Застосування методу вкладеної ітерації для автоматизованого картографування
DOI:
https://doi.org/10.31548/zemleustriy2026.02.01Ключові слова:
автоматизоване картографування, QGIS Atlas, PyQGIS, агрохімічний моніторинг, ГІС-автоматизація, метод вкладеної ітерації, динамічна стилізація, тематичні атласи, Python API, файли стилів *.qml, автоматизація макетів, алгоритмізація картографуванняАнотація
У статті розглядається метод автоматизації створення серії картографічних матеріалів на основі інтеграції інструментарію QGIS Atlas та мови програмування Python. Метою дослідження є оптимізація процесу підготовки багатосторінкових тематичних атласів для великих масивів просторових даних. Застосовано авторський метод вкладеної ітерації, який дозволяє динамічно змінювати не лише охоплення території, а й семантичну стилістику відображення для кожного окремого об'єкта. Ключовим елементом є розроблений алгоритм, що базується на обробці події featureChanged, що забезпечує автоматичну синхронізацію атрибутів району з відповідними файлами стилів .qml. Модель апробовано на масиві даних обсягом понад 20 тис. контурів. Результати апробації підтвердили високу ефективність методу. Швидкість генерації серії карт зросла у приблизно 20 разів порівняно з традиційними методами, при повному виключенні суб'єктивних помилок візуалізації. Запропонований підхід становить собою універсальну методологічну платформу для автоматизованої трансформації складних просторових датасетів у високоточні графічні моделі. Дане рішення забезпечує можливість оперативного представлення результатів багатофакторних досліджень у будь-якій галузі, де вимагається поєднання високої інтенсивності обробки великих масивів інформації з дотриманням індивідуальних параметрів візуальної інтерпретації для кожного окремого елемента системи.
Отримано: 06.05.2026;
Прийнято: 02.06.2026;
Посилання
1. Cabinet of Ministers of Ukraine. (2013, September 4). Pro zatverdzhennia Poriadku zahalnoderzhavnoho topohrafichnoho i tematychnoho kartohrafuvannia [On approval of the Procedure for national topographic and thematic cartography] (Resolution No. 661). Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/661-2013-п
2. QGIS Project. (n.d.). QGIS documentation: The latest guide to using QGIS for geoprocessing and map creation. Available at: https://qgis.org
3. Steiniger, S., & Hunter, A. J. (2013). The 2012 free and open source GIS software map – A guide to help select the right software for GIS projects. Computers, Environment and Urban Systems, 39, 136–150. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2012.10.003
4. Hengl, T., Miller, B. A., Aldabaa, A. A., et al. (2017). Digital mapping of soil properties using ensemble machine learning. Scientific Reports, 7(1), 1–15. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-017-18274-6
5. Adeniyi, O. D., Brenning, A., Bernini, A., Brenna, S., & Maerker, M. (2023). Digital mapping of soil properties using ensemble machine learning approaches in an agricultural lowland area of Lombardy, Italy. Land, 12(2), 494. DOI: https://doi.org/10.3390/land12020494
6. Espinel, R., Herrera, G., Rivadeneira Garcia, J. L., & Escandón-Panchana, P. C. (2024). Artificial intelligence in agricultural mapping: A review. Agriculture, 14(7), 1071. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture14071071
7. Dorosh, Y., Dorosh, A., Derkulskiy, R., & Bratinova, M. (2024). Application of GIS in land management on the example of Ukraine. Acta Scientiarum Polonorum Administratio Locorum, 23(1), 31–41.
8. Singh, B. (2018). Geographical information system in agriculture. International Journal of Scientific Research in Science and Technology, 4(2), 702–705. Available at: https://academia.edu/37114891/Geographical_Information_System_in_Agriculture
9. Graser, A. (2016). Learning QGIS (3rd ed.). Birmingham: Packt Publishing Ltd, 210. Available at: https://books.google.com.ua/books/about/Learning_QGIS_Third_Edition.html?id=rUXicWAAQBAJ
10. Sherman, G. (2018). The PyQGIS programmer's guide: Extending QGIS 3 with Python 3. Locate Press, 252. Available at: https://locatepress.com/book/ppg3
11. Menke, K. (2019). Mastering QGIS (2nd ed.). Birmingham: Packt Publishing, 404.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Землеустрій, кадастр і моніторинг земель
TЦя робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
