В работе предложен комплексный подход к анализу социо-эколого-экономического состояния регионов. Метод предполагает использование различных данных, в том числе поступающих от средств дистанционного зондирования Земли, например беспилотных летательных аппаратов. В качестве примера рассмотрена математическая модель засева подготовленных аграрных площадей различными культурами. Предлагается использовать метод тематической раскраски зон интереса для обнаружения пожаров и других чрезвычайных ситуаций, выявления площадей засева земель, незаконной вырубки лесов и др. Для повышения быстродействия и снижения нагрузки на бортовую вычислительную платформу предложен новый метод, ускоряющий вычисления в задаче сегментации зон на фотоснимке в сотни раз. Полученные результаты показали повышенное качество сегментации по сравнению с оригинальной метрикой Евклида-Махаланобиса, требующей затраты существенных ресурсов бортовой системы беспилотника. Экспериментальные исследования проведены на актуальных платформах x86 и ARM. Предложенный подход позволяет выполнять оценку актуального социо-эколого-экономического состояния изучаемого региона, оперативно реагировать на чрезвычайные происшествия и в целом организовать эффективное управление предприятиями в различных отраслях. При этом учтены особенности применяемой бортовой аппаратуры, сделаны соответствующие оптимизации программного обеспечения.

This paper proposes an integrated approach to the analysis of socio-ecological-economic condition of the region. The method assumes the use of different data, including those coming from Earth remote sensing facilities, for example, unmanned aerial vehicles. As an example, a mathematical model of sowing prepared agricultural areas with various crops is considered. It is proposed to use the method of thematic coloring of areas of interest for detecting fires and other emergencies, identifying areas of sowing of land, illegal deforestation, etc. hundreds of times. The results obtained showed an increased quality of segmentation in comparison with the original Euclidean-Mahalanobis metric, which requires significant resources of the drone’s onboard system. Experimental studies were carried out on current x86 and ARM platforms. The proposed approach makes it possible to assess the current socio-ecological and economic state of the region under study, to respond quickly to emergencies and, in general, to organize effective management of enterprises in various industries. At the same time, the features of the onboard equipment used were taken into account, and the corresponding software optimizations were made.