CC BY
130КОСМИЧЕСКИЕ УСЛУГИ
УДК 004.4:004.94:528.8 Б01 10.26732/^12023.2.06
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ СЕРВИС И ТЕХНОЛОГИИ МОНИТОРИНГА ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ЗОН ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВОГО МНОГОСПЕКТРАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
Е. Ф. ЧичковаН, Д. А. Кочин, С. А. Рогачев
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения,
г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Представлен информационно-аналитический сервис, созданный на основе практического внедрения инновационных технологий в процессы обработки многоспектральных спутниковых данных и предоставления результатов мониторинга потенциально опасных зон в различных средах (грозовые очаги, загрязнения водной поверхности взвешенными веществами, экзогенные процессы земной поверхности и степень антропогенной нару-шенности территорий). Рассмотрены технологии мониторинга и методы идентификации различных типов подстилающих поверхностей, применяемые при аналитической работе, в том числе метод эшелонированного мониторинга. Приведены описания специально разработанных способов автоматического определения параметров состояния заданных объектов и явлений по данным многоспектрального аэрокосмического зондирования. В качестве аналоговых моделей параметров контролируемых из космоса объектов и природных зон предложено использовать цифровые карты геопространственных слоев информации. Исходными данными для построения моделей служат аэрокосмическая информация различного пространственного разрешения, а также материалы маршрутных обследований, в том числе спектральные характеристики отражения для компонентов антропогенной нарушенности, полученные по данным полевого спектро-радиометра. Создана геопортальная технология представления результатов распознавания потенциально опасных зон. В работе представлены фрагменты цифровых карт, как примеры результатов проведенного мониторинга опасных явлений и процессов. Разработанный сервис возможно применять для решения различных отраслевых задач мониторинга опасных явлений и фоновых параметров природных сред, сопоставимых с пространственным и временным разрешением данных аэрокосмического зондирования.
Ключевые слова: информационно-аналитический сервис, мониторинг, потенциально опасная зона, аэрокосмическое зондирование, цифровая карта, геопортальная технология.
Введение
Создание новых технологий в области мониторинга окружающей среды резкого повышает уровни осведомленности и своевременности получения информации, например, об антропогенной нарушенности экосистем и об угрозе возникновения чрезвычайных ситуаций. В центре космических услуг «КосмоИнформ-Центр» Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения (ГУАП) на основе многолетнего выполнения оперативных задач отраслей экономики и сельского
Н efchichkova@yandex.ru © Ассоциация «ТП «НИСС», 2023
хозяйства создан информационно-аналитический сервис. Данный сервис предназначен для аналитической обработки данных, получаемых при помощи многоспектрального аэро- и спутникового зондирования. Сервис выполняет ряд функций информационно-аналитических систем (ИАС), несмотря на тот факт, что понятие ИАС до данного времени не получило достаточно четкого определения. Наиболее подходящим для решения задач мониторинга окружающей среды можно считать определение ИАС как особого класса информационных систем, предназначенных для агрегации, интеграции и интерпретации данных из разнородных информационных систем с тем, чтобы превратить их в удобную для принятия решений информацию [1]. Аналогом ИАС за рубежом явля-
ется достаточно обширный класс систем поддержки принятия решений Decision Support System или систем бизнес-аналитики Business Intelligence [2]. В настоящее время разработки ИАС в области экологического мониторинга регионального масштаба наиболее востребованы в отраслях первичного сектора экономики [3-6].
1. Функциональная схема
информационно-аналитического
сервиса
Синтез систем мониторинга окружающей среды, обеспечивающих сбор, хранение и обработку необходимой информации, формируемой
космическими, воздушными, наземными (водными) источниками, необходим для решения научных и практических задач оперативного контроля различных объектов, а также обнаружения катастрофических природных и техногенных процессов [7]. Принципы построения информационно-аналитического сервиса основаны на подобном синтезе технологий получения, обработки и представления данных аэрокосмического зондирования и сопутствующей информации. Целевое назначение - мониторинг потенциально опасных зон (ПОЗ), в основном на территории СевероЗападного федерального округа. На рис. 1 представлена функциональная схема информационно-аналитического сервиса.
133
Рис. 1. Схема информационно-аналитического сервиса мониторинга ПОЗ: 1 - веб-приложение; 2 - геоинформационный веб-сервер; 3 - сервер данных: а - картографический сервер, б - файловый сервер, в - сервер баз данных; 4 - настольная геоинформационная система; 5 - картографические данные
2. Мониторинг ПОЗ по многоспектральной спутниковой информации
Термин «мониторинг» применительно к окружающей среде был использован при проведении Стокгольмской конференции ООН по окружающей среде в 1972 году. Наиболее употребляемо в научных кругах определение мониторинга окружающей среды - комплексная система наблюдений, оценки и прогноза изменений состояния окружающей среды под влиянием антропогенных воздействий. Но предметом исследования мониторинга при потенциальных угрозах также могут выступать явления, подверженные естественным динамическим изменениям природной среды (например, в нашем случае, грозовые очаги). Поэтому под термином «мониторинг ПОЗ» далее будем понимать многоуровневую систему наблюдений, оценки, анализа и прогноза состояния окружаю-
щей среды, находящейся под воздействием естественных и антропогенных факторов.
Целеуказание на проведение мониторинга тех или иных компонентов окружающей среды (территорий, объектов, процессов, явлений) производится для идентификации ПОЗ, отслеживания их временной и пространственной динамики. Процедура мониторинга включает в себя получение и предварительную обработку данных дистанционного зондирования, тематическую обработку с привлечением вспомогательной информации, верификацию результатов, представление информации в цифровом и графическом виде для решения задач заказчиков. В качестве исходной информации дистанционного зондирования в работе сервиса используются многоспектральные данные с космических аппаратов (КА) метеорологического и природно-ресурсного назначений, данные, полученные по многоспектральным измерениям с беспилотных или пилотируемых воз-
Том 7
134
душных судов, и данные измерении полевым спек-трорадиометром PSR-1100. Многоспектральные спутниковые данные низкого пространственного разрешения (ПР) (250 м, 1 км) принимаются на собственную станцию Центра космических услуг ГУАП. Данные среднего ПР (5-30 м) являются коммерческой информацией, часть из них находится в свободном доступе для научных и образовательных целей. Спутниковые данные высокого ПР являются в настоящее время исключительно коммерческой информацией и закупаются для выполнения работ.
3. Технологии мониторинга ПОЗ
Технологии сервиса по проведению мониторинга ПОЗ включают в себя лицензионное и свободно распространяемое программное обеспечение (ПО): ScanMagic, Scanex Image Processor, Scanex TaskFlow, Quantum GIS, ERDAS IMAGINE Professional, ARGCGIS ArcEditor Desktop, Feature Analyst. ПО и программные модули собственной разработки (MeteoGamma, Monitoring, CSIndexs, CSSWebMap, RSDownload
и др.) предназначены для решения целевых задач сервиса и основаны на собственных инновационных методах и способах обработки спутниковых данных. ПО выполняет функции предварительной обработки, каталогизации данных, тематической обработки данных ДЗЗ и интеграции полученных результатов в ГИС, создания, управления, анализа и визуального представления пространственных данных, детального анализа изображений, восстановления количественных параметров типов поверхностей.
Наиболее эффективно проведение мониторинга ПОЗ при использовании разработанной технологии эшелонированного мониторинга, когда применяются три уровня синхронных (по возможности) измерений и наблюдений: космическими аппаратами, аппаратурой воздушных судов и полевыми обследованиями. Базовые технологии мониторинга ПОЗ включают в себя набор методов и средств обработки многоспектральной информации, разработанные в том числе при выполнении научно-исследовательских работ [8]. В таблицу сведены основные проекты сервиса, реализованные в период с 2012 по 2022 гг.
Таблица
Основные проекты сервиса по проведению мониторинга ПОЗ
№ п/п Наименование проекта мониторинга ПОЗ Основные методы и технологии мониторинга Исходные данные (КА/аппаратура) Заказчик
1 Грозовые очаги Программный комплекс «МетеоГамма». Кластерный анализ. Аппроксимационные модели восстановления параметров верхней границы облаков, статистические модели NOAA/AVHRR. METOP/AVHRR ГУАП: высшее образование, дополнительное образование
2 Загрязнение воды взвешенными минеральными и органическими веществами; цветение воды сине-зелеными водорослями;тепловое загрязнение. ПО обработки данных MODIS «Monitoring». Специализированная программа IMAPP. Метод расщепленного окна Terra/MODIS. Aqua/MODIS. Landsat-5, 7, 8/TM ФКП «Дирекция КЗС г. СПб Минстроя России»
3 Зарастание сельскохозяйственных земель древесно-кустарниковой растительностью и сорняками Классификационные модули ПО. Нормализованные дифференцированные разностные индексы. Трехуровневый метод эшелонированного мониторинга Sentinel-2A, 2В. Гексакоптер/ MicaSense RedEdge 3 Комитет по агропромышленному и рыбо-хозяйственному комплексу Ленинградской области
4 Ареалы борщевика Сосновского на землях сельхоз назначения Классификационный модуль ПО. Изобретение в части способа определения параметров состояния почвенно-раститель-ного покрова по данным многоспектрального аэрокосмического зондирования (Индекс борщевика Сосновского) RapidEye. Sentinel-2A, 2В. Landsat-7, 8 Комитет по агропромышленному и рыбо-хозяйственному комплексу Ленинградской области
Окончание таблицы
5 Опасные геологические процессы вдоль линейных объектов Классификационные модули ПО. Динамический метод использования разновременной информации. Метод комплек-сирования данных разного пространственного разрешения Sentinel-2A, 2В. WorldView-2, 3. Spot-4,5,6. GeoEye-1. Pleiades 1B ФГБУ «Центр лабораторного анализа и технических измерений по Северо-Западному федеральному округу»
6 Экзогенные процессы (заболачивание, эрозионные процессы, подтопление) при строительстве и эксплуатации производственных объектов Классификационные модули ПО. Динамический метод использования разновременной информации. Метод комплек-сирования данных разного пространственного разрешения. Двухуровневый метод эшелонированного мониторинга Sentinel-2A, 2В. WorldView-2, 3 ФГБУ «Центр лабораторного анализа и технических измерений по Северо-Западному федеральному округу»
7 Свалки, вырубки леса, карьеры Классификационные модули ПО. Трехуровневый метод эшелонированного мониторинга Sentinel-2A, 2В. RapidEye. WorldView-2, 3. Квадрокоптер/ GoPro Hero 3 Sentinel-2A, 2В. RapidEye. WorldView-2, 3. Квадрокоптер/ GoPro Hero 3 Государственное задание СПбНЦ РАН в 2014-2016 гг.
135
4. Примеры реализованных проектов
Результаты прикладных работ по мониторингу, предоставляемые через информационно-аналитический сервис заказчикам, представляют собой карты-схемы с нанесением ПОЗ, а именно грозовых очагов (рис. 2), загрязнения водных объектов (рис. 3), опасных геологических процессов, вырубок леса (рис. 4), ареалов сорной растительности (рис. 5), произрастания кустарниково-дре-весной растительности на землях сельхозназначения, заболачивания, подтопления объектов, тепловых аномалий (рис. 6) и пр.
К опасным метеорологическим явлениям относятся явления погоды, которые интенсивностью, продолжительностью и временем возникновения представляют угрозу безопасности людей, а также могут нанести значительный ущерб отраслям экономики. На рис. 2 в оперативном режиме по информации с метеорологического спутника через восстановление высоты верхней границы определены ПОЗ кучево-дождевой облачности, вызывающие сильный ветер и сильный дождь.
Контроль состояния восточной части Финского залива производится в связи с многократно возросшей антропогенной нагрузкой на акватории восточной части Финского залива, где регулярно проводятся строительные, грунтона-мывные, дноуглубительные работы. Структура и текстура оптических неоднородностей, выявляемых на спутниковых изображениях в видимом и инфракрасном диапазонах, зависят от степени антропогенной нагрузки, типа взвешенных ве-
ществ поверхностного слоя воды, наличия процесса цветения воды водорослями, гидродинамических условий в акватории на момент съемки. На изображении (рис. 3) хорошо различимы источники загрязнения в восточной части Финского залива в зоне влияния комплекса защитных сооружений (КЗС) в период окончания строительства (2009 г.). В Невской губе выделяется зона строительства Морского фасада Санкт-Петербурга небольшим шлейфом повышенной мутности (7,5 км2), направленным в сторону острова Котлин. Другим источником загрязнения в Невской губе является зона вдоль прибрежной линии от Южной Лахтинской отмели. Здесь зона повышенной мутности площадью 52 км2 расположена вдоль Морского канала и пополняет зону загрязнения вдоль КЗС. Третий источник повышенной мутности в Невской губе - очистные сооружения в северной части акватории с направленностью стока в северные ворота дамбы. Зоны повышенной мутности на данном изображении занимают 40 % площади Невской губы [9].
На рис. 4 приведено расположение вырубок леса, являющихся ПОЗ, обнаруженных модулями классификации данных КА RapidEye и Sentinel-2 за период 2013-2016 гг., вдоль трассы СевероЕвропейского газопровода. Вырубки определяют изменения природной среды (переувлажнение почв, ухудшение дренажа, изменение гидрологического режима, увеличение поверхностного стока) и, таким образом, оказывают влияние на состояние газопровода. Происходит почти полное разрушение растительности и сильнейшее изменение условий существования растений.
Том 7
136
Рис. 2. Высота верхней границы кучево-дождевых (грозовых) облаков, КА NOAA 17
Рис. 3. Оценка площадей зон повышенной мутности в зоне влияния КЗС, КА Terra/MODIS
Рис. 4. Расположение основных зон вырубок леса в 2013-2016 гг. вдоль трассы СевероЕвропейского газопровода на территории Ленинградской области, КА Sentinel-2
Е. Ф. Чичкова, Д. А. Кочин, С. А. Рогачев
Информационно-аналитический сервис и технологии мониторинга потенциально опасных зон
Так как нагревание воды в водоемах-охладителях Ленинградской атомной электростанции (ЛАЭС) приводит к сбросу в Финский залив воды, сильно отличающейся по температуре от фоновых значений, то важен контроль ПОЗ теплового загрязнения Копорской губы. На рис. 5 приведена тепловая карта с восстановленной по спутниковым данным температурой поверхности воды. По полученным данным рассчитываются температурные градиенты и выявляются ПОЗ зарастания и изменчивости прибрежных вод в зависимости также от других факторов среды.
На рис. 6 приведены результаты обнаружения зон произрастания борщевика Сосновского (БС). Широкое распространение БС получил в результате программы решения проблем производства кормов для животноводства еще в СССР. В настоящее время БС внесен в реестр сорных растений и представляет опасность для окружающей среды и человека. Опасность наличия БС вблизи населенных пунктов заключается в высокой ве-
роятности травмирования местного населения, вблизи водоемов - вероятности попадания гербицидов в водоем при уничтожении БС химическим способом. Высокая скорость распространения БС определяет актуальность проведения мониторинга ареалов его произрастания на регулярной основе по спутниковым данным. Разработанный метод отслеживания зон распространения БС по космическим данным [8] применен для оценки площади, занимаемой растениями данного вида, в Новгородской области.
Пример результата проведения эшелонированного мониторинга ПОЗ (полигонов твердых бытовых отходов; свалок промышленных, строительных и бытовых отходов) в прибрежной полосе Ладожского озера и на его водосборе приведен на рис. 7. Эшелонированный мониторинг - специально разработанная методика, предполагающая одновременную обработку информации с космических аппаратов, беспилотных воздушных судов
(БВС) и наземных обследований. Верификация \
Рис. 5. Температурный режим, зона сброса из водоемов-охладителей ЛАЭС в Финский залив, КА Landsat-8
137
Рис. 6. Результаты обнаружения БС в Старорусском районе Новгородской области,
КА Sentinel-2А
Том 7
138
Рис. 7. Эшелонированный мониторинг водотоков южного побережья Ладожского озера. Свалки на карьере у поселка Приладожский, КА RapidEye и БВС
полученных данных дистанционного зондирования проведена по результатам маршрутных исследований, включающих забор проб воды из ближайших к местам экологической опасности водотоков на предмет токсичности. Применение беспилотных воздушных судов с целью верификации космических данных выявило целый ряд его достоинств, а именно позволило быстро и точно идентифицировать заброшенные полигоны промышленных отходов и несанкционированные свалки в заданном районе, в том числе ряд объектов, недоступных для наземного обследования.
Рис. 8 представляет собой совмещенные ГИС слои, выделенные по спутниковой информации высокого пространственного разрешения (0,5 м) на основе заверочных полевых маршрутов. При строительстве и эксплуатации линейных объектов производится мониторинг потенциально опасных зон в разные временные пери-
оды и отслеживается динамика происходящих процессов.
На рис. 9 представлен список слоев геопространственной информации проекта QGIS с данными эшелонированного мониторинга на основе съемки с КА WorldView-3 и синхронных многоспектральных измерений с БВС [6]. При анализе данных использованы 10 нормализованных индексов для идентификации почв и состояния растительного покрова. Проект содержит тематические векторные слои, а также растровые слои, полученные в результате обработки данных спутниковой съемки поля с культурой тритикале и полей под паром в Самарской области.
Для всех представленных в таблице проектов ключевым звеном информационно-аналитического сервиса является использование геоинформационной системы в качестве инструмента представления и анализа геопространственных данных [7].
Рис. 8. Заболоченная ПОЗ в районе строительства автодорог, КА WorldView-3
139
Рис. 9. Геоинформационной проект «Самара-поле» в системе QGIS
Заключение
Разработанный информационно-аналитический сервис в данный момент применяется для автоматизированной обработки аэрокосмических данных разного пространственного разрешения от сантиметрового до километрового диапазонов. Его функционал позволяет идентифицировать и классифицировать различные подстилающие поверхности, распознавать ПОЗ, используя разнородную геопространственную информацию,
а также данные полевых обследований и ретроспективные материалы. Сервис развивается методологически и технологически по мере появления данных современной многоспектральной аппаратуры и постановке новых задач мониторинга ПОЗ, а также с ростом уровня технического оснащения и автоматизации. Результаты мониторинга ПОЗ и определения фоновых параметров природных сред, предоставляемые сервисом, используются для решения различных отраслевых задач в Северо-Западном федеральном округе.
Список литературы
[1] Пьянков О. В. Информационно-аналитическая система: назначение, роль, свойства // Информационная безопасность регионов. 2014. № 1 (14). С. 21-26.
[2] Schlegel K. Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms [Электронный ресурс]. URL: http:// www.gartner.com (дата обращения: 02.10.2022).
[3] Соколов С. С., Сторчак Т. В., Тихомиров Я. Н. Разработка информационно-аналитической системы экологического мониторинга для слежения за текущим состоянием окружающей среды на территории нефтяных месторождений // Бюллетень науки и практики. 2017. № 4 (17). С. 170-183.
[4] Телегина М. В. Визуализация данных системы производственного экологического мониторинга // Прикладная информатика. 2009. № 2 (20). С. 107-114.
[5] Путивцева Н. П., Наливко К. В. Автоматизированная система экологического мониторинга // Проблемы современной науки и образования. 2013. № 4 (18). С. 22-23.
[6] Юронен Ю. П., Иванов В. В., Борисевич А. Н. Разработка системы оперативного экологического мониторинга Красноярского края // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2015. Т. 4. № 2. С. 98-102.
[7] Бондур В. Г. Современные подходы к обработке больших потоков гиперспектральной и многоспектральной аэрокосмической информации // Исследование Земли из космоса. 2014. № 1. С. 4-17.
[8] Григорьев А. Н., Зайцев В. В., Рыжиков Д. М., Чичкова Е. Ф. Способ определения параметров состояния почвенно-растительного покрова по данным многоспектрального аэрокосмического зондирования. Пат. № 2657363 Российская Федерация, 2018. Бюл. № 17.
[9] Чичкова Е. Ф., Минаков Е. П. Мониторинг Финского залива на основе спутниковой информации // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 208-212.
Том 7
[10] Чичкова Е. Ф., Грядунов Д. А., Зайцев В. В., Каплин В. Г., Кочин Д. А. Оценка фитосанитарного состояния полей самарского полигона по данным эшелонированного мониторинга // Исследование Земли из космоса. 2022. № 5. С. 74-86.
[11] Рогачев С. А., Матьяш В. А. Веб-картография. Представление разнородной пространственной информации // Труды СПИИРАН. 2013. № 6 (29). С. 132-143.
140
INFORMATION AND ANALYSIS SERVICE AND TECHNOLOGY FOR MONITORING POTENTIALLY HAZARDOUS AREAS FROM SATELLITE MULTI-SPECTRAL SENSING DATA
E. F. Chichkova, D. A. Kochin, S. A. Rogachev
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, Saint Petersburg, Russian Federation
An information and analytical service is presented, created on the basis of the practical implementation of innovative technologies in the processing of multispectral satellite data and the provision of monitoring results for potentially hazardous areas in various environments. Monitoring technologies and methods for identifying various types of underlying surfaces, including the layer-by-layer method of monitoring, are considered. Descriptions are given of specially developed methods for automatically determining the state parameters of given objects and phenomena according to multispectral aerospace sensing data. It is proposed to use digital maps of geospatial layers of information as analog models of the parameters of objects and natural areas controlled from space. The initial data for building models are aerospace information of various spatial resolutions, as well as route survey materials. A geoportal technology for presenting the results of recognition of potentially hazardous areas has been created. The developed service can be used to solve various industry problems of monitoring hazardous phenomena and background parameters of natural environments, comparable with the spatial and temporal resolution of aerospace sensing data.
Keywords: information and analytical service, monitoring, potentially hazardous area, aerospace sensing, digital map, geoportal technology.
References
[1] Pyankov O. V. Informacionno-analiticheskaya sistema: naznachenie, rol', svojstva [Information-analytical system: purpose, role, features] // Information Security of Regions, 2014, no. 1 (14), pp. 21-26. (In Russian)
[2] Schlegel K. Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms. Available at: http://www.gartner. com (accessed 02.10.2022).
[3] Sokolov S. S., Storchak T. V, Tikhomirov Ya. N. Razrabotka informacionno-analiticheskoj sistemy ekologicheskogo monitoringa dlya slezheniya za tekushchim sostoyaniem okruzhayushchej sredy na territorii neftyanyh mestorozhdenij [Development of an information and analytical system of environmental monitoring to monitor the current state of the environment in the oilfields] // Bulletin of Science and Practice, 2017, no. 4 (17), pp. 170-183. (In Russian)
[4] Telegina M. V Vizualizaciya dannyh sistemyproizvodstvennogo ekologicheskogo monitoringa [Data visualization in the structure of system for industrial ecological monitoring] // Journal of Applied Informatics, 2009, no. 2 (20), pp. 107-114.
[5] Putivtseva N. P., Nalivko K. V. Avtomatizirovannayasistema ekologicheskogo monitoringa [Automated environmental monitoring system] // Modern problems of science and education, 2013, no. 4 (18), pp. 22-23. (In Russian)
Е. Ф. Чичкова, Д. А. Кочин, С. А. Рогачев
Информационно-аналитический сервис и технологии мониторинга потенциально опасных зон
[6] Yuronen Yu. P., Ivanov V. V., Borisevich A. N. Razrabotka sistemy operativnogo ekologicheskogo monitoringa Krasnoyarskogo kraya [Development of the operational ecological monitoring system of the Krasnoyarsk territory] // Interexpo GEO-Siberia, 2015, vol. 4, no. 2, pp. 98-102. (In Russian)
[7] Bondur V. G. Sovremennye podkhody k obrabotke bolshikh potokov giperspektralnoj i mnogospektralnoj aehrokosmicheskoj informacii [Modern approaches to processing large flows of hyperspectral and multispectral aerospace information] // Issledovanie Zemli iz kosmosa, 2014, no. 1, pp. 4-17. (In Russian)
[8] Grigorev A. N., Zajtsev V. V., Ryzhikov D. M., Chichkova E. F. Sposob opredeleniya parametrov sostoyaniya pochvenno-rastitel'nogo pokrova po dannym mnogospektral'nogo aehrokosmicheskogo zondirovaniya [Method of determining parameters of state of vegetative ground cover by multispectral aerospace probing data]. Patent RU 2657363, 2018, bulletin no. 17.
[9] Chichkova E. F., Minakov E. P. Monitoring Finskogo zaliva na osnove sputnikovoj informacii [Monitoring of the Gulf of Finland on the basis of the satellite data] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2010, vol. 7, no. 3, pp. 208-212. (In Russian) 141
[10] Chichkova E. F., Gryadunov D. A., Zaitsev V. V, Kaplin V. G., Kochin D. A. Ocenka fitosanitapnogo sostojanija polej samarskogo poligona po dannym jeshelonirovannogo monitoringa [Assessment of the phytosanitary condition of the fields of the samara test site according to tiered monitoring data] // Issledovanie Zemli iz kosmosa, 2022, no. 5, pp. 74-86. (In Russian)
[11] Rogachev S. A., Matyash V. A. Veb-kartografiya. Predstavlenie raznorodnoj prostranstvennoj informacii [Web mapping. representation of nonuniform spatial information] // SPIIRAS Proceedings, 2013, no. 6 (29), pp. 132-143. (In Russian)
Сведения об авторах
Кочин Дмитрий Александрович - научный сотрудник Центра космических услуг «КосмоИнформ-Центр» ГУАП. Окончил Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП) в 2015 году и аспирантуру ГУАП в 2019 году. Область научных интересов: геоинформационные системы, нейронные сети, обработка цифровых данных, обработка изображений, автоматизация процессов анализа и обработки данных.
Рогачев Сергей Александрович - старший преподаватель кафедры «Компьютерных технологий и программной инженерии» ГУАП. Окончил ГУАП в 2012 году и аспирантуру ГУАП в 2016 году. Область научных интересов: геоинформационные системы, анализ данных, исследования Земли из космоса, машинное обучение, искусственные нейронные сети.
Чичкова Елена Федоровна - кандидат географических наук, директор Центра космических услуг «КосмоИнформ-Центр» ГУАП. Окончила географический факультет Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова по специальности «Метеорология и климатология» в 1987 году и аспирантуру в 1993 году. Область научных интересов: спутниковая метеорология, обработка цифровых данных, дистанционное зондирование, распознавание образов, геофизика, охрана окружающей среды.
