CC BY
76УДК 902.034
DOI: 10.24412/2220-0959-2020-11-04-10
МЕТОДИКА ПОЛУЧЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ФОРМАТЕ GEOTIFF ПО ДАННЫМ ТАБЛИЧНОГО ФОРМАТА ФАЙЛА CSV НА ПРИМЕРЕ СОНОГРАММЫ ГИДРОЛОКАТОРА БОКОВОГО ОБЗОРА
Бабий Игорь Андреевич1, Гончаров Александр Евгеньевич2
' СибГУ им. М.Ф. Решетнева (Красноярск) 2 канд. ист. наук, СибГУ им. М.Ф. Решетнева (Красноярск)
Аннотация: Гидролокатор бокового обзора является важнейшим инструментом в арсенале исследователя подводных объектов исторического наследия. Высокая детализация гидроакустических снимков позволяют выявлять объекты и производить их первичных осмотр; однако недостаток многих систем, представленных на сегодняшнем рынке, является отсутствие программного обеспечения, позволяющего производить картирование объектов и изучаемых акваторий. В настоящей работе представлена методика получения изображений в формате GeoTiff по данным табличного формата файла CSV на примере сонограммы популярного гидролокатора бокового обзора «Starfish». Ключевые слова: гидролокатор бокового обзора, ГБО, CSV, GeoTiff, картирование дна, подводная археология, Енисей
Abstract: Sidescan sonar (SSS) hasfirmly established itselfin the arsenal of the underwater archaeologist. Capable of obtaining high-resolution imagery, this technology allows both the recognition of submarine anthropogenic objects and their primary investigation. One of the major drawbacks of many inexpensive models available on the market is the absence of sophisticated software capable of automatic mapping and object recognition. In this paper, we discuss a proposed technique for converting comma-separated values (CSV) files into GeoTifffor Tritech Starfish SSS sonograms.
Keywords: sidescan sonar, SSS, CSV, GeoTiff, riverbed mapping, underwater archaeology, Yenisei River
Системы дистанционного бесконтактного изучения подводных антропогенных объектов прочно закрепились в арсенале исследователей, в том числе специалистов в области подводной археологии. К наиболее эффективным методам исследования дна водоемом следуют отнести гидролокацию бокового обзора [6, p. 7].
Бабий И. А., Гончаров, А. Е. Методика получения изображений в формате GeoTiff по данным табличного формата файла CSV на примере сонограммы гидролокатора бокового обзора / И. А. Бабий, А. Е. Гончаров // Вопросы подводной археологии. - 2020. - №11. - С. 4-10
Гидролокатор бокового обзора (ГБО) позволяет в кратчайшие сроки получить представление о рельефе дна и выявить присутствующие на нем антропогенные объекты. Хотя однозначно назвать ГБО универсальным средством поиска и изучения объектов подводного мира нельзя, он является незаменимым инструментом для проведения разведочных работ, в том числе в области археологии; прибор позволяет с минимальными затратами визуализировать обширные площади дна водоема. Правильное построение проходов (поперечных и галсовых) позволяет добиться перекрытия в районе акустической тени и получить целостную картину дна изучаемой акватории.
В последние годы на рынке появилось большое количество моделей ГБО с буксируемым трансдьюсером, а также эхолотов с встроенной функций ГБО и стационарными трансдьюсерами, которые успешно применяются в различного рода батиметрических, биологических, а также археологических исследованиях. Относительно низкая стоимость этих устройств позволило существенно расширить область применения ГБО [8; 9].
В 2018 г. были проведены первые исследования при помощи ГБО на нижнем Енисее. В ходе работ по сбору гидрографических данных для построения географической информационной системы были выявлены многочисленные антропогенные подводные объекты, в том числе относящиеся к истории развития судоходства на Енисее и по Северному морскому пути [7]. Вместе с тем, был выявлен ряд трудностей при эксплуатации гидроакустических систем в условиях таких крупных водоемов, как нижнее течение реки Енисей [2, С. 420-421]. Одним из наиболее проблемных аспектов стало отсутствие развитого программного обеспечения, позволяющего в автоматизированном режиме накладывать полученные сонограммы на карту.
Следует отметить, что производители таких систем, как НиттшЫМ, Garmin, Lowrance все-же позволяют строить простые карты для производимых ими эхолотов-картплоттеров в различных коммерческих программах, среди которых можно выделить программу ReefMaster. Данная программа позволяет собирать полученные оборудованием вышеуказанных производителей сонограммы в единую «мозаику» и осуществляет ее географическую привязку.
В целом, для работы в неглубоких водоемах (до 5 м) сочетание бюджетного эхолота-картплоттера и программы ReefMaster можно признать удовлетворительным. Однако для получения большей детализации необходима аппаратура, с рабочими частотами мегагерцовых диапазонов и снабженная буксируемым трансдьюсером, что в свою очередь, позволит производить изыскания на больших глубинах.
Среди наиболее доступных и качественных приборов, соответствующих данным требованиям, а также обладающим компактностью, что немаловажно для работы в автономных полевых условиях, можно отметить модель «Starfish 990F» компании «Tritech». Несмотря на удачное аппаратное обеспечение данного прибора, его программное обеспечение - программа Starfish Scanline является предельно простой, позволяющая лишь осуществлять просмотр отснятого материала с элементами его обработки. Программа не обладает функциями построения карт, а также не записывает треки пройденных маршрутов, что отрицательно сказывается на проведении изысканий обширных районов. Еще одной проблем является то, что конечные файлы программы Starfish Scanline не могут быть экспортированы в существующие программы для построения гидрографических карт.
Некоторые источники данных дистанционного зондирования, имеют свои собственные локальные форматы файлов, не являющимися общедоступными, что, однако не исключает возможность их преобразования в общий текстовый формат CSV [3], предназначенный для представления табличных данных, в котором значения разделены запятыми. В случае отсутствия возможности конвертации файла имеющимися средствами из локального в общедоступный формат, можно произвести ее самостоятельно - из табличного CSV файла в GeoTiff.
Для этого можно использовать программный код, написанный на одном из языков программирования. В данном случае будет использоваться язык Python, так как он рассматривается в различных геоинформационных системах в качестве основного средства, которое удовлетворяет все потребности пользователей. Известно, что Python - это современный, высокоуровневый язык программирования, подходящий для широкого спектра задач программирования. Библиотека единой абстрактной модели геоданных GDAL, изначально применялась для работы с растровыми геоданными, в то время как библиотека OGR предназначалась для работы с векторными данными. Сейчас их функции частично объединены. Пакет GDAL/OGR способен читать и записывать многие форматы файлов, а также является практичной общедоступной библиотекой для чтения геоданныхи их записи [1, С. 75-76].
Рассмотрим процесс конвертации на примере сонограмм Starfish Scanline. Данная программа позволяет экспортировать локальный файл в формат CSV со всеми имеющимися данными об изображении, в том числе и значениями каждого пикселя (рис. 1). Очевидно, что при написании кода необходимо учитывать структуру экспортированного файла [10].
Рис. 1. Пример хранящихся в экспортированном файле CSV данных
Алгоритм преобразования файла, реализуемый при помощи кода на Python, выглядит следующим образом:
1. Импортировать необходимые библиотеки-CSV, GDAL, struct.
2. Открыть файл формата CSV с данными.
2.1. Создать переменную для чтения файла при помощи модуля csv.reader [9].
2.2. Создать переменные для вычисления длины и ширины изображения, равными 0.
2.3. Вычислить при помощи цикла длинуи ширину изображения в пикселях.
3. С помощью библиотеки GDAL, выбрать драйвер, который может создать требуемый тип файла.
4. Используя драйвер, создать файл с параметрами: имя файла, число пикселей по горизонтали и вертикали, число каналов в файле, тип информации, которая будет храниться в каждой ячейке.
5. Создать переменную, которая ссылается на единственный канал, который будет в изображении.
6. Создать пустой список.
7. Повторно открыть CSV файл.
7.1. Создать переменную для чтения файла при помощи модуля csv.reader.
7.2. Создать цикл с количеством итераций, равным количеству строк в табличном файле.
7.2.1. На каждой итерации искать строки CSV файла, в которых хранятся данные о пикселах.
7.2.2. При помощи срезов, создать список, наполненный значениями пикселей.
7.2.3. Расположить значения пикселей в порядке, необходимом при создании изображения.
7.2.4. Преобразовать значения пикселей из строчного формата в целочисленный и добавить строку пикселей в созданный в пункте 6 список.
8. Расположить строки в порядке, необходимом при создании изображения.
9. Для возможности использования модуля struct, создать переменную, которая хранит аргументы, соответствующие значениям для упаковки данных [5].
10. С помощью цикла и модуля struct, записать создаваемое изображение на диск - по одной строке на каждой итерации цикла.
В результате получается изображение в формате GeoTiff, которое можно свободно использовать в геоинформационных системах. Это значительно расширяет возможности использования информации, получаемой с ГБО Starfish. Данное преобразование изображения положительно сказывается на удобстве просмотра сонограмм, в отличие от штатного программного обеспечения, где можно наблюдать лишь за фрагментом изображения (рис. 2).
Рис. 2. Окно просмотра изображений Starfish Scanline
После трансформации можно просматривать изображение целиком (рис. 3). Полученное изображение не имеет пространственной привязки. Ее можно добавить в код, либо задать после получения изображения. Качество изображения после конвертации не ухудшается, видимые различия связаны снеобходимостью введения параметров усиления сигнала (рис. 4,5).
Рис. 3. Преобразованное изображение в формате GeoTiff.
Рис. 4. Фрагмент изображения в программном обеспечении. Starfish Scanline.
Рис. 5 Фрагмент изображения в программном обеспечении. Преобразованный вариант.
Таким образом, с помощью представленного алгоритма можно выполнять конвертацию табличных файлов в GeoTiff, что в будущем позволит решать различные задачи геообработки и упростит процесс обмена данными. Мы выражаем надежду на то, что представленная методика ляжет в основу нового программного продукта, который позволит вывести интерпретацию и анализ сонограмм систем Starfish на новый уровень и даст новый инструмент для исследований в области подводной археологии и изучения подводных объектов индустриального наследия.
ЛИТЕРАТУРА
1. Вестра Э., Разработка геоприложений на языке Python / пер. с англ. А. В. Логунова. - М: ДМК Пресс, 2017. 446 с.
2. Гончаров А.Е. Специфика и методика использования гидролокатора бокового обзора в акватории реки Енисей // Решетневские чтения. 2019. Т. 1. С. 420-422.
3. Информация о CSV файлах [Электронный ресурс]. URL: https:// ru.wikipedia.org/wiki/CSV (дата обращения: 19.01.2021).
4. Информация о библиотеке CSV [Электронный ресурс]. URL: https:// docs.python.org/3/library/csv.html (дата обращения: 19.01.2021).
5. Информация о модуле struct [Электронный ресурс]. URL: https:// docs.python.org/3.0/libraгy/struct.html(дата обращения: 19.01.2021).
6. Blondel P. The handbook of sidescan sonar. Springer - Praxis Publishing, 2009. 316 p.
7. Goncharov A .E. A GIS for the Yenisei: an overview of maritime industrial archaeology on the Yenisei River and prospects for its development // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. N 822 012040. doi:10.1088/1757-899X/822/1/012040
8. Kaeser A. J., Litts T. L. An assessment of deadhead logs and large woody debris using side scan sonar and field surveys in streams of southwest Georgia // Fisheries. 2008. N 33(12). P. 589-597.
9. Kaeser A. J., Litts T. L., Tracy T. W. Using low-cost side-scan sonar for benthic mapping throughout the Lower Flint River, Georgia, USA // River Research and Applications. 2012. N 29. P. 634-644.
10. StarFishScanline, FileFormats, rev 1, 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://www.blueprintsubsea.com/starfish/scanline.php (дата обращения: 19.01.2021).
