Abstract
<jats:p>Статья посвящена комплексному пространственному анализу наблюдательной геодезической сети города Кентау с использованием современных методов геоинформатики. Для оценки равномерности и эффективности размещения пунктов площадного геодинамического мониторинга применены кластеризация DBSCAN, полигоны Тиссена, индекс Морана I и буферный анализ. Установлено, что в центральной части города наблюдаются устойчивые кластеры, а на периферии – дефицит пунктов площадного геодинамического мониторинга, снижающий чувствительность мониторинга. Сопоставление с данными спутниковой интерферометрии подтвердило выявленные закономерности. Новизна работы состоит в интеграции ГНСС-измерений, InSAR-анализа и пространственного моделирования для оптимизации сети</jats:p> <jats:p>Мақала Кентау қаласының геодезиялық бақылау желісін заманауи геоақпараттық әдістер арқылы кешенді талдауға арналған. Алаңдық геодинамикалық бақылау пункттерінің біркелкілігі мен тиімділігін бағалау үшін DBSCAN кластерлеу алгоритмі, Тиссен полигоны, Моран I индексі және буферлік талдау әдістері қолданылды. Зерттеу нәтижесінде қаланың орталық бөлігінде тұрақты кластерлердің бар екені және шет аймақтарда бақылау пункттердің жетіспеушілігі анықталды. Бұл жерүсті геодезиялық бақылаудың сезімталдығын төмендетеді. Жерсеріктік интерферометрия деректері бұл заңдылықтарды растады. Жұмыстың жаңалығы – ЖНЖЖ (ГНСС) өлшемдері, InSAR талдауы және кеңістіктік модельдеуді біріктіру арқылы бақылау желісін оңтайландыру</jats:p> <jats:p>This article presents a comprehensive spatial analysis of the geodetic monitoring network in Kentau city using modern geoinformatics methods. To assess the uniformity and efficiency of the placement of geodynamic monitoring points such algorithms as DBSCAN clustering, Thiessen polygons, Moran’s I spatial autocorrelation index, and buffer analysis were applied. The study revealed stable clusters in the central part of the city and a lack of monitoring points in peripheral areas, which reduces the sensitivity of ground-based monitoring. Comparison with satellite interferometry (InSAR) data confirmed the reliability of the spatial patterns identified. The novelty of the research lies in the integration of GNSS measurements, InSAR analysis, and spatial modeling to optimize the monitoring network</jats:p>