Registration Number
0826U003700, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
30-07-2026
popup.evolution
.
Title
Geoinformation Technology for Hierarchical Clustering and Visualization of Geospatial Data in Web Cartographic Systems
Author
Maksym V. Arzubov,
popup.head Anatolii Y. Batiuk
popup.opponent Kyrylo S. Smeliakov
popup.opponent Yurii O. Ushenko
popup.review Iryna V. Pikh
popup.review Iryna Y. Kazymyra
popup.rada
Lviv Polytechnic National University
Description
У дисертації розв’язано актуальну науково-прикладну задачу підвищення ефективності процесів ієрархічної кластеризації великих масивів геопросторових даних шляхом інтеграції сучасних методів геоіндексації, нечіткої кластеризації, алгоритмів багаторівневої агрегації та підходів до відображення просторової інформації у вебсередовищах.
У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано мету та основні задачі досліджень, визначено наукову новизну роботи і практичне значення отриманих результатів, показано зв'язок роботи з науковими темами. Подано відомості про апробацію результатів роботи та особистий внесок автора та його публікації.
У першому розділі здійснено аналіз сучасних підходів до ієрархічної кластеризації геопросторових даних у вебкартографічних системах. Розглянуто методи серверної та клієнтської кластеризації, технології тайлів і кешування, системи просторової індексації та дискретні глобальні ґраткові системи. Встановлено, що існуючі методи не забезпечують одночасно масштабованості, стабільності кластерних меж при зміні масштабу та адаптивності до напівстатичних геоданих, що обґрунтовує необхідність розроблення нових моделей і методів.
У другому розділі вдосконалено модель класифікації геопросторових даних шляхом виокремлення підкласу напівстатичних даних із чітко визначеними ознаками оновлюваності. Розроблено модель ієрархічної нечіткої кластеризації на основі гексагональної індексації H3 із застосуванням нечіткої кластеризації на кожному рівні масштабування, що забезпечує плавні переходи між кластерами та знижує обчислювальні витрати. Розроблено метод ієрархічного підняття кластерів через матричну агрегацію μ-приналежностей між рівнями H3. Розроблено метод періодичної офлайн-кластеризації для напівстатичних геоданих, що реалізує паралельне опрацювання гексагонів H3 з атомарним збереженням результатів та адаптивною стратегією оновлення.
Розроблена модель також сприяла зменшенню загальних обчислювальних витрат при кластеризації великого об’єму геооб’єктів, оскільки попереднє групування за H3 і нечітке розподілення з розробленою дефазифікацією мінімізують повторні обчислення. Застосування нечіткої кластеризації на рівні H3-гекса дало змогу коректно працювати з областями різної густини, зберігаючи плавні переходи між кластерами, що усуває проблему різкої фрагментації, характерної для класичних моделей та створює передумови для стабільного підняття кластерів на наступні рівні ієрархії.
У третьому розділі розроблено метод дефазифікації та вдосконалено метод оцінювання якості кластеризації і адаптації до часткових оновлень даних. Розроблено процес дефазифікації, який у класичній формі часто призводить до нестабільності кластерів у зонах різкої зміни густини. Спроєктовано адаптивну модель дефазифікації, що враховує не лише максимальне значення μ, але й локальну густину гекса та кількість видимих точок у межах вебкарти. Розроблений підхід забезпечує узгодженість кластерних рішень між масштабами та підвищує якість у прикордонних зонах з нерівномірним розподілом даних.
З огляду на потреби вебвізуалізації сформовано систему метрик для оцінювання якості кластеризації. Окрім класичних індексів силуету, Данна, Девіса–Боулдіна, використано просторово-орієнтований метод на основі H3, що значно зменшує обчислювальні витрати завдяки локалізації аналізу. Запропоновано використовувати показник стабільності кластерів між рівнями масштабування як ключову метрику для оцінювання ефективності ієрархічних моделей.
Здійснені експерименти підтвердили ефективність розробленої моделі кластеризації в умовах реальних геопросторових наборів даних. Інтеграція нечіткої кластеризації з H3-ієрархією забезпечує стабільні та інтерпретовані результати навіть при значних варіаціях щільності даних. Розроблений комплекс методів став основою для формування адаптивної інформаційної технології ієрархічної кластеризації та відображення геопросторових даних, інтегрованої у вебкартографічні системи.
У четвертому розділі розроблено засоби інформаційної технології для автоматизації ієрархічної кластеризації великих напівстатичних геоданих. Синтезована структура інформаційної технології ґрунтується на модульному підході, що забезпечує масштабованість і гнучкість системи. У технології використано сучасні методи опрацювання та інтеграції геоданих, а також стандартизовані інструменти (бібліотека H3 та протоколи роботи з картографічними сервісами), що забезпечує ефективну роботу з багатоджерельними даними та підтримку різних масштабів карти.
Архітектура інформаційної технології сформована як набір взаємопов’язаних модулів. Блок просторової індексації відповідає за формування гексагональних рівнів H3, що задають базову структуру вхідних даних для моделей кластеризації та побудови локальних областей.
Registration Date
2026-07-17
popup.nrat_date
2026-07-17 / 2026-07-31
