Кратко: автоматизация полевых работ кардинально смещает акценты от ручного сбора точек к управлению потоками данных, их слиянию и верификации — в ближайшие $10$ лет это потребует изменения методологии измерений и серьёзного обновления компетенций геодезистов.
1) Изменения в методологии измерений
- Интегрированные многосенсорные рабочие процессы: совместное использование роботизированных тотальных станций, БПЛА и мобильного картирования требует методов слияния (sensor fusion), синхронизации времени и единой системы привязки.
- Проектирование съёмки под плотные облака точек и ортофото: планирование маршрутов, покрытие и перекрытие датчиков вместо точечного отборa; акцент на кадрирование, контроль ортонаклона и перекрытие снимков (например, GSD и перекрытия для БПЛА).
- Автоматизация калибровки и контроля качества в поле: регулярная калибровка камер/лидаров, измерение систематических сдвигов, автоматическая проверка базовых контрольных точек и метаданных.
- Новые подходы к точностям и неопределённости: оценка погрешностей для плотных облаков и моделей, статистическая оценка соответствия требованиям (включая автоматическую валидацию результатов).
- Съёмка как цикл (частые повторные измерения): мониторинг деформаций и обновления карт — упор на временные ряды и сравнение облаков точек.
- Риски автономии и безопасность: методики минимизации ошибок автопилота, проверка данных от удалённых плат и защита от потери связи/падения.
- Документирование и метаданные: обязательная фиксация настроек сенсоров, обработки и влияния фильтров для прослеживаемости результатов.
2) Новые и усиленные компетенции геодезистов
- Работа с большими данными и ПО: умение обрабатывать облака точек, ортофото, дигитайзинг; владение пакетами LiDAR/photogrammetry/MMS и скриптингом (например, Python).
- Сенсорика и интеграция: понимание принципов работы камер, лидаров, IMU/GNSS, их калибровки, временной синхронизации и ошибок.
- Геопривязка и позиционирование в реальном времени: RTK/PPK, PPP, постпроцессинг, управление базовыми станциями и коррекциями.
- Алгоритмы слияния и SLAM: базовое понимание SLAM, ICP, фильтров Калмана для мобильных систем и адаптация параметров.
- Статистика погрешностей и верификация: модели ошибок, расчёт неопределённости, тестирование соответствия нормативам.
- ИТ‑компетенции: автоматизация рабочих процессов, обработка GIS/БД, облачные сервисы, версионирование данных, кибербезопасность.
- Юридические и операционные знания: регламенты полётов БПЛА, ответственность за автономные системы, стандарты качества и аттестация оборудования.
- Навыки командной и проектной работы: взаимодействие с дата‑инжинирингом, аналитиками и операторами флота.
3) Практические рекомендации для адаптации
- Обновить учебные планы: добавить курсы по программированию, обработке облаков точек, LiDAR/фотограмметрии и статистике погрешностей.
- Ввести протоколы QA/QC и метаданные для автоматизированных процессов.
- Инвестировать в тренировочные полигоны для калибровки и тестирования БПЛА/MMS/RTS.
- Автоматизировать рутинные этапы, сохраняя человеческую верификацию критических решений.
- Постоянное повышение квалификации: курсы по сенсорам, SLAM, cloud processing и нормативам.
Вывод: роль геодезиста смещается от «измеряющего точку» к «инженеру данных полевой съёмки» — нужны междисциплинарные навыки, умение контролировать непрерывные потоки сенсорных данных и обеспечивать надёжность результатов в автоматизированной среде в ближайшие $10$ лет.