на панели справа.

02 Список литературы

Comber, A., Fisher, P. & Wadsworth, R. (2020). Spatial analysis and GIS: Past, present and future perspectives. Computers, Environment and Urban Systems, 82, 101459. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101459
Felegari, S., Tavakoli, M. & Delavar, M.R. (2021). Analysis of land surface features using multispectral satellite imagery. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 21, 100445. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100445
Foody, G.M. (2020). Explaining the unsuitability of accuracy assessment metrics for image classification. Remote Sensing of Environment, 238, 111322. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111322
Joiner, J., Yoshida, Y., Anderson, M.C., Hain, C., Reichle, R.H. & Koster, R.D. (2018). Global relationships among NDVI, evapotranspiration, and soil moisture. Remote Sensing of Environment, 219, 339–352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.10.020
Kaku, K. (2019). Satellite remote sensing for disaster management support. Progress in Disaster Science, 1, 100002. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2019.100002
Li, X., Zhang, Y. & Liu, Y. (2021). GIS-based spatial analysis for land-use change and land management. Sustainability, 13(5), 2687. https://doi.org/10.3390/su13052687
Phiri, D., Simwanda, M., Salekin, S., Nyirenda, V.R., Murayama, Y. & Ranagalage, M. (2020). Sentinel-2 data for land cover/use classification. Remote Sensing, 12(14), 2291. https://doi.org/10.3390/rs12142291
Tiede, D., Lang, S. & Hölbling, D. (2019). Transferability of OBIA rulesets for landslide susceptibility mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 80, 59–70. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.04.003
ESA. (2023). Sentinel-2 user handbook. European Space Agency. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/documentatio
Rafikov, T., Zhumatayeva, Z., Mukaliyev, Z., & Zhildikbayeva, A. (2024). Evaluating land degradation in East Kazakhstan using NDVI and Landsat data. International Journal of Design & Nature and Ecodynamics, 19(5), 1677–1686. https://doi.org/10.18280/ijdne.190521
Sarmah, K., Deka, C.R., Sharma, U. & Sarma, R. (2018). Role of GIS-based technologies in sustainable agriculture resource planning. International Journal of Innovative Research in Engineering & Management, 5, 30–34. https://www.ijirem.org
Sivakumar, V.G., Vijaya Baskar, V., Vadivel, M. & Murugan, S. (2023). IoT and GIS integration for real-time monitoring of soil health. IEEE ICSSAS Proceedings, 1265–1270. https://doi.org/10.1109/ICSSAS57918.2023.10331694
Padhiary M., Kumar R. & Sethi L.N. (2024). Precision agriculture and remote sensing integration. Journal of The Institution of Engineers (India) Series A, 105, 767–782. https://doi.org/10.1007/s40030-024-00816-2
Sun, T., Cheng, W., Abdelkareem, M., & Al-Arifi, N. (2022). Mapping land use and water resources using remote sensing and GIS. Water, 14, 2435. https://doi.org/10.3390/w14152435
Zhumataeva, Zh., Serikbayeva, G., Turganaliev, S., Mukaliev, Zh., & Rafikov, T. (2024). Enhancing the ecological and economic efficiency of land resource use. Izdenister Natigeler, 2(102), 360–369. https://doi.org/10.37884/2-2024/35
Zhumatayeva, Zh., Serikbayeva, G., Turganaliev, S., Mukaliyev Zh. & Rafikov, T. (2024). Povyshenie ekologo-ekonomicheskoy effektivnosti ispol’zovaniya zemel’nykh resursov. Izdenister, natizheler – Issledovaniya, rezul’taty, 2 (102), 360–369. https://doi.org/10.37884/2-2024/35 [in Russ.]

Ссылки для цитирования

[1]2026. РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ. Izdenister natigeler. 28, 1(109) (Feb. 2026), 145–154. DOI:https://doi.org/10.37884/1-2026/15.

(1)РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ. Izdenister natigeler 2026, 28 (1(109), 145-154. https://doi.org/10.37884/1-2026/15.

РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ. (2026). Izdenister Natigeler, 28(1(109), 145-154. https://doi.org/10.37884/1-2026/15

РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ. Izdenister natigeler, [S. l.], v. 28, n. 1(109), p. 145–154, 2026. DOI: 10.37884/1-2026/15. Disponível em: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1150. Acesso em: 15 sep. 2026.

“РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ”. 2026. Izdenister Natigeler 28 (1(109): 145-54. https://doi.org/10.37884/1-2026/15.

“РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ” (2026) Izdenister natigeler, 28(1(109), pp. 145–154. doi:10.37884/1-2026/15.

[1]“РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ”, Izdenister natigeler, vol. 28, no. 1(109), pp. 145–154, Feb. 2026, doi: 10.37884/1-2026/15.

“РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ”. Izdenister Natigeler, vol. 28, no. 1(109), Feb. 2026, pp. 145-54, https://doi.org/10.37884/1-2026/15.

“РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ”. Izdenister natigeler 28, no. 1(109) (February 27, 2026): 145–154. Accessed September 15, 2026. https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1150.

1.РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ. Izdenister natigeler [Internet]. 2026 Feb. 27 [cited 2026 Sep. 15];28(1(109):145-54. Available from: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1150

1.РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ. Izdenister natigeler. 2026;28(1(109):145-154. doi:10.37884/1-2026/15

[1] Comber, A., Fisher, P. & Wadsworth, R. (2020). Spatial analysis and GIS: Past, present and future perspectives. Computers, Environment and Urban Systems, 82, 101459. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101459

[2] Felegari, S., Tavakoli, M. & Delavar, M.R. (2021). Analysis of land surface features using multispectral satellite imagery. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 21, 100445. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100445

[3] Foody, G.M. (2020). Explaining the unsuitability of accuracy assessment metrics for image classification. Remote Sensing of Environment, 238, 111322. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111322

[4] Joiner, J., Yoshida, Y., Anderson, M.C., Hain, C., Reichle, R.H. & Koster, R.D. (2018). Global relationships among NDVI, evapotranspiration, and soil moisture. Remote Sensing of Environment, 219, 339–352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.10.020

[5] Kaku, K. (2019). Satellite remote sensing for disaster management support. Progress in Disaster Science, 1, 100002. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2019.100002

[6] Li, X., Zhang, Y. & Liu, Y. (2021). GIS-based spatial analysis for land-use change and land management. Sustainability, 13(5), 2687. https://doi.org/10.3390/su13052687

[7] Phiri, D., Simwanda, M., Salekin, S., Nyirenda, V.R., Murayama, Y. & Ranagalage, M. (2020). Sentinel-2 data for land cover/use classification. Remote Sensing, 12(14), 2291. https://doi.org/10.3390/rs12142291

[8] Tiede, D., Lang, S. & Hölbling, D. (2019). Transferability of OBIA rulesets for landslide susceptibility mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 80, 59–70. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.04.003

[9] ESA. (2023). Sentinel-2 user handbook. European Space Agency. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/documentatio

[10] Rafikov, T., Zhumatayeva, Z., Mukaliyev, Z., & Zhildikbayeva, A. (2024). Evaluating land degradation in East Kazakhstan using NDVI and Landsat data. International Journal of Design & Nature and Ecodynamics, 19(5), 1677–1686. https://doi.org/10.18280/ijdne.190521

[11] Sarmah, K., Deka, C.R., Sharma, U. & Sarma, R. (2018). Role of GIS-based technologies in sustainable agriculture resource planning. International Journal of Innovative Research in Engineering & Management, 5, 30–34. https://www.ijirem.org

[12] Sivakumar, V.G., Vijaya Baskar, V., Vadivel, M. & Murugan, S. (2023). IoT and GIS integration for real-time monitoring of soil health. IEEE ICSSAS Proceedings, 1265–1270. https://doi.org/10.1109/ICSSAS57918.2023.10331694

[13] Padhiary M., Kumar R. & Sethi L.N. (2024). Precision agriculture and remote sensing integration. Journal of The Institution of Engineers (India) Series A, 105, 767–782. https://doi.org/10.1007/s40030-024-00816-2

[14] Sun, T., Cheng, W., Abdelkareem, M., & Al-Arifi, N. (2022). Mapping land use and water resources using remote sensing and GIS. Water, 14, 2435. https://doi.org/10.3390/w14152435

[15] Zhumataeva, Zh., Serikbayeva, G., Turganaliev, S., Mukaliev, Zh., & Rafikov, T. (2024). Enhancing the ecological and economic efficiency of land resource use. Izdenister Natigeler, 2(102), 360–369. https://doi.org/10.37884/2-2024/35

[16] Zhumatayeva, Zh., Serikbayeva, G., Turganaliev, S., Mukaliyev Zh. & Rafikov, T. (2024). Povyshenie ekologo-ekonomicheskoy effektivnosti ispol’zovaniya zemel’nykh resursov. Izdenister, natizheler – Issledovaniya, rezul’taty, 2 (102), 360–369. https://doi.org/10.37884/2-2024/35 [in Russ.]