Эффективность управления крупными городами во многом определяется наличием адекватной картографической модели, системно учитывающей пространственную неоднородность территории. Методика урболандшафтного картографирования разработана слабо. Одной из причин является привлечение большого массива данных, включающих как сильно трансформированные геокомпоненты природно-территориальных комплексов, так и социально-экономическую среду. Для этого необходимо применение современных методов автоматизированного районирования, основанных на информационных технологиях. В работе рассматривается методика урбогеосистемного картографирования территории крупного города (на примере г. Казани) с использованием искусственных нейронных сетей.

The efficiency of city management to a large extent depends on the existence of appropriate cartographic model that systematically takes into account spatial inhomogeneity of an area. The methods for landscape-ecological mapping of urban areas are weakly developed at the moment. One of the reasons is a great amount of data to be involved, including both strongly transformed geocomponents of natural territorial complexes and social and economic environment. This paper deals with the method of landscape-ecological mapping of the city of Kazan using artificial neural networks