Abstract
Determining the volumes of stockpiled materials at industrial sites during the winter period is complicated by the presence of snow cover, which distorts surface geometry and reduces calculation accuracy. The aim of the study is to evaluate the effectiveness of remote sensing methods for mine surveying and geodetic support. The research is based on the analysis and comparison of laser scanning, satellite, radar, ground-penetrating radar, and photogrammetric methods. It is established that the integration of UAV-based photogrammetry and GNSS provides the highest efficiency. The scientific novelty lies in assessing the impact of snow cover on digital model accuracy and substantiating an integrated approach to their application Өнеркәсіптік қоймаларда сақталатын материалдардың көлемдерін анықтау қысқы кезеңде қар жамылғысының болуына байланысты күрделене түседі, себебі ол беттердің геометриясын бұрмалап, есептеулердің дәлдігін төмендетеді. Зерттеудің мақсаты -маркшейдерлік-геодезиялық қамтамасыз ету үшін қашықтықтан зондтау әдістерінің тиімділігін бағалау. Лазерлік сканерлеу, спутниктік, радиолокациялық, георадарлық және фотограмметриялық әдістер бойынша деректерді талдау және салыстыру қолданылды. Ең жоғары тиімділікті БПЛА-фотограмметриясы мен ГНСС интеграциясы қамтамасыз ететіні анықталды. Ғылыми жаңалығы қар жамылғысының цифрлық модельдердің дәлдігіне әсерін бағалауда және оларды қолданудың кешенді тәсілін негіздеуде жатыр. Қар қабаты өлшеу нәтижелерінің дәлдігіне әсер ететіні анықталды Определение объемов складируемых материалов на промышленных складах в зимний период осложняется наличием снежного покрова, искажающего геометрию поверхностей и снижающего точность расчетов. Цель исследования – оценка эффективности методов дистанционного зондирования для маркшейдерско-геодезического обеспечения. Применены анализ и сопоставление данных по лазерному сканированию, спутниковым, радиолокационным, георадарным и фотограмметрическим методам. Установлено, что наибольшую эффективность обеспечивает интеграция БПЛА-фотограмметрии и ГНСС. Научная новизна заключается в оценке влияния снежного покрова на точность цифровых моделей и обосновании комплексного подхода к их применению