**Введение** Современный этап развития геологических наук характеризуется активным внедрением цифровых технологий, что привело к формированию нового междисциплинарного направления – информационной астрогеологии. Данная область знаний объединяет методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), геоинформационных систем (ГИС), машинного обучения и больших данных для решения задач геологического картирования, мониторинга природных ресурсов и прогнозирования опасных геодинамических процессов. Актуальность исследований в этой сфере обусловлена необходимостью повышения точности и оперативности геологического анализа в условиях роста антропогенной нагрузки на литосферу и увеличения спроса на минерально-сырьевые ресурсы. Традиционные методы геологических изысканий, основанные на полевых исследованиях и лабораторных анализах, обладают рядом ограничений, включая высокую трудоёмкость, временные затраты и зависимость от доступности изучаемых территорий. В отличие от них, информационная астрогеология опирается на автоматизированную обработку спутниковых и аэрокосмических данных, что позволяет получать детализированные характеристики геологической среды в масштабах континентов и даже планетарного уровня. Ключевыми технологиями здесь выступают мультиспектральная и гиперспектральная съёмка, радиолокационная интерферометрия (InSAR), лидарное сканирование (LiDAR), а также методы искусственного интеллекта для классификации геологических объектов и выявления скрытых закономерностей. Значительный вклад в развитие данного направления внесли работы таких исследователей, как [упомянуть ключевых авторов, если требуется], которые разработали алгоритмы автоматизированного распознавания тектонических структур, прогнозирования месторождений полезных ископаемых и оценки рисков природных катастроф. Однако, несмотря на прогресс, остаются нерешённые проблемы, связанные с обработкой гетерогенных данных, интерпретацией слабоконтрастных геологических аномалий и интеграцией разнородных информационных источников. Целью настоящего реферата является систематизация современных методов информационной астрогеологии, анализ их возможностей и ограничений, а также оценка перспектив дальнейшего развития этого направления. Особое внимание уделяется применению нейросетевых моделей для обработки космических снимков, использованию облачных платформ для хранения и анализа геоданных, а также вопросам стандартизации метаданных в международных геологических проектах. Результаты исследования могут быть полезны для специалистов в области дистанционного зондирования, геоинформатики и цифровой геологии, а также для планирования крупномасштабных проектов по изучению Земли и других планет.

Астрогеология представляет собой междисциплинарную область исследований, объединяющую принципы геологии, астрономии и планетологии для изучения геологических процессов и структур небесных тел. В рамках данной науки исследуются закономерности формирования и эволюции литосферы планет, спутников, астероидов и других космических объектов. Теоретической основой астрогеологии служат фундаментальные концепции, включающие теорию аккреции, тектонику плит (в применимых случаях), магматизм, метаморфизм и экзогенные процессы, адаптированные к условиям различных гравитационных, температурных и атмосферных режимов. Информационные методы в астрогеологии играют ключевую роль, обеспечивая обработку, анализ и интерпретацию больших массивов данных, полученных с помощью дистанционного зондирования, спектроскопии, радиолокации и прямых измерений космическими аппаратами. К числу современных информационных технологий относятся методы машинного обучения, нейросетевого анализа, геостатистики и трехмерного моделирования. Эти подходы позволяют автоматизировать идентификацию геологических структур, классификацию пород, прогнозирование минерального состава и реконструкцию истории геологических процессов. Важным аспектом теоретической базы является применение принципов системного анализа, который рассматривает геологические объекты как сложные динамические системы, взаимодействующие с внешней средой. Например, моделирование кратерообразования требует учета не только механических свойств пород, но и параметров ударного события, таких как скорость, угол падения и энергия импактора. Аналогично, изучение вулканической активности на других планетах опирается на термодинамические модели, учитывающие состав магмы, гравитацию и атмосферное давление. Современные информационные методы также включают использование ГИС-технологий (геоинформационных систем) для интеграции разнородных данных, таких как топографические карты, спектральные характеристики и радиолокационные изображения. Это позволяет создавать комплексные геологические карты внеземных объектов с высокой точностью. Кроме того, методы цифровой обработки сигналов применяются для фильтрации шумов и выделения полезной информации из сырых данных, получаемых с космических зондов. Теоретическая база астрогеологии непрерывно развивается благодаря совершенствованию вычислительных алгоритмов и увеличению объема доступных данных. В частности, методы глубокого обучения демонстрируют высокую эффективность в распознавании паттернов на снимках планетарных поверхностей, что способствует открытию новых геологических формаций. Таким образом, интеграция классических геологических теорий с передовыми информационными технологиями формирует основу для дальнейшего прогресса в исследовании геологии космоса.

представляют собой комплекс методов, направленных на изучение геологических структур и процессов на других небесных телах с использованием передовых инструментов и алгоритмов. В последние десятилетия развитие космических миссий, дистанционного зондирования и вычислительных технологий позволило значительно расширить возможности анализа внеземных геологических объектов. Одним из ключевых инструментов сбора данных является спектроскопия в различных диапазонах электромагнитного излучения. Спектральные данные, полученные с помощью орбитальных аппаратов и наземных телескопов, позволяют идентифицировать минеральный состав поверхности планет, спутников и астероидов. Например, инфракрасная спектроскопия используется для обнаружения гидратированных минералов на Марсе, а гамма-спектроскопия — для анализа элементного состава лунного реголита. Современные спектрометры, такие как CRISM (Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars) и VIRTIS (Visible and Infrared Thermal Imaging Spectrometer), обеспечивают высокое пространственное и спектральное разрешение, что повышает точность интерпретации данных. Важную роль играют методы дистанционного зондирования, включая радиолокацию и лидарное сканирование. Радиолокационные системы, такие как SHARAD (Shallow Radar) на аппарате MRO (Mars Reconnaissance Orbiter), позволяют исследовать подповерхностные слои марсианских полярных шапок, выявляя наличие водяного льда и слоистых отложений. Лидарные технологии, применяемые в миссиях Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) и BepiColombo, обеспечивают высокоточное картографирование рельефа, что критически важно для изучения тектонических процессов и ударных кратеров. Обработка астрогеологических данных требует применения сложных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Методы кластеризации и классификации используются для автоматического выделения геоморфологических структур, таких как русла древних рек или вулканические кальдеры. Глубокое обучение на основе сверточных нейронных сетей (CNN) позволяет анализировать большие массивы изображений, полученных с камер высокого разрешения, например, HiRISE (High Resolution Imaging Science Experiment). Кроме того, методы геостатистики и пространственного анализа применяются для моделирования распределения минералов и прогнозирования зон потенциальной геологической активности. Интеграция данных из различных источников является еще одним важным аспектом современных исследований. ГИС-технологии (географические информационные системы) позволяют совмещать спектральные, радиолокационные и топографические данные в единой геопространственной модели. Это особенно актуально для подготовки пилотируемых миссий, где требуется детальное планирование зон посадки и маршрутов перемещения. Например, в рамках программы Artemis данные LRO и будущих миссий Lunar Trailblazer будут использоваться для создания трехмерных карт лунной поверхности с указанием ресурсных зон. Перспективным направлением является применение квантовых вычислений для обработки больших объемов астрогеологических данных. Квантовые алгоритмы могут значительно ускорить решение оптимизационных задач, таких как интерпретация гравитационных аномалий или

моделирование магматических процессов. Кроме того, развитие распределенных вычислительных систем, включая облачные платформы, позволяет исследователям по всему миру совместно работать с массивами данных, полученных в ходе межпланетных миссий. Таким образом, современные технологии сбора и обработки астрогеологических данных объединяют достижения космического приборостроения, вычислительной математики и информатики, обеспечивая новые возможности для изучения геологии других небесных тел. Дальнейшее развитие этих методов будет способствовать углублению понимания эволюции Солнечной системы и поиску ресурсов для будущей космической экспансии.

В последние десятилетия искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемым инструментом в астрогеологии, обеспечивая высокоэффективные методы обработки и интерпретации данных. Применение машинного обучения, нейронных сетей и алгоритмов глубокого обучения позволяет решать сложные задачи, связанные с анализом геологических структур на других планетах, идентификацией минералов и прогнозированием потенциальных месторождений полезных ископаемых. Одним из ключевых направлений является автоматизированная классификация геологических объектов на основе данных дистанционного зондирования. Алгоритмы ИИ, такие как сверточные нейронные сети (CNN), демонстрируют высокую точность при распознавании текстуры и морфологии поверхностей, что особенно актуально для изучения марсианских или лунных ландшафтов. Важным аспектом является обработка больших объемов данных, получаемых с космических аппаратов и марсоходов. Традиционные методы анализа требуют значительных временных затрат и подвержены человеческому фактору, тогда как ИИ способен автоматизировать этот процесс, минимизируя ошибки. Например, методы кластеризации, такие как k-средних или иерархический анализ, позволяют группировать схожие геологические образцы, выявляя закономерности, которые остаются незамеченными при ручной обработке. Кроме того, алгоритмы регрессии и предсказательного моделирования помогают оценивать состав пород на основе спектроскопических данных, что критически важно для планирования будущих миссий. Еще одним перспективным направлением является использование генеративно-состязательных сетей (GAN) для синтеза гипотетических геологических сценариев. Эти модели способны генерировать реалистичные изображения поверхностей планет на основе ограниченных входных данных, что упрощает тестирование гипотез и снижает затраты на полевые исследования. Также активно развиваются методы семантической сегментации, позволяющие выделять конкретные геологические формации, такие как кратеры, лавовые трубки или осадочные отложения, что значительно ускоряет картографирование внеземных территорий. Несмотря на значительные успехи, внедрение ИИ в астрогеологию сталкивается с рядом вызовов, включая необходимость адаптации алгоритмов к условиям низкого качества данных и высокой степени зашумленности. Кроме того, интерпретация результатов, полученных с помощью "черных ящиков", таких как глубокие нейронные сети, требует разработки методов объяснимого ИИ (XAI), обеспечивающих прозрачность принятия решений. Тем не менее, дальнейшее развитие вычислительных мощностей и алгоритмических подходов открывает новые перспективы для автоматизированного изучения геологии космических тел, что может привести к революционным открытиям в понимании их эволюции и ресурсного потенциала.

Развитие информационной астрогеологии в ближайшие десятилетия будет определяться интеграцией передовых технологий обработки данных, машинного обучения и дистанционного зондирования. Одним из ключевых направлений станет совершенствование методов автоматизированного анализа космических снимков с применением искусственного интеллекта. Глубокие нейронные сети, такие как свёрточные и трансформерные архитектуры, позволят повысить точность идентификации геологических структур, минеральных аномалий и тектонических нарушений. Уже сейчас алгоритмы на основе U-Net демонстрируют эффективность при сегментации линеаментов и кольцевых структур, что открывает перспективы для масштабирования подобных решений на глобальные базы данных. Важным аспектом станет развитие распределённых вычислительных систем, обеспечивающих обработку петабайтных массивов геопространственной информации. Внедрение облачных платформ, таких как Google Earth Engine и NASA Earthdata, упростит доступ к мультиспектральным и радиолокационным данным, что критически важно для мониторинга динамических геологических процессов. Параллельно ожидается рост роли квантовых вычислений в моделировании сложных геофизических систем, включая прогнозирование землетрясений и оценку потенциала месторождений. Синергия астрогеологии и интернета вещей (IoT) приведёт к созданию сетей автономных датчиков для непрерывного сбора данных в труднодоступных регионах. Например, использование дронов с гиперспектральными камерами и лидарами позволит детализировать геологическое строение территорий с разрешением до нескольких сантиметров. Внедрение блокчейн-технологий обеспечит прозрачность и неизменность геологических отчётов, что особенно актуально для международных проектов по освоению Луны и Марса. Отдельное внимание уделяется разработке цифровых двойников планетарных объектов, объединяющих данные миссий NASA, ESA и частных компаний. Такие модели, основанные на методах цифровой геологии (DG), позволят симулировать эволюцию рельефа под воздействием экзогенных и эндогенных факторов. Уже сейчас проекты типа MoonMars Virtual Research Station демонстрируют потенциал виртуальных сред для тестирования гипотез о формировании марсианских каньонов или лунных базальтовых равнин. Этические и правовые аспекты также потребуют пересмотра в контексте коммерциализации космических ресурсов. Стандартизация метаданных, включая онтологии OGC и ISO 19115, станет обязательным условием для обеспечения совместимости между национальными и корпоративными базами знаний. В долгосрочной перспективе прогнозируется формирование межпланетной геологической службы, координирующей исследования с использованием унифицированных протоколов обмена информацией. Таким образом, информационная астрогеология трансформируется в междисциплинарную науку, где успех будет зависеть от конвергенции технологий ИИ, больших данных и роботизированных миссий. Это создаст основу для принципиально новых возможностей в прогнозировании ресурсного потенциала внеземных тел и понимании их геологической истории.

**Заключение** Проведённый анализ современных методов информационной астрогеологии позволяет констатировать, что данная научная дисциплина находится на стадии активного развития, чему способствует интеграция передовых технологий обработки данных, методов дистанционного зондирования и искусственного интеллекта. В работе рассмотрены ключевые подходы, включая автоматизированную интерпретацию космических снимков, машинное обучение для классификации геологических структур, а также применение больших данных для моделирования процессов формирования небесных тел. Установлено, что использование нейросетевых алгоритмов существенно повышает точность идентификации минерального состава и тектонических особенностей, что подтверждается результатами экспериментальных исследований. Особое внимание уделено перспективам развития астрогеологии, среди которых выделяются: совершенствование алгоритмов глубокого обучения для обработки мультиспектральных данных, создание унифицированных геоинформационных систем для хранения и анализа астрогеологической информации, а также разработка автономных роботизированных систем для изучения внеземных объектов. Важным направлением является также стандартизация методик сбора и обработки данных, что позволит обеспечить сопоставимость результатов, полученных различными научными группами. Несмотря на значительные успехи, остаются нерешённые проблемы, такие как ограниченная разрешающая способность существующих сенсоров, высокая сложность интерпретации данных в условиях отсутствия эталонных образцов, а также необходимость дальнейшего развития вычислительных мощностей для обработки сверхбольших массивов информации. Тем не менее, можно утверждать, что дальнейшее внедрение инновационных технологий в астрогеологию откроет новые возможности для изучения геологии планет, астероидов и других космических тел, что имеет фундаментальное значение для понимания эволюции Солнечной системы и поиска ресурсов за пределами Земли. Таким образом, современные методы информационной астрогеологии представляют собой мощный инструментарий для решения актуальных научных и прикладных задач, а их дальнейшее совершенствование будет способствовать прогрессу в области планетологии и космической геологии.