Н.Ю. Гушан1

1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Москва, Россия)
1 249351@edu.fa.ru

Постановка проблемы. Современные центры управления лесными ресурсами сталкиваются с необходимостью обработки огромных объемов пространственно-временных данных, поступающих из разнородных источников: спутников, сенсоров, объектов видеонаблюдения. Это создает вызовы, связанные с масштабируемостью, скоростью реакции и достоверностью информации при мониторинге лесных пожаров, вырубок лесов и других чрезвычайных ситуаций.

Цель. Провести анализ принципов работы ситуационных центров лесного хозяйства с точки зрения обработки больших данных, а также выполнить сравнительную оценку методов поддержки принятия решений.

Результаты. Рассмотрены архитектура и задачи ситуационных центров лесного хозяйства. Приведены примеры российских и международных реализаций алгоритмов обработки больших данных. Описана иерархическая модель поддержки принятия решений с учётом вычислительных ограничений. Проведено сравнение методов многокритериальной оценки (МАИ и TOPSIS) по вычислительной эффективности при разных условиях.

Практическая значимость. Представленные в работе результаты и рекомендации могут быть использованы при проектировании и модернизации ситуационных центров лесного хозяйства, выборе аналитических методов в условиях ограниченных ресурсов, а также при интеграции искусственного интеллекта в природоохранные цифровые платформы.

Гушан Н.Ю. Ситуационные центры лесного хозяйства: обработка больших данных // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2025. Т. 27. № 6. С. 88−95. DOI: 10.18127/j19998554-202506-09

1. Ситуационные центры [Электронный ресурс] // Совзонд. URL: https://sovzond.ru/services/situational-centers/ (дата обращения: 20.09.2025).
2. Ситуационный центр Минприроды аккумулирует информацию нескольких десятков подведомственных ИС [Электронный ресурс] // Connect WIT 2022. URL: https://www.connect-wit.ru/situatsionnyj-tsentr-minprirody-akkumuliruet-informatsiyu-neskolkih-desyatkov-podvedomstvennyh-is.html (дата обращения: 20.09.2025).
3. UNECE. Тенденции цифровизации лесного сектора [Электронный ресурс]. land.unece.org, 2023. URL: https://land.unece.org/ forests/ru/knowledge-hub/forest-information-systems/trends-digitalization-forest-sector (дата обращения: 20.09.2025).
4. «Лесохранитель». Система дистанционного мониторинга и управления [Электронный ресурс]. lesohranitel.ru, 2025. URL: https://lesohranitel.ru/ (дата обращения: 20.09.2025).
5. Симанков В.С., Теплоухов С.В. Интеллектуализация ситуационного центра путем подбора методов и алгоритмов ИИ с учётом неопределённости исходной информации [Электронный ресурс] // Вестник Адыгейского гос. ун-та. Сер. 4: Естественно-матем. и техн. науки, № 1, 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualizatsiya-situatsionnogo-tsentra-putem-podbora-metodov-i-algoritmov-iskusstvennogo-intellekta-s-uchetom-neopredelennosti (дата обращения: 20.09.2025).
6. Автоматизированная информационная система «Авиалесоохрана» [Электронный ресурс]. ФБУ «Авиалесоохрана». URL: https://aviales.ru/default.aspx?textpage=117 (дата обращения: 20.09.2025).
7. Gao W., Qiu Q., Yuan C. Forestry Big Data: A Review and Bibliometric Analysis [Электронный ресурс]. Forests. 2022. DOI: 10.3390/f13101549 (дата обращения: 20.09.2025).
8. Vagizov M. et al. Visual Digital Forest Model Based on Remote Sensing Data and Forest Inventory Data. Remote Sensing. 2021. DOI: 10.3390/rs13204092
9. Nguyen D. et al. PRISM: A decision support system for forest planning. Computers & Electronics in Agriculture, 2022. DOI: /10.1016/j.envsoft.2022.105515
10. Yadav N. et al. Decision Support Systems in Forestry and Tree-Planting. MDPI. 2024. https://doi.org/10.3390/land13020230
11. Кочкаров Р.А., Чиров Д.С., Тимошенко А.В., Казанцев А.М. Модель пространственно-распределенной информационной системы непрерывного мониторинга с предфрактальной динамической структурой в условиях воздействия дестабилизирующих факторов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2025. Т. 19. № 1. С. 4–12. DOI: 10.36724/2072-8735-2025-19-1-4-12 (дата обращения: 20.09.2025).
12. Кочкаров Р.А., Балдычев М.Т., Казанцев А.М. и др. Алгоритм оценки структурно-функциональной устойчивости и целостности гетерогенной сети передачи данных пространственно-распределенной системы мониторинга // Труды МАИ. 2024. № 137. EDN: IJZRAI.
13. Шевцов В.А., Казанцев А.М., Тимошенко А.В. и др. Показатель структурной эффективности управления информационным взаимодействием в гетерогенной сети передачи данных пространственно-распределенной системы мониторинга // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2024. Т. 20. № 2. С. 124–131. DOI: 10.36622/1729-6501.2024. 20.2.019 (дата обращения: 20.09.2025).
14. Шевнина Ю.С., Рябов П.Е., Прокопчина С.В., Кочкаров Р.А. Подходы к прогнозированию изменения состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющей системы // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 2(45). DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.023 (дата обращения: 20.09.2025).
15. Кочкаров Р.А., Кочкаров А.А. Теоретико-графовый алгоритм динамического назначения средств системы непрерывного мониторинга // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. Т. 77. № 9. С. 44-50. DOI: 10.18127/j20700784-202309-05 (дата обращения: 20.09.2025).
16. Тимошенко А.В., Кочкаров Р.А., Кочкаров А.А. Выделение условий разрешимости NP-полных задач для класса предфрактальных графов // Моделирование и анализ информационных систем. 2021. Т. 28, № 2. С. 126-135. DOI: 10.18255/1818-1015-2021-2-126-135 (дата обращения: 20.09.2025).
17. Казанцев А.М., Кочкаров Р.А., Тимошенко А.В., Сычугов А.А. Некоторые подходы к оценке процесса функционирования структурно-динамических систем мониторинга в условиях внешних воздействий // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. Т. 9. № 4(35). DOI: 10.26102/2310-6018/2021.35.4.005 (дата обращения: 20.09.2025).
18. Кочкаров А.А., Яцкин Д.В., Кочкаров Р.А. Применение методов теории просачиваемости для решения задач потокового планирования в транспортных сетях с учетом их структурной динамики // Теоретическая и прикладная экономика. 2021.
    № 1. С. 13-20. DOI: 10.25136/2409-8647.2021.1.34965 (дата обращения: 20.09.2025).
19. Chernoritskii S.S., Gushan N.Y., Khuranova K.M. Assessment of tree biomass using remote sensing techniques: validation at the territory of the 'forest lake' educational and recreational complex. Environmental Studies and Protection Issues – 2024: Proceedings of the International Youth Scientific and Academic Conference, Moscow, April 19, 2024. M.: RUDN University, 2024. P. 74–81.