Purpose. GNSS technology is one of the key elements of maintenance of the mining works. Mostly, the GNSS observations in mining regions are accomplished under adverse surveying conditions. The presented paper is aimed at studying the problem of GNSS accuracy under various adverse operational conditions that may encounter during surveying works in deposit fields and downgrade the GNSS accuracy. Methodology. Despite the well-defined problem of GNSS accuracy, each year, new receiver models and software versions come into use, which in turn, needs a more profound analysis of their reliability, accuracy, and efficiency. This study provides relevant information about the static tests that were executed in the canopy, multipath, and open environments to assess the performance of the user segment from different manufacturers. The equipment of three manufactures was tested: Leica, Trimble, and Javad. The test results for two satellite systems, GPS and GLONASS, are presented. Findings. The obtained results can be generalized to the following outputs. Trimble performed the best on the canopy site in terms of position quality and fix solution. Javad had the best agreement for horizontal, height, and 3D solutions between dual and single frequency processing on the multipath site. On the open spot, Leicas horizontal solution between dual and single frequency processing was the most consistent. It is challenging to state which receiver performed better in the vegetation cover. Originality.The study aims to develop a general procedure to estimate the accuracy of different GNSS processing strategies under different environments. Practical value. The given research has a strong hands-on background insofar as the principal stress is made on field measurements. The research results can be employed to refine the GNSS surveying workflow for open-pit mines.

Gravity anomalies play critical roles in geological analysis, geodynamic monitoring, and precise geoid modeling. Obtaining accurate gravity data is challenging, particularly in inaccessible or sparsely covered regions. This study evaluates machine learning (ML) methods—Support Vector Regression (SVR), Gaussian Process Regression (GPR), and Ensemble of Trees—for predicting gravity anomalies in southeastern Kazakhstan and compares their effectiveness with traditional Kriging interpolation. A dataset, consisting of the simple Bouguer anomaly values, latitude, longitude, elevation, normal gravity, and terrain corrections derived from historical maps at a scale of 1:200,000, was utilized. Models were trained and validated using cross-validation techniques, with performance assessed by statistical metrics (RMSE, MAE, R²) and spatial error analysis. Results indicated that the Exponential GPR model demonstrated the highest predictive accuracy, outperforming other ML methods, with 72.9% of predictions having errors below 1 mGal. Kriging showed comparable accuracy and superior robustness against extreme errors. Most prediction errors from all methods were spatially associated with mountainous regions featuring significant elevation changes. While this study demonstrated the effectiveness of machine learning methods for gravity anomaly prediction, their accuracy decreases in complex terrain, indicating the need for further research to improve model performance in such environments.

В статье представлен анализ изменений береговой линии Каспийского моря, проведенный методом водного индексирования на основе геопространственных данных. Исследование основано на использовании снимков Landsat 4,5,8 TM: многозональный (архивированный набор изображений в формате GeoTIFF) и синтезированный снимок в натуральных цветах в формате JPEG с координатной привязкой, разрешение снимков 30 м. Период с 1990 по 2021 года – август месяц, с минимальным содержанием облачности (< 5%) или безоблачные. Метод водного индексирования позволил определить и количественно оценить динамику береговой линии, выявив зоны эрозии и аккреции. Использование ГИС-технологий для сбора и хранения полученной информации в единой базе данных позволяет выполнять своевременный пространственный анализ всей исследуемой территории Мақалада геокеңістіктік деректер негізінде суды индекстеу әдісімен жүргізілген Каспий теңізінің жағалау сызығының өзгерістерін талдау ұсынылған. Зерттеу Landsat 4,5,8 TM суреттерін қолдануға негізделген: көп аймақты (GeoTIFF форматындағы мұрағатталған кескіндер жиынтығы) және JPEG координаталық форматындағы синтезделген табиғи түсті сурет, 30 м суреттің ажыратымдылығы 1990-2021 жылдар аралығында тамыз айы, ең аз бұлтты (< 5%) немесе бұлтсыз. Суды индекстеу әдісі эрозия мен жинақтау аймақтарын анықтау арқылы жағалау сызығының динамикасын анықтауға және сандық анықтауға мүмкіндік берді. Алынған ақпаратты бірыңғай дерекқорда жинау және сақтау үшін ГАЖ технологияларын пайдалану бүкіл зерттелетін аумақты уақтылы кеңістіктік талдауға мүмкіндік береді The article presents an analysis of changes in the coastline of the Caspian Sea, carried out by the method of water indexing based on geospatial data. The study is based on the use of Landsat 4,5,8 TM images: a multi-zone (archived set of images in GeoTIFF format) and a synthesized image in natural colors in JPEG format with a coordinate reference, the resolution of the images is 30 m. The period from 1990 to 2021 is the month of August, with a minimum cloud content (< 5%) or cloudless. The method of water indexing made it possible to determine and quantify the dynamics of the coastline, identifying zones of erosion and accretion. The use of GIS technologies to collect and store the information received in a single database allows for timely spatial analysis of the entire study area

This study presents a comprehensive analysis of a landslide that occurred in February 2024 in the Tau-Samal district of Almaty, Kazakhstan. Characterized by rapid onset and anthropogenic influence, this event resulted from a complex interaction of environmental and anthropogenic factors. Specifically, the landslide was triggered by seasonal temperature fluctuations leading to multiple freeze–thaw cycles, localized microseismicity (magnitude 3.5 on 4 February 2024), and a major water main break resulting in localized flooding of loess soils. The study utilizes an integrated landslide susceptibility index (LSI) model, which combines the analytic hierarchy process (AHP) for factor weighting. Validation was conducted by comparing the spatial distribution of high-susceptibility zones derived from the LSI model with the actual location of the landslide. Geotechnical studies highlight the susceptibility of Almaty loess, focusing on parameters such as cohesion, internal friction angle, and liquefaction potential. The findings highlight the need for climate-adapted urban policies and improved geotechnical monitoring in high-risk loess areas. This study contributes to a regional understanding of Tien Shan geohazards by placing the Tau-Samal event within the broader context of seismically and hydrologically driven slope processes.

Nowadays the requirements for topographic and geodetic products are becoming more important and gaining direct economic importance due to the high rate of market development. The main requirement remains the reliability and differentiation of the results of cartographic materials, and the most important issue is the accuracy of the developed products. The accuracy is affected by a variety of factors, depending both on the means of measurement and the type of processing. This paper presents an overview of modern survey methods for the projecting of linear structures based on the example of road sections in Almaty. Currently, the design of roads is, as a rule, based on topographic survey data, performed by traditional geodetic instruments. It is necessary to apply the automatic projecting system containing components of software, information, technical and organizational support to increase the quality of solutions on projecting objects. This article considers automated approaches for efficient data processing, comparative analysis of software complexes that are widely used to create digital terrain models, their ability to support and create three-dimensional models, import of point cloud, a way of constructing relief, importing and processing initial data. Қaзіргі кезде нaрықтың дaму жылдaмдығының өсуімен бaйлaнысты, топогеодезиялық өнімдердің берілетін тaлaптaры күшеюде және экономикaлық мaңыздылығынa тікелей әсер етуде. Сондықтaн кaртогрaфиялық мәліметтер нәтижесінің сaрaлaнуы мен нaқтылығы негізгі тaлaптaрмен сaқтaлaды, бірaқ өте мaңызды болып құрылғaн өнімнің дәлдігі болып тaбылaды. Дәлдікке әртүрлі фaкторлaр, өлшеу құрaлдaры және олaрды өңдеудің әртүрлі үдерістері әсер етеді. Берілген мaқaлaдa жол құрлысын жобaлaу үшін зaмaнaуи әдістерге, Алмaты қaлaсының aвтомобиль жолдaры мысaлындa aлынды. Қaзіргі кезде aвтомобиль жолдaрын жобaлaу, негізінен топогрaфиялық түсіріс мәліметтерімен, дәстүрлі геодезиялық aрқылы жүзеге aсaды. Нысaндaрды жобaлaудaғы жобaның шешімінің сaпaсын көтеру үшін міндетті түрде aвтомaттaндырылғaн жобaлaу жүйесін қолдaну қaжет етеді, оның құрaмынa бaғдaрлaмaлық, aқпaрaттық, техникaлық және ұйымдaстыруды қaмтaмaсыздaндыру кіреді. Бұл жұмыстa мәліметтерді тиімді өңдеу үшін aвтомaттaндырылғaн әдістері қaрaстырылды, оғaн жергілікті жердің сaндық үлгісін құру, олaрдың үш өлшемді үлгілерді құру мен қолдaу мүмкіндіктері, нүктелік бұлттылықтaрды импорттaу, жер бедерін құру мүкіндіктері, бaстaпқы мәліметтерді өңдеу және импорттaу үшін кеңінен пaйдaлaнaтын бaғдaрлaмaлық кешендерге сaлыстырмaлы тaлдaу жaсaлды. В нaстоящее время в связи с высокими темпaми рaзвития рынкa требовaния, предъявляемые к топогеодезической продукции, все более усиливaются и приобретaют непосредственное экономическое знaчение. При этом основным требовaнием остaется достоверность и дифференцировaнность результaтов кaртогрaфических мaтериaлов, a тaкже нaиболее вaжным вопросом является точность создaвaемой продукции. Нa точность влияют сaмые рaзнообрaзные фaкторы, зaвисящие кaк от средствa измерения, тaк и видa процессa их обрaботки. В дaнной стaтье предстaвлен обзор современных методов съемки для проектировaния линейных сооружений нa примере учaстков aвтомобильных дорог городa Алмaты. В нaстоящее время проектировaние aвтомобильных дорог осуществляется, кaк прaвило, нa основе дaнных топогрaфической съёмки, выполняемой трaдиционными геодезическими приборaми. Для повышения кaчествa проектных решений нa объектaх проектировaния необходимо применять систему aвтомaтизировaнного проектировaния, содержaщую в своем состaве компоненты методического, прогрaммного, информaционного, технического и оргaнизaционного обеспечения. В рaботе рaссмaтривaются aвтомaтизировaнные методы для эффективной обрaботки дaнных, срaвнительный aнaлиз прогрaммных комплексов, которые широко используются по создaнию цифровых моделей местности, их возможность поддерживaть и создaвaть...

В статье описан процесс разработки геопространственной базы данных для гравиметрической карты масштаба 1:200000 в среде ArcGIS. База данных стандартизирует, интегрирует разнородные гравиметрические данные, включая исторические и современные измерения. Гравиметрические данные играют ключевую роль в моделировании геоида, а разработанная база обеспечивает эффективное хранение, обработку и анализ информации, способствует решению геодезических и геофизических задач на национальном уровне. Основу данных составляют изданные и подготовленные к изданию гравиметрические карты в редукции Буге (бпр. = 2.67 г/см³) или с учетом поправок за рельеф масштаба 1:200000. Для их эффективного использования создана специализированная геопространственная база данны Мақалада ArcGIS ортасында 1:200000 масштабтағы гравиметриялық карталар үшін геокеңістіктік деректер базасын әзірлеу үдерісі сипатталған. Деректер базасы тарихи және қазіргі өлшеулерді қоса алғанда, әртүрлі гравиметриялық деректерді стандарттап, біріктіруге мүмкіндік береді. Гравиметриялық деректер геоидты модельдеуде шешуші рөл атқарады, ал әзірленген база ақпаратты тиімді түрде сақтауды, өңдеуді және талдауды қамтамасыз етіп, ұлттық деңгейде геодезиялық және геофизикалық міндеттерді шешуге ықпал етеді. Деректердің негізін Буге редукциясында (бпр. = 2.67 г/см³) орындалған немесе жер бедеріне енгізілген түзетулерді ескеретін, 1:200000 масштабтағы басылып шыққан және баспаға дайындалған гравиметриялық карталар құрайды. Бұл деректерді тиімді пайдалану мақсатында арнайы геокеңістіктік деректер базасы жасалды The article describes the process of developing a geospatial database for a 1:200,000 scale gravimetric map in the ArcGIS environment. The database standardizes and integrates heterogeneous gravimetric data, including both historical and modern measurements. Gravimetric data play a key role in geoid modeling, and the developed database ensures efficient storage, processing, and analysis of information, contributing to the solution of geodetic and geophysical tasks at the national level. The core of the data consists of published and pre-publication gravimetric maps at a scale of 1:200,000, either in Bouguer reduction (density = 2.67 g/cm³) or with terrain corrections applied. A specialized geospatial database was created to ensure their effective use