CC BY
52
УДК 004; 502; 504; 631
КОМПЛЕКСНАЯ ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ МОНИТОРИНГА РАЙОНА
DOI: 10.24411/1816-1863-2019-14071
о
С. В. Шайтура, к. т. н, доцент, к
руководитель ОПОП «Науки о Земле», о
Российский университет транспорта о
(МИИТ), Москва, Россия, я
swshaytura@gmail.com, М. Ю. Васкина, аспирантка, Российский университет транспорта (МИИТ), Москва, Россия, mani-16@yandex.ru
Как известно, на сегодня ситуация существования лесного и водного хозяйства Дальнего Востока при природных катаклизмах летнего периода требует особого внимания и, соответственно, контроля. В статье предлагается концепция создания комплексной цифровой модели мониторинга данного региона, которая позволит обеспечивать отслеживания как длительно текущих процессов (рост лестных массивов, изменения среды и состава массивов, предупреждение пожаров, своевременного анализа и предупреждения подобных процессов), так и аварийные, нештатные ситуации в природных зонах страны. Это касается как лесного хозяйства, так и водного. В нашей разработке предусматривается как использование средств космического мониторинга, так и м ониторинг беспилотными средствами. В статье предлагается создать цифровую модель по результатам космическим и аэрофотоснимкам, которая в дальнейшем будет использоваться для анализа и контроля беспилотными летательными аппаратами.
As you know, today the situation of the forestry and water management of the Far East during the natural disasters of the summer period requires special attention and, accordingly, control. The article proposes the concept of creating a comprehensive digital model for monitoring this region, which will allow tracking both long-term ongoing processes (growth of flattering arrays, changes in the environment and composition of arrays, fire prevention, timely analysis and prevention of such processes) and emergency, emergency situations in natural areas countries. This is applied to both forestry and water. Our development envisages both the use of space monitoring and unmanned aerial monitoring. The article proposes to create a digital model based on the results of space and aerial photographs, which will later be used for analysis and control of unmanned aerial vehicles.
Ключевые слова: цифровая м оде ль местности, пространственная экология, мониторинг, дистанционное зондирование Земли, многоканальные снимки, землепользование, геоинформационный сервис, космический мониторинг, космосъемка, ретроспективный анализ, беспилотные летательные аппараты.
Keywords: digital terrain model, space ecology, monitoring, remote sensing of the Earth, multi-channel images, land use, geoinformation service, space monitoring, satellite imagery, retrospective analysis, unmanned aerial vehicles.
Введение
Модели и методы
Для районов Дальнего Востока и Сибири с большими труднодоступными территориями очень важной задачей является мониторинг природных ресурсов района [1]. Мониторинг может осуществляться по космическим снимкам, при помощи съемки с самолетов, вертолетов и беспилотными аппаратами (рис. 1).
Для координации всех действий необходимо создать ситуационный центр, который будет осуществлять сбор и обработку всей актуальной информации по району на основе космических снимков и с беспилотных летательных аппаратов. Интеграция всей пространственно-распределенной информации должна производиться на основе геоинформационных систем [2].
Геоинформационные системы (ГИС) с комплексным использованием данных дистанционного зондирования (космическая и аэрофотосъемка) являются эффективным инструментом познания и оценки взаимодействия различных компонентов в гео- и экосистемах различного уровня от локального до регионального и глобального. Они позволяют проводить пространственный сопряженный анализ изменений природы и природно-экономичес-ких комплексов, находить тенденции негативных процессов и событий в реальном времени, проектировать и прогнозировать различные «сценарии» последствий природопользования.
Анализ аэрокосмической информации дает возможность создавать электронные
О ^
т О ш
Рис. 1. Сферы космического мониторинга и мониторинга при помощи беспилотных летательных аппаратов
карты местности с учетом актуальных изменений на исследуемых территориях, что в совокупности с цифровыми моделями рельефа (ЦМР), картографической и атрибутивной информацией обеспечит мониторинг [3—5], оценку динамики и прогнозирование состояния объекта в целом.
Аэрокосмическая информация [6], как правило, представляется в виде данных со спутников дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Данные спутники обладают высококачественной съемочной аппаратурой и высокоточными сенсорами, способными улавливать малейшие изменения в видимом и невидимом инфракрасных спектрах. Развитие спутникового съемочного оборудования является основой развитие все геоинформационной индустрии.
При взаимодействии с непосредствен -ным потребителем космической информации ключевую роль играют системы по извлечению космических снимков — различные архивы и базы данных. Важно, чтобы сервис [1] по предоставлению спутниковых снимков эффективно работал, был понятен и прост в использовании. Третьим важным элементом работы с космической информацией является программный продукт, представляющий собой инструмент обработки спутниковых данных. На сегодняшний день рынок может представить пользователю множество продуктов, отличающихся по своему функционалу, интерфейсу и, разумеется, цене. Любой оператор геоинформационной
системы, любая компания, работающая в данной отрасли, может подобрать наиболее подходящий инструмент для себя, варьируя между ценой и набором функций. Но несмотря на разнообразие инструментов, ко всем ним применяются единые требования, соблюдение которых гарантирует свободную и долгую жизнь на рынке геоинформационных систем.
Как правило, информацию при ретроспективном анализе территории для наглядности представляют в форме тематических карт. Это позволяет непосредственно увидеть те процессы, что произошли на исследуемой территории за отобранный промежуток времени. Ретроспективный анализ способен дать четкое понимание всех произошедших с объектом исследования изменений и, основываясь на сформированном опыте, может помочь спрогнозировать дальнейшие изменения, что является несомненным преимуществом данного метода [3].
Космический мониторинг является эффективным методом получения достоверных данных о земной поверхности. Он помогает отслеживать стихийные бедствия, состояние окружающей среды и все изменения, связанные с деятельностью человека. Современные радиолокационные спутники позволяют специалистам наблюдать поверхность независимо от состояния атмосферы [6, 7].
Основным продуктом космического мониторинга является снимок. Фотография — это двухмерное изображение, полученное в результате дистанционной регистрации техническими средствами собственного или отраженного излучения и предназначенное для обнаружения качественного и количественного исследования объектов, явлений и процессов путем декодирования, измерения и картирования.
Как правило, существует два типа спутников, которые собирают изображения — оптоэлектронные и радиолокационные. Оптоэлектронные спутники чувствительны к инфракрасным длинам волн и видимым объектам. Изображения с оптико-электронного спутника могут быть выполнены в панхроматическом или муль-тиспектральном режимах. Это полезно для мониторинга землепользования, обнаружения токсичных отходов, городского планирования и т. д.
Космические снимки
Анализ и преобразование ЦМ
Карты местности
Съемка с БПЛА
О
Цифровая модель местности
О
Трехмерные модели
Результаты наземных измерений
Обработка и прогнозирование
Цифровые данные для расчетов
Ш
О ^
О
О -1
Рис. 2. Цифровая модель местности района
Радиолокационные спутники используют сверхвысокие частоты для дистанционного зондирования поверхности Земли. Сверхвысокая частота позволяет этим спутникам собирать данные через облака, дым, дымку и иногда через растительность. Его также можно эксплуатировать как днем, так и ночью.
Космические снимки м ожно использовать для создания цифровой модели местности (рис. 2) и ретроспективного анализа. Для получения текущей обстановки о местности применяют фото- и видеосъемку с БПЛА.
Мониторинг беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) на порядок дешевле космического и в разы меньше по стоимости вертолетной платформы.
Результаты и обсуждение
Ретроспективный анализ аэрофото-и космо-снимков
Ретроспективный анализ — это анализ информации, полученной по результатам дешифрирования аэрофото- и кос-мо-снимков за определенные промежутки времени. Если имеется архив таких снимков, то можно провести исследования тех или иных показателей земной поверхности за определенный период времени.
Объектом ретроспективного анализа может служить любая местность, поверхность которой регулярно снималась аэро-и космическими аппаратами продолжительное время [8].
Этот метод позволяет сравнивать результаты, которые планировали и те, которые достигли в реальности. Также в нем учитываются предыдущий опыт, что позволяет оптимизировать все процессы и регулировать риски в будущем.
К недостаткам данного метода можно отнести своего рода предвзятость анализа, его привязанность к показателям, свойственным исходному состоянию исследуемой местности. За исходное состояние берется то положение, в котором находился объект исследования на момент фиксации первого взятого для анализа снимка. Этот фактор не позволяет взглянуть на анализируемую территорию «чистым» взглядом. Постоянное сравнение двух и более состояний объекта может отвлечь исследователя от деталей, формирующих потенциал местности в какой-либо области.
Из данного недостатка выходит и следующий. При проведении ретроспективного анализа выводится определенная тенденция в отношении исследуемого объекта. Производится прогноз, базирующийся на уже имеющихся фактах, возникших из прошлого опыта. Однако чрезмерное сосредоточение на них мешает видеть картину целиком и предупредить возможное непредсказуемое влияние «со стороны» или непредсказуемое развитие событий, не укладывающееся в сформированные представления о характере происходящих изменений. Примером может быть внезапная стихийная катастрофа крупных масштабов, вроде извержения спящего вулкана
IK
О ^
m О ш
или землетрясения. Поэтому при прогнозировании на основе ретроспективного анализа всегда нужно опираться на текущее состояние исследуемого л андшафта, а также на д анные смежных систем мониторинга, осуществляющих на нем свою деятельность.
Ретроспективный анализ — это продуктивный и надежный метод исследования. Он позволяет понять, какие изменения произошли с объектом анализа, какие факторы на это повлияли и что можно ожидать в дальнейшем. Развитие методики, расширение и усовершенствование инструментария станет подспорьем для продвижения ретроспективного анализа как метода анализа данных дистанционного зондирования.
Беспилотные летательные аппараты
За последнее время накоплен большой опыт в создании беспилотных летательных аппаратов. Существуют беспилотные аппараты различной конструкции с различным весом, дальностью полета, массой полезной нагрузки, вариантов посадки и запуска. Повышенный интерес к их использованию вызван простотой их конструкции, относительно небольшой стоимостью, оперативностью (табл. 1).
Для мониторинга обычно используются БПЛА 1-го и 2-го класса. Это обусловлено тем, что при увеличении массы увеличивается энергия, выделяемая при его посадке, что может повредить БПЛА. БПЛА, сконструированные по типу вер-
толета, лишены этого недостатка, но они не могут летать на далекие расстояния.
Фотоаппаратура, устанавливаемая на БПЛА
Существует огромный диапазон устройств записи изображений, доступных для применения на БПЛА. Типичные д ат-чики можно условно классифицировать следующим образом:
• экшн и рыбий глаз камеры;
• камеры для потребительского рынка;
• камеры для профессионального применения;
• промышленные камеры;
• метрические камеры для явных фотограмметрических применений;
• скоростные камеры;
• панорамные камеры;
• многокамерные системы. Доступность цифровых устройств регистрирования варьируется от массовых продуктов, например камер смартфонов, до специальных высокопроизводительных датчиков, используемых для специальных применений, таких как высокоскоростная визуализация. Датчики с глобальным затвором требуются для большинства динамических применений, когда камера или объект движутся относительно друг друга.
Фотоаппаратура, устанавливаемая на БПЛА, позволяет получить цифровое изображение м естности с разрешение 3 см на пиксель. Обработка изображений производится так же, как и в традиционной аэрофотосъемке. Применение двухчастот-
Классификация БПЛА
Таблица 1
N класса Класс БПЛА Взлетная масса, кг Дальность действия, км Примеры БПЛА
1 Микро и мини — ближнего 5 25-40 Geoscan 101, ZALA 421-11,
радиуса действия Элерон, БРАТ
2 Легкие — малого радиуса действия 5-50 10-120 Geoscan 300, Орлан-10
3 Легкие — среднего радиуса 50-100 70-150 ZALA 421-09, Дозор-2,
действия Пчела-1Т
4 Средние 100-300 150-1000 Бином, Комар, Берта, Беркут,
Иркут-200
5 Среднетяжелые 300-500 70-300 Колибри, Данэм, Аист, Дозор-3
6 Тяжелые — среднего радиуса >500 70-300 Ту-243, Иркут-850, Нарт
действия
7 Тяжелые — большой продолжи- >1500 1500 Predator, Heron, Зонд-1, БасС
тельности полета
ной ГЛОНАС/GPS системы глобального позиционирования для определения центров фотографирования дает точность их определения не хуже 5 см.
Цели мониторинга района
Основные направления мониторинга при помощи БПЛА, которые предлагаются на сегодня:
— мониторинг местности, состояние лесного массива, временные и возрастные фиксации изменения посадок;
— поиск и контроль лесных пожаров, разработки повышения эффективности пожаротушения;
— поиск и спасение, координация деятельности при ЧС;
— поиск потерявшихся в лесу, унесенных на водоемах, реках и т. д.;
— мониторинг ледовой обстановки, изменений в состоянии рек, водохранилищ;
— разведка движения судна, косяков рыбы, морской фауны;
— анализ по мониторингу за ситуациями на соответствующих территориях наблюдения внештатных ситуаций, приближение ЧС в природных резких изменениях, контроль за перемещениями больших воздушных масс;
— мониторинг и учет животного мира на подконтрольных территориях;
— передвижение животных на особых, подлежащих сохранению территориях.
Технология создания комплекса мониторинга района
Комплекс мониторинга района включает в себя ситуационный центр, оснащенный средствами вычислительной техники и средствами связи, средства космического мониторинга и гибридную платформу с БПЛА большого радиуса д ействия с бензиновой установкой и малого радиуса действия с электрической установкой. Обе платформы комплектуются системой ГЛОНАС/GPS и GSM. Радиус действия комплекса на платформе БПЛА — до 100 км со скоростью до 60 км/час, на
платформе БЛА — до 15 км со скоростью 60 км/ч.
Аэрофотосъемка выполняется беспилотным летательным аппаратом, с высокоточным ГНСС приемником на борту или с помощью измерения наземных опоз-наков при помощи наземного геодезического оборудования с высокой точность. В дальнейшей аэрофотоснимки проходят фотограмметрическую обработку и геометрической коррекцию.
Заключение
Целью статьи является проведение комплексного исследования для выработки предложений по улучшению экологической обстановки района. Космический мониторинг является эффективным средством контроля экологической обстановки в регионах. Регулярное дистанционное зондирование Земли помогает отслеживать природные процессы, а также изменения, вызванные деятельностью человека и животных. Современные радиолокационные аппараты позволяют наблюдать за земной поверхностью в любое время суток, независимо от состояния атмосферы.
Космический мониторинг широко используется при изучении ландшафтной структуры, природных ресурсов и видов природопользования, а также для анализа степени загрязнения атмосферы, земельных и водных ресурсов, при оценке антропогенного и техногенного воздействия на окружающую среду.
На наш взгляд, создание комплексов мониторинга района Сибири и Дальнего Востока является насущной, жизненно необходимой задачей. Такие комплексы позволят решить ряд задач по слежению за состоянием территории и предотвратят ущербы от возникновения чрезвычайных ситуаций. Комплексы мониторинга позволят следить за перемещением грузов по автомобильным и железным дорогам, производить сервисное обслуживание населения, способствовать развитию туризма.
CD О Ф
О
О -1
Библиографический список
1. Шайтура С. В. Разработка технологии мониторинга района с использованием беспилотных летательных аппаратов // Славянский форум. — 2019. — № 2 (24). — С. 87—93.
2. Shaitura S. V., Kozhaev Yu. P., Ordov K. V., Vintova T. A., Minitaeva A. M., Feoktistova V. M. Geoin-formation services in a spatial economy // International Journal of Civil Engineering and Technology. — 2018. — Т. 9. № 2. — С. 829—841.
3. Васкина М. Ю. Ретроспективный анализ космических снимков местности // Славянский фо-* рум. — 2019. — № 1 (23). — С. 166—173.
¡^ 4. Зверев А. Т., Фисенко Е. В., Савин И. Ю. Космический мониторинг агрофитоценозов // Совре-
^ менные наукоемкие технологии. — 2013. — № 8—1. — С. 14—18.
^ 5. Кудж А. С. Сбор и измерение геоданных в науках о Земле // Славянский форум. — 2013. —
15 № 2 (4). — С. 135—138.
, Ф 6. Маркелов В. М., Цветков В. Я. Геомониторинг // Славянский форум. — 2015. — № 2 (8). —
С. 177—184.
7. Незамов В. И., Незамова А. В. Характеристика качественного состояния земель при космическом мониторинге землепользования // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. — 2011. — № 1 (52). — С. 73—79.
8. Розенберг Г. С., Саксонов С. В., Кузнецова Р. С., Сенатор С. А. Космический мониторинг в ланд-шафтно-экологических исследованиях // Известия Самарского научного ц ентра Российской академии наук. — 2012. — Т. 14. — № 1. — С. 9—14.
INTEGRATED DIGITAL AREA MONITORING MODEL
S. V. Shaitura, Ph. D. (Engineering), Associate Professor, Head of the OPOP "Earth Sciences", Russian University of Transport (MIIT), Department "Geodesy, geoinformatics and navigation", Moscow, Russia, swshaytura@gmail.com,
M. Yu. Vaskina, Graduate Student, Russian University of Transport, mani-16@yandex.ru, Moscow, Russia
References
1. Shaytura S. V. Razrabotka tekhnologii monitoringa rajona s ispol'zovaniem bespilotnyh letatel'nyh appa-ratov [Development of technology for monitoring the area using unmanned aerial vehicles] Slavyanskij forum [Slavic Forum]. 2019. No. 2 (24). P. 87-93 [In Russian].
2. Shaitura S. V., Kozhaev Yu. P., Ordov K. V., Vintova T. A., Minitaeva A. M., Feoktistova V. M. Geoin-formation services in a spatial economy. International Journal of Civil Engineering and Technology. 2018. Vol. 9, No. 2. P. 829-841.
3. Vaskina M. Yu. Retrospektivnyj analiz kosmicheskih snimkov mestnosti [A retrospective analysis of space images of the area]. Slavyanskij forum [Slavic Forum]. 2019. No. 1 (23). P. 166—173 [in Russian].
4. Zverev A. T., Fisenko E. V., Savin I. Yu. Kosmicheskij monitoring agrofitocenozov [Space monitoring of agrophytocenoses]. Sovremennye naukoemkie tekhnologii [Modern high technology]. 2013. No. 8—1, P. 14—18 [in Russian].
5. Kuj A. S. Sbor i izmerenie geodannyh v naukah o Zemle [Collection and measurement of geodata in earth sciences]. Slavyanskij forum [Slavic Forum]. 2013. No. 2 (4). P. 135—138 [in Russian].
6. Markelov V. M., Tsvetkov V. Ya. Geomonitoring [Geomonitoring]. Slavyanskij forum [Slavic Forum]. 2015. No. 2 (8). P. 177—184 [in Russian].
7. Nezamov V. I., Nezamova A. V. Harakteristika kachestvennogo sostoyaniya zemel' pri kosmicheskom monitoringe zemlepol'zovaniya [Characterization of the quality of land during space monitoring of land use]. Vestnik Krasnoyarskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of the Krasnoyarsk State Agrarian University]. 2011. No. 1 (52). P. 73—79 [in Russian].
8. Rosenberg G. S., Saxonov S. V., Kuznetsova R. S., Senator S. A. (2012) Kosmicheskij monitoring v land-shaftno-ekologicheskih issledovaniyah [Space monitoring in landscape-ecological research]. Izvestiya Sa-marskogo nauchnogo centra Rossijskoj akademii nauk. [Vestnik Krasnoyarskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta]. Vol. 14. No. 1. P. 9—14 [in Russian].
76
№4, 2019
