Кратко: автоматизация и беспилотные технологии переводят геодезию из ручного замера в обработку больших потоков данных, интеграцию сенсорики и автоматические рабочие процессы. Это требует от специалистов новых технических, цифровых и управленческих компетенций. Ниже — ключевые компетенции и конкретные предложения по включению в учебную программу.
Ключевые компетенции (с пояснениями)
- Управление БПЛА и знание регуляций — планирование миссий, безопасность полётов, оформление разрешений, стандарты авиационной безопасности.
- Сенсорика и фотограмметрия для БПЛА — принципы камер, мультиспектральных приборов, LiDAR, калибровка сенсоров, точность съёмки.
- Обработка облаков точек и LiDAR — фильтрация, классификация, моделирование поверхности, извлечение объектов (buildings, vegetation).
- Компьютерная обработка изображений и машинное зрение — ортофото, стереопары, распознавание объектов, автоматическая классификация.
- Программирование и автоматизация рабочих процессов — скрипты для автоматизации (например, Python), API, пайплайны обработки данных, пакетная обработка.
- Геоинформационные системы и интеграция данных — работа с векторными/растровыми данными, пространственный анализ, интеграция с BIM и CAD.
- GNSS и сетевые измерения в режиме реального времени — RTK/PPK, анализ ошибок, постобработка.
- Смешанное позиционирование и сенсорное слияние (sensor fusion) — совмещение GNSS/IMU/визуальных данных, основы SLAM.
- Обработка больших данных и облачные технологии — хранение, вычисления, сервисы (обработка на облаке, потоковая аналитика).
- Контроль качества и метрологический подход — валидация результатов, статистическая оценка погрешностей, стандарты качества.
- Этические и правовые аспекты данных — приватность, хранение персональных данных, лицензирование.
- Проектный менеджмент и междисциплинарное взаимодействие — управление проектами, работа в команде с IT, строительством, экологиями.
Рекомендации по учебной программе (модули и формат)
- Ввести обязательный модуль «БПЛА и аэросъёмка» (теория + летные тренажёры + полевые практики).
- Модуль «Фотограмметрия и LiDAR» с практикой на реальных датасетах и задачах (орто, ЦММ, классификация).
- Курс «Программирование для геодезиста» (Python, обработка геоданных, API, автоматизация).
- Практикум «Обработка облаков точек и 3D-моделирование» (PDAL, CloudCompare, PCL).
- Курс «Машинное обучение в геоанализе» (детекция объектов, семантическая сегментация).
- Курс по «Интеграции GIS–BIM» и стандартам обмена (IFC, OGC).
- Модуль «GNSS и точные измерения» с RTK/PPK и анализом погрешностей.
- Курсы по безопасности полётов, правовым аспектам и стандартизации.
Практика и оценка
- Больше лабораторных работ на реальных БПЛА и сенсорах; мини‑проекты в сотрудничестве с индустрией.
- Хакатоны/проектные семестры, где студенты решают прикладные задачи (карты, объекты, мониторинг).
- Стажировки в компаниях, подтверждаемые компетенции — сертификаты пилота БПЛА, курсы по обработке LiDAR/фото.
- Оценка через демонстрацию рабочих пайплайнов: от планирования съёмки до готовой карты/модели и отчёта о качестве.
Инструменты и экосистема (рекомендации для практики)
- ПО и библиотеки: QGIS, ArcGIS Pro, PDAL, CloudCompare, PCL, OpenDroneMap, Agisoft/Pix4D, LASTools, OpenCV, TensorFlow/PyTorch.
- Платформы для автоматизации и облачной обработки (AWS/GCP/Azure, серверы обработки данных).
Как менять программу поэтапно
- Добавить базовые модули по БПЛА и программированию в первый‑второй курсы, продвинутые модули и проекты — в старшие курсы.
- Ввести междисциплинарные проекты с IT и строительными факультетами.
- Обновлять учебные планы с учётом промышленной обратной связи и сертификаций.
Короткий итог: программы должны переходить от «умения мерить» к «умению собирать, автоматизировать обработку и анализ больших геопространственных данных», то есть добавлять курсы по БПЛА/сенсорам, обработке облаков точек, программированию/автоматизации, машинному обучению, облачным вычислениям, праву и управлению проектами.