Введение. Традиционные источники информации, которые принято использовать для проведения пространственного анализа геодемографических процессов не всегда способны обеспечить обширное представление об эффектах связанных с ростом или сокращением численности населения городов и агломераций. В этой связи для пространственного анализа важное значение приобретают данные, полученные с помощью технологий Big Data. Для решения задачи по обработке и интерпретации больших данных эффективным инструментом являются современные ГИС. ГИС позволяют структурировать данные и производить их визуализацию, таким образом, получая географическую интерпретацию информации. Апробация возможностей применения данных полученных по технологии Big Data, основанная на интеграции с ГИС, а также c использованием традиционных источников информации (госкомстат) проведена на примере городов и городских агломераций Липецка и Ставрополя. Материалы и методы исследования. Для анализа динамики застроенных территорий Липецка и Ставрополя в период с 2000 по 2020 год использованы космические снимки со спутников Sentinel-2 и Landsat-8. Для обработки космических снимков применялись возможности программного обеспечения ScanEx Image Processor. Работа по выделению границ застройки в разные годы проводилась методом обратного дешифрирования. Для анализа плотности населения городов, использовались тепловые карты предоставляемые сервисом Export Base. Оценка стоимости жилых помещений производилась за счет обработки информации, взятой из интернет-сервисов для размещения объявлений (Авито и ЦИАН). В качестве основного геоинформационного инструмента использован Quantum GIS. Результаты исследования и их обсуждения. Апробация интеграционных технологий и методов исследования на примере городов-ядер Липецка и Ставрополя позволила выявить, что демографически благоприятный город Ставрополь имеет более высокие темпы застройки, обладает более высокими ценами на жилую недвижимость. Этот процесс приводит к концентрации населения, в том числе в новых микрорайонах, что не так ярко выражено в депопулирующем Липецке. Пригородные зоны, входящие в получасовую и часовую транспортную доступность в целом сопоставимы по стоимости жилых помещений в рамках обоих агломераций. Выводы. Развитие и интеграция технологий сбора, обработки и анализа пространственно-временных данных способствует расширению методического инструментария геодемографических исследований и открывает широкие возможности комплексно подойти к вопросу развития внутри агломерационных и внутригородских процессов. Традиционные источники позволили оценить динамику численности городов, а применение технологии Big Data с интеграций ГИС раскрыли особенности развития застройки территории городов и пригородов, тепловые карты плотности дали представление об особенности концентрации населения, в том числе вновь застроенных районах. Анализ стоимости жилья с использованием данных интернет-сервисов для размещения объявлений в центральных городах и их пригородах подтвердили основные тенденции связанные с центральностью мест и периферией.
Introduction. Traditional sources of information that are commonly used for spatial analysis of geodemographic processes are not always able to provide an extensive understanding of the effects associated with the growth or decline in the population of cities and agglomerations. In this regard, data obtained with the help of Big Data technologies are of great help for spatial analysis. Modern GIS is an effective tool for solving the problem of processing and interpreting big data. GIS allows you to structure data and visualize it, thus obtaining a geographical interpretation of information. The approbation of the possibilities of using data corrupted by big data technology, based on integration with GIS, as well as the use of traditional information sources (goskomstat) was carried out on the example of cities and urban agglomerations of Lipetsk and Stavropol. Materials and research methods. To analyze the dynamics of the built-up areas of Lipetsk and Stavropol in the period from 2000 to 2020, satellite images from Sentinel-2 and Landsat-8 satellites were used. The capabilities of the ScanEx Image Processor software were used to process satellite images. Work on the allocation of building boundaries in different years was carried out by the method of reverse decryption. To analyze the population density of cities, heat maps provided by the Export Base service were used. The cost of residential premises was estimated by processing information from Internet services for placing ads (Avito and CIAN). Quantum GIS is used as the main geoinformation tool. The results of the study and their discussion. The approbation of integration technologies and research methods on the example of the core cities of Lipetsk and Stavropol revealed that the demographically favorable city of Stavropol has higher rates of development, has higher prices for residential real estate. This process leads to a concentration of the population, including in new neighborhoods, which is not so pronounced in depopulating Lipetsk. Suburban areas included in the half-hour and hourly transport accessibility are generally comparable in terms of the cost of residential premises within both agglomerations. Results. The development and integration of technologies for the collection, processing and analysis of spatial and temporal data contributes to the expansion of the methodological tools of geodemographic research and opens up wide opportunities to comprehensively approach the issue of the development of intra-agglomeration and intra-urban processes. Traditional sources made it possible to assess the dynamics of the number of cities, and the use of big data technology with GIS integrations revealed the features of the development of urban and suburban development, heat maps of density gave an idea of the features of population concentration, including newly built-up areas. An analysis of the cost of housing using data from Internet services for placing ads in central cities and their suburbs confirmed the main trends related to the centrality of places and the periphery.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.