CC BY
74Актуальные вопросы формирования и использования геопространственных данных в интересах ГИС-технологий военного назначения
Полковник в отставке Ю.Е. ДОНСКОВ, доктор военных наук
Полковник П.А. ФЕДЮНИН, доктор технических наук
Подполковник запаса В.А. ВАСИЛЬЕВ, кандидат технических наук
АННОТАЦИЯ ABSTRACT
Рассмотрены актуальные проблемные вопросы формирования и использования геопространственных данных для геоинформационных моделей в приложениях ГИС-технологий военного назначения, раскрыты их особенности и возможные пути решения. Публикация развивает тему, затронутую в журнале «Военная Мысль» № 12 (2020)1.
Сопровождение наземной цели, геоинформационное моделирование, база геопространственной информации, единое геоинформационное пространство.
The paper examines problem issues of forming and using geospatial data for geoin-formation models in military GIS technology applications, going over their peculiarities and likely ways of solving the former. The publication follows up the subject touched upon in Issue 12, 2020 of Military Thought.
KEYWORDS
Tracking ground target, geoinforma-tion modeling, geospatial database, uniform geoinformaiton space.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
ВОЕННЫЕ конфликты последних десятилетий позволили обнаружить вполне закономерную связь между неуклонным повышением роли огневого поражения, расширением спектра выполняемых им задач и возрастанием требований к качеству информационного обеспечения (ИО) организации и непосредственно осуществления огневого поражения2.
В вопросах повышения уровня ИО разработчики разведывательной аппаратуры, не отказываясь от развития традиционных подходов, ориентированных на совершенствование ТТХ средств разведки, их горизонтальную и вертикальную интеграцию, автоматизацию управления разведкой, все чаще обращаются к менее затратным, но оттого не менее эффективным новым информационным подходам, состоящим во внедрении в процедуры поиска, обнаружения, распознавания, определения координат наземных целей (НЦ), а также сопровождения движущихся НЦ кибернетических методов и элементов «искусственного интеллекта». Методы обработки сигналов носителей разведывательной информации, разрабатываемые в рамках этих подходов, как правило, являются универсальными, что позволяет сократить материальные и временные затраты на создание новой разведывательной аппаратуры независимо от ее принадлежности к тому или иному виду вооруженных сил (роду войск).
Все большее применение в ИО управления высокотехнологичными боевыми средствами и силами находят методы геоинформатики. Разрабатываемые на их основе технологии позволяют получать информацию принципиально нового вида — геоинформацию. Под геоинформацией в широком смысле слова понимается совокупность описаний и сведений об объектах, событиях и явлениях на земной поверхности, характеризуемая наличием пространственных отношений между этими объектами,
событиями и явлениями3. В прикладном значении геоинформация представляет собой формализованные геопространственные данные (ГД) в виде геоинформационных моделей, предназначенных для использования и обработки в различных информационных системах, в том числе геоинформационных системах (ГИС)4. Так, процедуры анализа совокупности данных об интересуемом участке земной поверхности, а также движущейся по этому участку НЦ, образуют новую ГИС-технологию. В работе «Использование геопространственных данных.. .»5 эту технологию предложено именовать «прогностической геолокализацией», где под термином «геолокализация» понимается определение либо координат НЦ в выбранной системе координат, либо границ участка местности, обозначающего позицию НЦ.
Использование ГД6 позволяет строить измеряемые точные модели траекторий движения НЦ в любой системе координат с привязкой к моделям всей остальной обстановки в районе боевых действий. На основе данных моделей возможно построение эффективных прогнозностиче-ских моделей пространственно-временных параметров движения НЦ, позволяющих повысить точность сопровождения НЦ, в том числе многоцелевого. Однако при этом возникает ряд проблемных вопросов, связанных с формированием и использованием ГД в интересах реализации ГИС-технологий военного назначения, что и определяет актуальность данной статьи.
Одним из приоритетных является проблемный вопрос, связанный с выбором источников формирования ГД.
Как технология, прогностическая геолокализация интегрирует методы геоинформационного моделирования и методы прогнозирования (моделирование и экстраполяция). Объектами моделирования могут быть: элементы местности (например, участок дороги, физические характеристики участка местности и др.); процесс движения.
НЦ в границах участка местности; элементы взаимодействующей среды (например, погодные и дорожные условия).
Исходные данные для моделирования элементов местности можно получить другими технологиями: фотограмметрическими, полевыми и картометрическими методами; использованием различных ГИС, данных систем автоматизированного проектирования (САПР), дистанционного зондирования и т. д. Здесь авторы хотели бы подробнее остановиться на возможностях, которыми обладают и в перспективе будут обладать данные технологии в контексте практической реализации прогностической геолокализации при решении задач сопровождения НЦ, движущихся по дороге и пересеченной местности.
На текущий момент в некоторых регионах России созданы, в других создаются геоинформационные системы управления дорожной отраслью. Основой таких систем является картографическая подложка. До появления ГИС-технологий для этих целей вручную выполнялась оцифровка существующих карт на бумажной основе, а затем наносились объекты дорожной инфраструктуры. В новых системах, помимо картографической подложки, можно на выбор подключить одну из электронных карт, космические изо-
бражения общедоступных сервисов Yandex, Google и Bing, а также данные аэросъемки. Так, в Дагестанавтодо-ре был произведен облет территории республики самолетом АН-28 и выполнена аэрофотосъемка полосы всех автодорог республиканского и межмуниципального значения. Это обеспечило возможность отображения местности аэроснимками с качеством, значительно превосходящим вышеуказанные сервисы. Производство аэросъемки с использованием современных технологий GPS/ГЛОНАСС позволило произвести более точную привязку объектов на местности, осуществить перерасчет километража и корректировку протяженности дорог с точностью до сантиметра. Одной из важнейших особенностей ГИС является возможность получения паспорта любого выбранного участка дороги в режиме реального времени.
Более того, расширение возможностей в получении данных для моделирования стоит ожидать от результатов разработки интеллектуальных транспортных систем (ИТС). В статье «Становление жизненного цикла...»7 под ИТС понимается система, состоящая из сервисов и служб, интегрированных в единое информационное пространство и направленных на обеспечение планирования, организации и обслуживания транспортных процессов. Актуальность разработки ИТС обусловлена растущими в России транспортными потребностями, а также появлением и все большим распространением высокоавтоматизированных автотранспортных средств (АТС).
Единую информационную основу ИТС составляют ресурсы цифровых моделей дорог (ЦМД), представляющих собой совокупность информационных ресурсов (данных структурных элементов автомобильной дороги, объектов придорожной инфраструктуры и др.) и программного обеспечения.
Необходимо отметить, что ЦМД должна предоставляться потребителям по запросу в масштабе реального времени в виде облачного сервиса, интегрирующего цифровые данные о дороге — высокоточные цифровые карты и сопутствующие данные, характеризующие дорожную обстановку, в том числе:
• высокоточный дорожный граф;
• качество дорожного покрытия (материал, наличие различных дефектов);
• характеристики дороги (продольные уклоны, радиусы поворота, ограничения по высоте и габаритам, и др.);
• текущие условия движения (заторы, ремонтные работы и др.).
Следует подчеркнуть, что при условии реализации полноценной ИТС в рамках национального проекта «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства», указанные све-
Следует отметить, что первые фундаментальные работы по математической теории управления транспортными потоками были выпущены два десятилетия назад. Тогда же появились и первые результаты исследований транспортных потоков с помощью
дения ЦМД в ближайшей перспективе станут доступны и военным потребителям.
На основе имеющихся интегрированных данных о дорожной сети, как уже было отмечено выше, возможно построение точных прогностических моделей движения НЦ по дорогам. Дадим краткую характеристику созданному к настоящему времени научно-методическому базису исследования транспортных потоков, элементы которого могут быть использованы при построении моделей движения НЦ по автомобильной дороге.
Эффективным инструментом, который широко используется при проектировании ИТС, является имитационное моделирование транспортных потоков. В настоящее время выделяют два основных уровня детализации транспортной модели: макроскопические и микроскопические модели (табл. 1).
микромоделей. Данная предметная область сейчас активно развивается и применительно к ней появляется множество новых работ. Так, в работе «Микроскопические математические модели..»8 рассматриваются наиболее распространенные микроскопические
Таблица 1
Характеристика имитационных моделей транспортных потоков
Наименование группы моделей Уровень детализации описания Область возможного применения
Макроскопические Движение АТС как физического потока на высоком уровне агрегирования. Изучаются плотность, средняя скорость и интенсивность потока без учета отдельных АТС Автоматизация процесса организации боевого управления войсками (силами) в операциях (боевых действиях)
Микроскопические Детальное описание поведения и взаимодействия отдельных АТС друг с другом и дорогой с помощью правил, которые определяют этапы: ускорения и торможения; свободного движения; выбора и смены маршрута движения Сопровождение одиночной движущейся НЦ. Многоцелевое сопровождение НЦ
модели и приводится их сравнительный анализ. Одна из рассмотренных в работе9 моделей (модель Трайбера) после некоторой модификации была использована авторами в примере10, демонстрирующем возможности прогностической геолокализации. Анализ данных микромоделей показывает, что положительной их стороной является относительно высокая точность текущей оценки параметров движения АТС. К основным недостаткам можно отнести значительные затраты ресурсов на сбор исходных данных, а также необходимость калибровки параметров самих моделей.
Специфической задачей, решаемой в информационных системах при проектировании ИТС, независимо от уровня детализации используемых транспортных моделей, является обработка такого события, как выбор и смена маршрута движения АТС. При этом результаты обычно получают за счет обобщения множества отдельных наблюдений. Учитывая тот факт, что решение о выборе дуги (дороги), по которой ожидается движение НЦ, принимается в условиях нестохастической поведенческой неопределенности, необходимо предусмотреть воз-
Стоит обратить внимание на то, что микромодели являются всего лишь популярным инструментом имитационного моделирования в специализированных информационных системах (табл. 2), предназначенных для проектирования ИТС. В мировой практике для решения подобных задач применяются и другие методы математического моделирования различной сложности, что в немалой степени обусловлено многообразием существующих методик расчета скоростей движения одиночных АТС, учитывающих специфику конкретной задачи.
можность аналитической обработки указанного события с использованием всех доступных существенных для принятия решения данных. К такой возможности можно, например, отнести данные тематического слоя «Граф дорог» из состава ЦМД.
Граф дорог (или дорожный граф) — это цифровая векторная карта, состоящая из топологически связанных дуг и узлов, местоположения и свойства которых с заданной точностью и полнотой передают маршруты и организацию движения наземного транспорта (рис. 1).
Таблица 2
Программы моделирования для проектирования ИТС
Программный продукт Разработчик Страна
ПК-ФП Экономико-математический институт РАН, ЗАО «Петербургский НИПИград» Россия
TRANSNET Институт системного анализа РАН Россия
ТРИО-СТП ЗАО «НИПИ ТРТИ» Россия
PTV VISION PTV AG Германия
Aimsun Transport Simulation Systems (TSS) Испания
Paramics Quadstone Paramics Великобритания
EMME, Dynameq INRO Канада
CUBE Citilabs США
Transyt-7F Center for Microcomputers in Transportation США
Ял Главка &нд 0знск Задач« Иоацтаб Парияетры Окно Пшащь
р зоь > ЧЧ цч<н§ & щ аайй у: о до а ай: фоф
кМЮГ 1:100000 ЛитшзЭ (Гооогрв^меская+ггпА«) Овмю-чи : г73И/0{огае№вю/иыд«»в} Атпвснв!
Х- 5510И8т V» 7«8975» I ДВОШ ШЬ (ейъааое: Ив)
Рис. 1. Пример исполнения дорожного графа
На практике элементы дорожного графа используются, как правило, в задачах по автоматизированной прокладке маршрутов между любыми заданными точками на графе. Поиск рационального пути между точками (населенными пунктами) осуществляется с учетом данных, записанных в дуги сети (тип дорог, скорость движения, количество проезжих частей и др.). Для задачи, рассматриваемой в статье, необходимо определить эффективный метод представления решающего правила выбора одной из дуг, связанных узлом, по которой ожидается дальнейшее движение НЦ. Такое правило должно генерироваться в каждом узле за счет обобщения вышеприведенных данных, а также других данных, характеризующих состояние окружающей среды и тактическую обстановку. По мнению авторов, в качестве инструмента интеллектуального анализа данных по каждой дуге и прогнозной аналитики целесообразно использовать «дерево решений».
Далее представим некоторые соображения по возможным вариантам
реализации и геоинформационному обеспечению прогностической геолокализации НЦ, движущейся по пересеченной местности (вне дорог). Сразу отметим, что основные этапы технологии в этом случае сохраняются, а изменению подлежат лишь подходы к построению модели траектории и модели движения НЦ по построенной траектории.
Один из возможных подходов к построению геоинформационных моделей траектории движения НЦ по пересеченной местности основывается на использовании наработанных технологий и методов производства проектно-изыскательских работ в практике разработки проектов новых и реконструируемых автомобильных дорог на уровне САПР-АД. Автоматизированное проектирование на уровне САПР-АД предполагает многовариантную проработку плана трассы и положения линии продольного профиля в некоторой полосе варьирования, где могут разместиться «конкурирующие» варианты автомобильной дороги. На основе данного подхода можно осуществлять процедуру при-
нятия решения при альтернативном выборе траектории движения НЦ, аналогичную для случая движения НЦ по дороге, но уже с учетом атрибутов местности.
Очевидно, что простой перенос технологий САПР-АД на организацию процедуры сопровождения НЦ невозможен, потребуется их корректировка с учетом специфики решаемой задачи.
Во-первых, естественным требованием к размерам полосы варьирования является полный охват всех участков местности, где могут пройти возможные варианты траектории движения НЦ. Вместе с тем размеры полосы в значительной степени определяются имеющейся информацией о местности в зоне действия средства разведки. Назначение излишне широкой полосы варьирования приведет к неоправданному увеличению количества вычислительных операций. При заниженной ширине полосы возрастает вероятность срыва сопровождения НЦ. За помощью в разработке аналитического метода обоснования полосы варьирования можно обратиться, например, к работам Д.Г. Румянцева11 и Г.А. Федотова12.
Во-вторых, конечная точка маршрута НЦ в большинстве случае неизвестна, отчего построение траектории должно осуществляться непосредственно в процессе сопровождения НЦ. В связи с этим возникает необходимость упреждающего аналитического расчета границ полосы варьирования возможных траекторий движения НЦ. Представляется целесообразным в этом случае изначально предусмотреть исключение из анализа участков местности, прохождение траектории через которые заведомо невозможно (болота, овраги, естественные возвышенности с крутыми склонами, густой лес и т. п.). При этом следует учитывать, что необходимость обхода данных участков
приводит к появлению разобщенных зон, каждая из которых будет определять свое принципиальное направление траектории.
В-третьих, согласно известным технологиям автоматизированного проектирования дороги в ходе ее трассирования в полосе варьирования определяются границы зон с различными стоимостными показателями возведения земляного полотна. В дальнейшем производится перебор всех возможных вариантов трассы с сопоставлением их между собой по рассчитанным комплексным затратам. В качестве аналога применительно к рассматриваемой в статье задаче необходимо определить комплексный показатель, на основе которого будет приниматься решение о принятии той или иной траектории как наиболее перспективной. В самом общем представлении показатель должен отражать особенности местности в полосе варьирования (наличие продольных и поперечных уклонов и их значения, тип почвы и ее влажность на момент сопровождения, растительность и ее характеристики, и др.), определяющие условия проходимости для конкретного типа АТС.
Из всего вышесказанного следует, что геоинформационное обеспечение процесса сопровождения движущейся НЦ при использовании технологии прогностической геолокализации представляет собой сложную комплексную задачу с существенными затратами ресурсов на ее решение. Вместе с тем известно, что любая предсказательная аналитика в области разведки рассматривается не как подмена функций датчиков, а как средство снижения неопределенности в оценке обстановки. Построенные на различных принципах, реализованные в аппаратном или программном исполнении, такие средства встроены практически во все сложные информационно-управляющие системы
военного назначения. Как не трудно заметить, предлагаемая к реализации технология, построенная на использовании ГД, выходит далеко за рамки своего основного предназначения — снижение неопределенности в определении местоположения движущейся НЦ, и ее компоненты могут быть применены во многих областях управления, где остро стоят вопросы повышения ситуационной осведомленности об объектах, событиях и явлениях на земной поверхности. К этому можно отнести как в первую очередь традиционную область применения геоинформации — программно-аппаратные средства и комплексы для подготовки вариантов решений на выполнение боевых задач тактическими воинскими формированиями, авиацией ВКС13, робото-техническими комплексами (РБК) военного назначения14, так и динамично развивающуюся область распределенного интерактивного моделирования (Distributed Interactive Simulation — DIS)15.
Как показал анализ рассмотренных подходов к формированию и применению ГД в каждой из указанных областей, конкретные потребности моделирования, репрезентативные технологии, необходимые для сбора, представления и обмена ГД, в них в концептуальном плане схожи. Тем не менее в условиях, когда именно разработчики конечных приложений информационных технологий формируют характеристики того, как ГД и их представление используются, исключается возможность этих приложений единообразно выражать и понимать, а также совместно использовать одни и те же данные об окружающей среде. Следовательно, разрешение данного проблемного вопроса применительно к ГИС-технологиям военного назначения лежит в области формирования единого геоинформационного пространства ВС РФ.
Геоинформационное обеспечение процесса сопровождения движущейся НЦ при использовании технологии прогностической геолокализации представляет собой сложную
комплексную задачу с существенными затратами ресурсов на ее решение.
К настоящему времени сложилась ситуация, характеризующаяся широким распространением ГИС различного назначения и принадлежности и отсутствием средств для представления и обмена ГД, которые были бы не только достаточно конкретными для удовлетворения реальных потребностей разнообразных конечных приложений ГИС (анализ, визуализация, моделирование, планирование и др.), но и способными обеспечить необходимую степень семантики для понимания «природы» данных другими потенциальными потребителями.
Проявлением заинтересованности в разрешении данного проблемного вопроса на государственном уровне стало планируемое Роскосмосом (совместно с Росреестром) создание в 2023 году открытого для всех потребителей единого геоинформационного пространства (ЕГИП) РФ в рамках трех проектов: национальный проект «Цифровая земля», единая электронная картографическая основа (ГИК ЕЭКО) и федеральный портал пространственных данных (ГИС ФППД). Функции регулирования спутниковых изображений и аналитических услуг планируется возложить на единый орган управления (ЕОУ), создаваемый по аналогии с Национальным агентством геопространственной разведки (National Geospatial Intelligence — NGA) в США.
На уровне МО РФ разработан проект концепции формирования и развития ЕГИП ВС РФ на период до 2030 года. С 2016 года в целях
решения первоочередных задач по формированию ЕГИП выполняются опытно-конструкторские работы по созданию:
• космической геодезической системы в интересах развития общеземной геоцентрической системы координат и высот;
• единой системы карт военного назначения и организации ведения базы топографического мониторинга изменений местности;
• единой базы геоинформации.
Предварительным этапом создания ЕГИП ВС РФ является глубокая модернизация принятой на снабжение и внедряемой в ВС РФ единой автоматизированной системы обеспечения геоинформацией (ЕАСО ГПИ).
С учетом того, что создаваемое в рамках всей страны глобальное информационное пространство будет питательной средой для ЕГИП ВС РФ, полезным будет остановиться на некоторых аспектах аналогичной работы NGA.
Во-первых, NGA создавалось для обеспечения военного ведомства и структур внутренней безопасности США критически важной информацией, используемой для принятия решения командирами воинских формирований или в чрезвычайных ситуациях внутри страны. В последние годы агентство, согласуя свои действия с Национальным разведывательным управлением (National Reconnaissance Office — NRO), активно переходит к использованию (по большей части коммерческого) «геопространственного интеллекта» (или GEOINT) для добывания нетрадиционного вида данных, которые позволят определять местоположение объектов, событий и явлений на земной поверхности, способных оказывать влияние на успех проведения операций (боевых действий).
В самом общем понимании GEOINT — это интеллектуальная об-
работка и анализ изображений и других данных об окружающей среде для описания, оценки и визуального отображения физических объектов и географически привязанных активностей (событий и явлений) на земной поверхности. При этом добавленная цель — предоставить потребителям механизм, который позволит использовать в приложениях ГИС интегрированные данные о строении топографической поверхности и состоянии ее элементов.
Одной из основных функций NGA является управление данными (сбор, обработка, хранение и распространение). Трудности в реализации этих функций связаны с необходимостью решения ряда вопросов, относящихся к форматам данных (физическим или логическим), представлению данных (растровое против векторного, объекты или характеристики против тематической привязки и т. д.) и координатным системам (геодезическая основа или картографические проекции). Агентство в решении данных проблемных вопросов опирается на разработанную компанией SEDRIS одноименную инфраструктурную технологию, в основе которой лежат: представление данных окружающей среды и обмен наборами данных. При этом окружающая среда в выражении SEDRIS — это совокупность данных не только о земной поверхности, но и об океане, атмосфере и космическом пространстве.
Применительно к первой составляющей, а именно представлению данных, SEDRIS предлагает модель, дополненную спецификацией кодирования данных окружающей среды (стандарт ISO/IEC 18025:2014) и моделью пространственной привязки.
Стандарт ISO/IEC 18025:2014, принятый за единую онтологию по окружающей среде, включает функциональный интерфейс и набор из девяти словарей (табл. 3).
Таблица 3
Словари в стандарте ISO/IEC 18025:2014
Словари Концепции окружающей среды
Классификации Типы объектов окружающей среды
Атрибуты Состояние объектов окружающей среды
Характеристики значений атрибутов Информация о значениях атрибутов
Перечисляемые атрибуты Допустимые значения для состояния перечисляемых атрибутов
Единицы измерений Количественные показатели состояния отдельных объектов окружающей среды
Шкалы Диапазон числовых значений показателей состояния объектов
Классы эквивалентности единиц измерения Наборы взаимно сопоставимых единиц измерений
Организационные схемы Поиск классификаций и атрибутов, разделяющих общий контекст
Группы Концепции, имеющие общий контекст
Относительно второй составляющей SEDRIS опыт, полученный компанией в области распределенного моделирования, показывает, что не достаточно четко представлять или описывать данные, не менее важно иметь возможность корректно обмениваться такими данными с другими потребителями. Инфраструктурная технология SEDRIS представляет потенциальным пользователям стандартный механизм обмена описаниями данных в виде сервисных программ, семантически связанных с моделью представления данных.
В целом SEDRIS — это технология, обеспечивающая различным приложениям основу для выражения, понимания, обмена и повторного использования данных окружающей среды. Примечательно, что партнером SEDRIS, предоставляющим требования и принимающим активное участие в разработке (модернизации) технологий, реализаций и спецификаций, является агентство моделиро-
вания ВВС США (Air Force Agency for Modeling and Simulation — AFAMS).
Констатируя изложенное выше, можно считать, что одним из необходимых условий для эффективного использования ресурсов ЕГИП РФ всеми военными потребителями является разработка технологии, основанной на идеологии SEDRIS. Это должен быть открытый проект с поддержкой государственных и коммерческих продуктов при максимальном использовании существующих стандартов. Поясним это на примере.
Одним из факторов местности, влияющих на динамику движения АТС, является тип почвы и ее влажность. В геопространственных сервисах, встроенных во все уровни программного обеспечения оперативного управления американской армии, используются данные Унифицированной системы почвенной классификации (Unified Soil Classification System — USCS), в которой содержатся определения 16 видов
почв на основе технических характеристик, применяемых во всем мире. Здесь следует отметить, что подробные почвенные карты по району боевых действий не всегда могут быть доступны. В этом случае можно воспользоваться доступными данными о почвах по механическому составу, для чего необходимо предусмотреть возможность оперативного преобразования словарей (табл. 3) либо установления соответствия между онтологиями USCS и выбранной почвенной классификацией для интересующего региона. Проблема заключается в том, что во многих странах мира действуют национальные системы классификации почв, часто основанные на принципиально различающихся подходах. Российская практика землепользования, например, предполагает целый ряд классификаций почв по механическому составу (Н.А. Качинского, В.В. Охотина и др.), не имеющих рационального отождествления.
Следующим проблемным вопросом является создание единой базы ГД и геоинформации.
Авторы в приведенных рассуждениях отталкивались от признания SEDRIS как идеологии, в рамках которой для всего ЕГИП РФ и его составной части — ЕГИП ВС РФ, обеспечивалась бы единая геоинформационная платформа для выражения, понимания, обмена и повторного использования данных окружающей среды. В то же время важно понимать, что SEDRIS не является базой данных окружающей среды и не обладает инструментами для ее разработки и преобразования. Следовательно, еще одним важным этапом в формировании ЕГИП ВС РФ является проблемный вопрос создания базы ГД и геоинформации (далее по тексту просто БД) — интегрированного набора элементов ГД и геоинформационных моделей, каждый из которых описыва-
ет определенные аспекты одного и того же географического региона.
В статье используется отличное от введенного топографической службой ВС РФ расширенное понятие базы данных как элемента ЕГИП ВС РФ. На наш взгляд, различия в словосочетаниях «геопространственные данные» и «геопространственная информация», часто используемых как синонимы или взаимозаменяемые, в данном случае носят принципиальный характер. Поясним это на примере.
Структурные данные автомобильной дороги включают такой элемент, как радиус кривизны участка дороги. Анализ значения кривизны дает информацию о наибольшей возможной (по условиям устойчивости и безопасности) скорости движения АТС в повороте. Поэтому для каждого конкретного случая вопрос о том, что хранить в БД, данные или/и полученную на их основе геоинформацию, необходимо решать на этапе создания БД. Применительно к рассмотренному примеру в БД целесообразно хранить данные об элементах дороги, а их обработку осуществлять непосредственно в конкретных системах управления.
Приведем и другие особенности БД, которые могут быть учтены при решении проблемного вопроса по ее созданию.
1. В наборы ГД рекомендуется включать дополнительные данные, описывающие элементы геоинформационных моделей и события, которые, как ожидается, произойдут во время взаимодействия с этой средой. Например, в базе могут быть найдены данные, представляющие состояние мостового перехода, но, кроме того, должны быть найдены и характеристики АТС, которые могут проехать по этому переходу.
2. Исходные данные о свойствах местности и объектах на этой местности могут быть получены из раз-
ных источников и в разные моменты времени. Это одна из причин, по которой данные должны быть «интегрированы» в базу данных, прежде чем их можно будет использовать для геоинформационного моделирования. «Интегрированный набор данных» — ключевая фраза в приведенном выше определении БД. Именно интеграция, внедрение и адаптация различных источников данных создадут полную, достаточную для решения всего комплекса проблемных вопросов по управлению боевыми средствами и силами БД.
3. Некоторым приложениям могут потребоваться дополнительные атрибуты. К ним можно отнести, например, данные о материале поверхности (мобильности или проходимости, позволяющие определить динамику движения АТС конкретного типа) или явлениях на этой поверхности (дымка, дождь и др.). Явления могут быть описаны моделями, интегрированными в БД.
4. Разные приложения ГИС военного назначения могут работать в одном и том же географическом регионе и использовать при этом разные уровни представления одних и тех же объектов. Например, при движении по пересеченной местности (вне дорог) РБК требуются подробные пространственные геометрические данные, описывающие поверхность местности. Уклоны поверхности, расположение и размер препятствий, другие элементы местности должны быть представлены с точностью, достаточной для прокладки комплексом маршрута и движения с контролем своего пространственного положения16. С другой стороны, двухмерное изображение местности является достаточным для построения прогностических моделей пространственно-временных параметров движения НЦ17.
В приведенном примере как системе управления РБК, так и систе-
ме управления ударной авиацией необходим доступ к одному и тому же концептуальному объекту окружающей среды, но типы и формат данных, необходимых каждой из них, различаются. Чтобы обеспечить в перспективе взаимодействие всех систем управления, использующих ГД, при создании и использовании баз данных необходимо учитывать каждое представление.
В настоящее время существуют различные подходы к построению баз данных в зависимости от доступных инструментов, источников данных и потребностей конкретных приложений ГИС. В результате отсутствует стандартная методология создания БД, что, однако, открывает возможности по использованию готовых решений, например, наработанных в научно-производственном объединении РУСБИТЕХ в процессе создания систем моделирования «вооруженного противоборства».
В завершение выскажем предположение о том, что без участия конечных пользователей в процессе определения требований к БД решение о принятии облика итоговой БД будет оставлено на волю случая.
Все представленные выше пути решения проблемных вопросов по реализации ГИС-технологий военного назначения методом от частного к общему, от рассмотрения вопросов обеспечения ГД рекомендованной для обсуждения технологии прогностической геолокализации НЦ к вопросам обеспечения данными ГД современных систем управления высокотехнологичными боевыми средствами и силами, позволяют сформулировать ряд обобщенных выводов.
Первый. Геопространственные данные уже сейчас являются неотъемлемой частью приложений многих современных ГИС. Существуют подтверждения гипотезы о том, что и в военном деле потребности в ГД
будут расти по мере совершенствования форм и способов ведения боевых действий, а также создания новой военной техники и вооружения. Практика показывает, что своевременная, точная и полная геоинформация, как совокупность формализованных ГД района боевых действий, позволяет с высокой эффективностью планировать операции (боевые действия), достигать информационного превосходства на поле боя, осуществлять точное наведение боевых средств на НЦ, управлять РБК и многое другое.
Второй. Состав требуемых ГД определяется содержанием задач, решаемых в системах управления и необходимостью описания, анализа и отображения в них объектов, событий и явлений в районе боевых действий. Некоторые задачи требуют уже не только топографии интересуемого региона (рельеф, дорожная сеть, водные объекты и др.), но и анализа состояния окружающей среды в этом регионе, всего того, что может повлиять на выполнение задач (качество грунтов, характеристики растительности, состояние снежного и ледового покрова, и др.). Очевидно, что с развитием военных технологий состав применяемых ГД будет неуклонно расширяться.
Третий. Геопространственные данные района боевых действий добывают силами и средствами разведки и получают доступными технологиями: полевыми, фотограмметрическими и картографическими методами; использованием различных информационных систем и данных САПР; технологиями дистанционного получения изображений земной поверхности в разных диапазонах волн и др. Как показали исследования, выбор (из представленного далеко не полного списка) источников формирования ГД, являет собой нетривиальную противоречивую задачу, требующую для каждой кон-
кретной области применения ГД детального исследования. По мнению авторов статьи, в процессе решения этой задачи следует придерживаться основополагающего принципа — конечный результат преобразования ГД должен удовлетворять требованиям к получаемой геоинформации по своевременности, точности и полноте. К примеру, для построения геоинформационной модели траектории движения НЦ по дороге можно в реальном масштабе времени получать подробные высокоточные структурные данные элементов дороги, воспользовавшись информационными ресурсами ЦМД. Однако остается неясной степень охвата цифровизацией российских дорог местного значения, а также сама возможность получения подобных данных за пределами страны при проведении специальных операций. В то же время, как показано в работе18, используя простые приемы обработки космических изображений сервиса Google, можно получить необходимые данные с достаточной для расчетов точностью по всему земному шару.
Четвертый. Для добывания и обработки ГД, получения с использованием существующих и вновь разрабатываемых ГИС-технологий информации о состоянии окружающей среды на территории потенциальных военных действий в интересах оценки влияния среды на выполнение задач боевыми средствами и силами необходима соответствующая инфраструктура. Ее основным предназначением должно стать создание и в дальнейшем поддержание в актуальном состоянии всеобъемлющего представления об окружающей среде в рамках ЕГИП ВС РФ обороны и безопасности страны. Создание условий для этого не должно повторять сложный и болезненный процесс формирования единого информационного пространства в российской армии. Отработка
нормативной базы как основы ЕГИП должна осуществляться при участии потенциальных конечных пользователей геоинформации с учетом единых программных и технических решений для определения системных подходов и выработки решения по формированию научно-технической политики развития ЕГИП.
В заключение отметим, что по мере реализации национальных проектов в области дистанционного зондирования Земли, дорожного строительства и науки стоит ожидать в текущем десятилетии у ЕГИП ВС РФ
расширенного функционала, создающего предпосылки для трансформации топогеодезического обеспечения войск в геоинформационное обеспечение военных действий19 на базе ГИС-технологий военного назначения. Это, в свою очередь, позволит расширить возможности оперативной и тактической разведки настолько, чтобы выйти за рамки традиционных средств и получить уникальные возможности по оценке обстановки на поле боя при организации и непосредственно осуществлении огневого поражения.
ПРИМЕЧАНИЯ
1 Донсков Ю.Е., Федюнин П.А., Васильев В.А. Использование геопространственных данных при определении местоположения движущейся наземной цели и ее поражении // Военная Мысль. 2020. № 12. С. 99—108.
2 Васильев В.А. и др. Концептуальная оценка разведывательного обеспечения ударных действий авиации / В.А. Васильев, П.А. Федюнин, В.А. Манин, А.В. Васильев // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2020. № 14. С. 41—53.
3 Елюшкин В.Г. Геоинформационное обеспечение военных действий. От достаточности к превосходству. М.: Самиздат, 2-е изд. дополн. и исправл. 2019. 166 с.
4 Розенберг И.Н. Геоинформационное моделирование как фундаментальный метод познания // Перспективы науки и образования. 2016. № 3 (21). С. 12—15.
5 Донсков Ю.Е., Федюнин П.А., Васильев В.А. Использование геопространственных данных...
6 Там же.
7 Жанказиев С.В. Становление жизненного цикла локального проекта интеллектуальной транспортной системы // Автотранспортные предприятия. 2012. № 11. С. 31—33.
8 Кравченко П.С., Омарова Г.А. Микроскопические математические модели
транспортных потоков. Аналитический обзор // Проблемы информатики. 2014. № 1. С. 24—31.
9 Там же.
10 Донсков Ю.Е., Федюнин П.А., Васильев В.А. Использование геопространственных данных...
11 Румянцев Д.Г., Федоров В.И. Инженерные аэроизыскания автомобильных дорог. М.: Транспорт, 1984. 240 с.
12 Федотов Г.А. Автоматизированное проектирование автомобильных дорог. М.: Транспорт, 1986. 318 с.
13 Донсков Ю.Е., Федюнин П.А., Васильев В.А. Использование геопространственных данных.
14 Назроев Н.И., Рутько И.М., Фи-сич Б.А. Роль геоинформационной среды в системе управления радиотехническими комплексами военного назначения // Военная Мысль. 2020. № 12. С. 65—72.
15 Hofer R.C., Loper M.L. DIS to day // Proceedings of the IEEE. 1995. Vol. 83, № 8. P. 1124—1137.
16 Назроев Н.И., Рутько И.М., Фи-сич Б.А. Роль геоинформационной среды.
17 Донсков Ю.Е., Федюнин П.А., Васильев В.А. Использование геопространственных данных.
18 Там же.
19 Елюшкин В.Г. Геоинформационное обеспечение военных действий.
