Роль штучного інтелекту в географічних дослідженнях: аналіз та візуалізація проєктованих садово-паркових ландшафтів

Abstract

Штучний інтелект (AI) став потужним інструментом у сучасних географічних дослідженнях, пропонуючи інноваційні рішення для аналізу, візуалізації та інтерпретації ландшафтів. У цій статті досліджується, як штучний інтелект допомагає вивчати ландшафти садів і парків, зосереджуючись на створених АІ зображеннях і аналізі даних як цінних ресурсах для географічних, антропогенно-ландшафтознавчих і екологічних дослідженнях. Вивчаючи приклади дослідження за допомогою АІ, підкреслюємо його потенціал для трансформації традиційних методів і покращення розуміння функціонування та динаміки розвитку натуральних і антропогенних ландшафтів, зокрема культурних, організованих на основі відпрацьованих ландшафтно-технічних систем. У статті порушується питання недостатнього пізнання ролі АІ у сучасних географічних, антропогенноландшафтознавчих і екологічних дослідженнях. Пропонується використовувати як сучасний метод моделювання просторової структури антропогенних ландшафтів загалом і садово-паркових ландшафтів зокрема. Це є тією інноваційною технологію, яка посилить результативність використання конкретнонаукових методів наукового пошуку. На прикладі двох складних діючих ландшафтно-технічних систем техногенної генези, які знаходиться в центральній частині України в межах Дністерсько-Дніпровського лісостепового краю Східноєвропейської рівнинної країни (Голованівський район, Кіровоградської області), а саме: Заваллівського родовища графітів та Гайворонського родовища мігматитів, за допомогою інструментів візуалізації АІ на основі детального аналізу ландшафтної структури, дослідження історії господарського освоєння території побудовано графічне зображення пропонованих садово-паркових ландшафтів. Для Заваллівського родовища графітів запропоновано футуристичні моделі проєктованого садово-паркового ландшафту, сформованого на основі відпрацьованого кар’єру, відвалу та хвостосховищ. Для Гайворонського родовища мігматитів представлено концептуальну модуль Quarry Garden по типу зіккурат та модель, спроєктовану у пейзажному стилі планування території.Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool in contemporary geographical research, offering innovative approaches to the analysis, visualization, and interpretation of landscapes. This article explores the role of AI in the study of garden and park landscapes, with a particular focus on AI-generated imagery and data analysis as valuable resources for geographical, anthropogenic-landscape, and ecological research. Through selected case studies, we demonstrate how AI technologies can enhance traditional methodologies and deepen our understanding of the structure, function, and dynamics of both natural and human-made landscapes – especially cultural landscapes shaped through established landscape engineering systems. The article addresses the underexplored role of artificial intelligence (AI) in contemporary geographical, anthropogeniclandscape, and ecological research. It proposes AI as a modern method for modeling the spatial structure of human-made landscapes in general and garden and park landscapes in particular. As an innovative technology, AI can significantly enhance the efficiency and precision of scientific inquiry through the integration of specialized research methods. The study focuses on two complex, functioning landscape-technical systems of technogenic origin, located in the central part of Ukraine, within the Dniester-Dnieper forest-steppe region of the East European Plain (Holovanivskyi District, Kirovohrad Oblast): the Zavallia graphite deposit and the Haivoron migmatite deposit. Utilizing AI-based visualization tools – grounded in a detailed analysis of landscape structure and historical patterns of land use – graphical models of proposed garden and park landscapes were developed. For the Zavallia graphite deposit, futuristic landscape concepts were designed on the basis of a reclaimed quarry, dump sites, and tailings. In the case of the Haivoron migmatite deposit, two models are presented: a conceptual “Quarry Garden” module in the form of a ziggurat, and an alternative design based on principles of landscape-style spatial planning. This research not only emphasizes the transformative potential of AI in landscape design and ecological restoration but also presents an innovative approach to spatial planning that bridges technology, geography, and environmental consciousness.