Следующий этап - интеграция модели в ArcGIS Pro. Здесь данные о плотине были объединены с цифровой моделью рельефа Алматы, что позволило рассматривать объект в контексте реального ландшафта.
Моделирование показало, что основной поток воды проходит вдоль русла Каргалинки. Однако при увеличении объема возможен выход за его пределы. В этом случае вода распространяется по пониженным участкам рельефа, формируя потенциальные зоны подтопления. Для города это критически важная информация - она позволяет заранее выявлять уязвимые территории.
Отдельное направление исследования - анализ состояния самой плотины. Для этого был разработан алгоритм на Python с применением методов компьютерного зрения. Он анализировал изображения поверхности и автоматически выявлял участки, похожие на трещины.
В результате было обнаружено семь потенциально опасных дефектов на фронтальной и тыльной частях сооружения. При этом автор отмечает, что алгоритм может давать ложные срабатывания, принимая некоторые линейные элементы конструкции за повреждения. Это связано с ограниченной обучающей базой.
Тем не менее, сам подход показывает важный сдвиг: искусственный интеллект становится дополнительным инструментом инженера, позволяя быстрее находить зоны риска и повышать точность анализа.
Ключевая ценность проекта - в его комплексности. Дрон фиксирует состояние объекта, фотограмметрия создает цифровую модель, GIS-система моделирует поведение воды, а алгоритмы компьютерного зрения анализируют конструкцию. Вместе это формирует новую модель мониторинга - более точную, наглядную и ориентированную на предотвращение, а не реакцию.