ИИ в архитектуре — Учебное пособие по QGIS

📹 Видеоурок Часть 1 📹 Видеоурок Часть 2 Обзор QGIS Данные Схемы для AI Экспорт Платформы AI Промты Воркфлоу

Видеоурок

Часть 1 — Интерфейс, проект, система координат

Вступление к видеоролику

Знакомство с программой: интерфейс, проект, подложки, координаты

Первый видеоурок по QGIS — основательно познакомимся с программой. Изучим интерфейс, научимся правильно создавать проект, настраивать систему координат и подключать картографические подложки. Также узнаем, как быстро находить нужные точки на карте по заданным координатам.

К этому видео прикреплена таблица с готовыми координатами участка и удобный геокалькулятор — чтобы легко переводить свои координаты в нужный формат. Открываем QGIS и погружаемся в работу.

🌐 Геокалькулятор

🧮

GeoProj — онлайн-геокалькулятор координат

geoproj.ru

↗

📍 Координаты участка для практики

Введите точки в инструмент «Перейти к координатам» или создайте временный слой. Система координат — WGS 84 (EPSG:4326).

ТочкаШирота (lat)Долгота (lon)

T147.21205699139.786585841

T247.21333476939.787252508

T347.21616810239.785002508

T447.21827921339.781280286

T547.21639032439.775169174

💡

Координаты в формате десятичных градусов (DD). При создании точечного слоя выберите EPSG:4326 (WGS 84). Пересчёт в Pulkovo/Gauss-Krüger — через geoproj.ru.

Что изучается в Видеоуроке Часть 1

✓
Интерфейс QGIS: панели, менеджер слоёв, строка состояния
✓
Создание нового проекта и сохранение .qgz
✓
Настройка системы координат проекта (CRS)
✓
Подключение картографических подложек (XYZ Tiles, WMS)
✓
Инструмент «Перейти к координатам» — поиск точки на карте
✓
Конвертация форматов координат через geoproj.ru

Видеоурок

Часть 2 — OpenStreetMap, QuickOSM, оформление карты

Материалы и задание

Загрузка данных OSM, Rule-based стилизация, легенда

Второй видеоурок по QGIS — продолжаем работать с программой. Научимся загружать реальные данные из OpenStreetMap: дома, дороги, земельные участки и другие объекты по специальным тегам. Разберёмся, как быстро находить и импортировать нужную информацию через плагин QuickOSM, а также красиво оформлять всё это на карте.

📚 Справочники тегов OSM

🗺️

OSM Wiki — полный справочник Map Features

wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_features

↗

📖

SoftCulture — Теги OSM для архитекторов и урбанистов

softculture.cc — osm-tags-1

↗

✏️ Задание к видеоуроку

Оформите карту своего участка проектирования с Rule-based (правило-based) оформлением
Возьмите Ботанический сад или любой другой участок: парк, жилой квартал, территорию университета

Скачать через QuickOSM

Дороги по типам · Здания · Земельные участки / landuse

Настроить стиль

Цвета и толщины для типов дорог · Оформление зданий по категориям

Легенда

Читаемая легенда в компоновщике карт

Подписи

Основные улицы и важные объекты через Layer Labels

Ключевые теги QuickOSM

Ключ (Key)	Значение (Value)	Что загружает	Тип
`highway`	`primary / residential / footway`	Дороги по иерархии	Линии
`building`	`yes / residential / commercial`	Контуры зданий	Полигоны
`landuse`	`residential / park / forest`	Функциональные зоны	Полигоны
`natural`	`wood / water / grassland`	Природные объекты	Полигоны
`leisure`	`park / garden / playground`	Рекреация и досуг	Полигоны
`amenity`	`school / cafe / parking`	Общественные объекты	Точки/Полигоны

💡

Оставьте поле «Value» пустым, чтобы загрузить все объекты с данным ключом. Например, Key: building, Value: (пусто) — загрузит все здания в bbox.

Что изучается в Видеоуроке Часть 2

✓
Установка и запуск плагина QuickOSM
✓
Загрузка данных по bbox и по ключам/тегам
✓
Rule-based стилизация: условные правила оформления
✓
Иерархия дорог по толщине и цвету линий
✓
Оформление зданий по типу через атрибут building=*
✓
Подписи объектов через Layer Labels (поле name)
✓
Создание компоновщика с легендой

Техническое руководство · 01

Что такое QGIS и зачем он архитектору

QGIS — бесплатная геоинформационная система с открытым кодом. Для архитектора и градостроителя это инструмент пространственного анализа: работа с геоподосновой, наложение слоёв данных и генерация чистых графических схем.

🗺️

Геопривязка

Все объекты имеют точные координаты. Схема всегда соответствует реальной территории.

📐

Точные масштабы

Любой экспорт — с заданным масштабом, рамкой, сеткой. Контроль над каждым пикселем.

🔗

Открытые данные

OSM, Росреестр, данные переписи, DEM-рельеф — всё загружается напрямую.

🤖

AI-совместимые выгрузки

PNG с прозрачным фоном, чёткими контурами и минималистичным стилем — идеал для vision-моделей.

Типы данных и источники

Тип данных	Формат	Источник	Применение
Векторные границы	SHP / GeoJSON	OSM, Росреестр	Контуры зданий, кварталов, ЗУ
Рельеф / ЦМР	GeoTIFF / DEM	SRTM, Copernicus	Горизонтали, визуализация рельефа
Спутниковая подложка	WMS / XYZ tiles	Google, Bing, Яндекс	Контекст, идентификация
Кадастр / ЗУ	GeoJSON / KML	pkk.rosreestr.ru	Границы участков, категории земель
Транспортная сеть	SHP / OSM	OpenStreetMap	Дороги, пешеходные связи
Социальные данные	CSV / XLS	Росстат	Тепловые карты, аналитика

Типы схем, которые читают AI-нейросети

Vision-модели анализируют изображения через паттерны и контрасты. Схема должна быть читаемой, контрастной и семантически однозначной.

Функциональное зонирование

Заливки зон цветами, минимум текста, чёткие границы. AI распознаёт зоны по цвету и просит описание легенды. PNG 2000×2000 пикс.

Транспортно-пешеходные связи

Линии разной толщины по иерархии (магистраль → улица → тропа). AI хорошо читает иерархию и анализирует связность.

Морфотипологическая схема

Контуры зданий с заливкой по типу застройки. Минималистичный стиль — белый фон, серые контуры, акцентные цвета.

Тепловая карта (Heatmap)

Градиентная визуализация плотности. AI распознаёт кластеры и аномалии. Чёрный или белый фон — не серый.

Схема рельефа / высотности

Горизонтали с подписями или цветовая шкала высот. AI точно описывает перепад рельефа и ориентацию склонов.

Настройки стилей и экспорт под AI

Принципы стиля для AI-читаемости

✓
Белый или светлый фон (#FAFAFA) — нейросети лучше читают контраст на светлом
✓
Обводки объектов не тоньше 0.5 pt в масштабе экспорта
✓
Цветовые заливки с насыщенностью 40–80%
✓
Легенда выносится за рамку или передаётся текстом в промте
✓
Разрешение: минимум 150 DPI, рекомендовано 300 DPI
✓
Формат: PNG без потерь предпочтительнее JPG

Экспорт через Print Layout

Проект → Создать компоновщик печати

Размер A3 горизонтально. Добавьте элемент «Карта», зафиксируйте масштаб.

Настройка масштаба

В свойствах карты установите масштаб вручную (1:5000). Нажмите «Зафиксировать».

Макет → Экспорт как изображение

PNG, 300 DPI. Снимите «Антиалиасинг» только если контуры задваиваются.

Экспорт PDF

PDF сохраняет векторные объекты. Используйте для постобработки в Illustrator.

Пакетный экспорт через Atlas

Генерирует серию схем по объектам. Удобно для загрузки серии в AI за один раз.

# Экспорт через Python Console
from qgis.core import QgsProject, QgsLayoutExporter

manager = QgsProject.instance().layoutManager()
layout  = manager.layoutByName("Схема_зонирование")
exporter = QgsLayoutExporter(layout)
settings = QgsLayoutExporter.ImageExportSettings()
settings.dpi = 300
exporter.exportToImage("/output/scheme.png", settings)
      

⚠️

Для детальных схем увеличьте DPI до 400–600. Gemini Vision работает с изображениями до 4096×4096 пикселей.

Сравнение AI-платформ для работы со схемами

Gemini 1.5 Pro

Google

Точнее всех читает пространственные схемы
Поддерживает загрузку PDF напрямую
Развёрнутое текстовое описание
Хорошо работает с легендой в промте
API для пакетной обработки

ChatGPT (GPT-4o)

OpenAI

Сильный анализ структуры и иерархии
Может предложить улучшения схемы
Хорошо работает в диалоговом режиме
Code Interpreter: считает площади
1 изображение в бесплатном тарифе

Алиса AI

Яндекс

Понимает русскоязычные подписи
Интеграция с геосервисами Яндекс
Корректно читает топонимику РФ
Ограниченный анализ геометрии
Лучше для описания, хуже для анализа

Задача	Платформа	Формат подачи
Описание функциональных зон	Gemini	PNG + легенда в тексте
Транспортная связность	ChatGPT	PNG, масштаб 1:5000–1:10000
Анализ плотности застройки	ChatGPT	PNG + CSV
Описание для презентации	Алиса AI	PNG с русскими подписями
Пакетный анализ серии	Gemini API	ZIP серия PNG/PDF
Сравнение «до/после»	Gemini	2 PNG в одном запросе

Готовые промты для анализа схем

Промт 1 — Функциональное зонирование

📋 Gemini / ChatGPT

На изображении — схема функционального зонирования.
Легенда: Красный = ОДЗ · Жёлтый = жилая (Ж-1, Ж-2) · Зелёный = рекреация · Серый = производство

1. Опиши соотношение зон (примерно в %)
2. Выяви потенциальные конфликты землепользования
3. Оцени равномерность распределения рекреации относительно жилья
4. Предложи 2–3 корректировки с обоснованием

Промт 2 — Транспортный анализ

📋 ChatGPT Vision

Схема транспортно-пешеходного каркаса. Масштаб 1:5000.
Обозначения: Жирные = магистрали · Средние = районные улицы · Тонкие = пешеходные · Пунктир = проектируемые

1. Связность сети (тупики, изолированные участки?)
2. Пешеходные барьеры (разрывы, отсутствие переходов)
3. Доступность центра территории от периферии
4. Соответствие иерархии улиц СП 42.13330

Промт 3 — Сравнение «до/после»

📋 Gemini (2 изображения)

Изображение 1 — существующее состояние
Изображение 2 — проектное предложение

1. Что принципиально изменилось в структуре застройки?
2. Как изменилась плотность и этажность?
3. Появились ли новые пространственные связи?
4. Оцени, насколько проектное решение улучшает ситуацию

Полный воркфлоу: от данных до AI-анализа

🗂️ Подготовка занимает 20% времени, остальное — QGIS работает за вас

Один правильно настроенный стиль → экспорт любых фрагментов за секунды.

Сбор данных

QuickOSM → здания, дороги, зелень по bbox. Кадастр из pkk.rosreestr.ru. Спутниковая подложка через XYZ Tiles.

Подготовка стилей

Символика слоёв: минималистичные заливки, чёткие обводки. Сохранить стиль (.qml) — применять к любому проекту.

Создание компоновщиков

По компоновщику на каждый тип схемы. Зафиксировать масштаб. Настроить один раз — использовать многократно.

Экспорт PNG 300 DPI

Макет → Экспорт как изображение. Имена файлов с кодом: zone_01.png, transport_01.png.

Загрузка в AI + промт

Прикрепить PNG, вставить промт с легендой и задачами. Для серий — загружать последовательно.

Итерация по замечаниям

Выделить ключевые выводы. Вернуться в QGIS, скорректировать схему, экспортировать v2. Повторить.

✅ Итог: что даёт связка QGIS + AI

Точная геоподоснова + Vision-модели = быстрая предпроектная аналитика, обоснование решений и генерация текстовых описаний для ПЗЗ, ТЗ и презентаций — без ручного описания каждого чертежа.