CC BY
31Программные редктва и информационные технологии
Это достаточно сложная задача работников деканата, потому что необходимо учитывать множество факторов:
- общее количество академических задолженностей;
- дату последней сдачи;
- количество академических задолженностей за каждый из семестров;
- не состоит ли студент в академическом отпуске;
- наличие справки о пропуске по болезни.
Для ответа на поставленный вопрос в программе имеются следующие функции:
1. Сводная таблица академических задолженностей по семестрам с датой последней сдачи. Для удобства отображения информации возможно произвести сортировку по любому столбцу. Кроме того, возможно посмотреть академические задолженности на выбранную дату.
Для удобства пользователя используется 2 вида редактирования:
- редактирование за семестр;
- редактирование/просмотр академических задолженностей за все семестры обучения для выбранного студента.
2. График академических задолженностей служит для более наглядной демонстрации числа несданных дисциплин. Чтобы повысить восприятие информации данные на диаграмме можно упорядочить.
Стоит также отметить возможность просмотреть такие группы студентов, как находящиеся в академическом отпуске или отчисленные. Для последних доступна следующая информация, кроме стандартной: дата отчисления, причина отчисления и количество академических задолженностей на момент отчисления.
И последняя задача - заполнение сводной таблицы. Сводка движения контингента студентов - это
отчет, который показывает количество прибывших/ выбывших/ переведшихся студентов, учитывая контрактную/бюджетную формы обучения и пол (мужской/женский). Она составляется для периодической отчетности вуза перед Министерством образования и науки Российской Федерации и выгружается в Microsoft Excel.
Но недостаточно просто реализовать эти возможности - надо обеспечить безопасность хранимой в базе данных информации. Для этого используется парольная защита и ведется история изменений информации о студентах, такой как зачисление, отчисление, перевод с курса на курс, перевод из одной учебной группы в другую, изменение формы обучения (контракт/бюджет), уход в академический отпуск и возвращение из него. В дополнение внедрена система автоматического поиска ошибок. На сегодняшний день возможно обнаружение следующих ошибок: своевременность выхода из академического отпуска и перехода на следующий курс, а также проверка на корректность заполнения при зачислении абитуриентов.
Приложение написано в Delphi 7 на языке Pascal. Вся эта информация хранится в базе данных программы, которая, в свою очередь, размещается в файлах Microsoft Excel.
Спроектированная система позволяет повысить эффективность и оперативность деятельности сотрудников деканата. В настоящий момент система тестируется в институте информационных систем и защиты информации Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения.
В дальнейшем планируется расширить систему ав-тематического поиска ошибок, добавить модуль, позволяющий преподавателям заполнять ведомости учета успеваемости группы студентов, а кроме того возможность автоматического отбора студентов, имеющих право на получение академической, социальной стипендий.
© Ушаков В. А., 2013
УДК 528.88
МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА
В. А. Хамедов
Югорский научно-исследовательский институт информационных технологий Россия, 628011, г. Ханты-Мансийск, ул. Мира, 151 Е-mail: [email protected]
Разработана структура системы мониторинга состояния лесных ресурсов Югры на основе геоинформационных технологий. Система мониторинга включает базу данных по состоянию лесных ресурсов и базы спутниковых и картографических данных. Цифровые карты породного состава деревьев и пожарной опасности лесов разработаны на основе космических снимков. Общее программное обеспечение системы мониторинга состоит из ArcGIS 9.2 и ERDAS Imagine.
Ключевые слова: геоинформационная система, мониторинг, космические снимки, лесные пожары, лесные ресурсы.
Решетневскуе чтения. 2013
MONITORING OF FOREST ECOSYSTEMS AT INFLUENCE OF THE OIL AND GAS
V. A. Khamedov
Ugra Research Institute of Information Technologies 151, Mira str., Khanty-Mansiysk, 628011, Russia Е-mail: [email protected]
Structure of monitoring system for Ugra forest resources state is developed on the base of geoinformation technologies. Monitoring system involves database on state of forest resources and databases on space images and map data. Digital maps of tree specific composition and fire safety are carried out on the base of space images. General soft ware of monitoring system consist of ArcGIS 9.2 and ERDAS Imagine.
Keywords: geoinformation system, monitoring, space images, forest fire, forest resources.
Известно, что значительная доля лесных ресурсов России приходится на леса Западной Сибири, которые испытывают большое техногенное воздействие в результате деятельности предприятий ЗападноСибирского нефтедобывающего комплекса. Многочисленные лесные пожары, строительство автодорог, вызывающее подтопление и усыхание лесных массивов, незаконные вырубки лесных массивов и отклонения от строительных проектов, биологическое повреждение и усыхание лесных насаждений в результате химического загрязнения почв и атмосферного воздуха причиняют значительные экологические и экономические ущербы хозяйству лесных регионов.
Целью данной статьи является разработка вопросов создания системы регионального мониторинга состояния лесных ресурсов на основе геоинформационных технологий с использованием наземных и спутниковых данных.
На первом этапе исследований авторами была разработана структура системы мониторинга состояния лесов в условиях воздействия природных и антропогенных факторов. Исходя из того, что большая часть лесных территорий относится к числу наиболее труднодоступных, необходимым информационным компонентом системы должны быть данные дистанционного зондирования земной поверхности.
В состав системы мониторинга входят следующие компоненты: база данных о лесотаксационных характеристиках тестовых участков лесной территории и об уровнях воздействия на лесные комплексы природных и антропогенных факторов, база картографических данных, база спутниковых данных, программное обеспечение ГИС (например, ERDAS Imagine, ArcGIS), а также прикладные программы анализа и прогноза изменения состояния лесов в условиях воздействия природных и антропогенных факторов.
База атрибутивных данных предназначена для накопления и хранения информации о состоянии лесных ресурсов и природных и антропогенных факторах негативного воздействия на леса. База данных включает информацию о расположении лесных выделов, о их номерах и площади, о принадлежности их к конкретным лесхозам и лесничествам. Информационную основу базы атрибутивных данных (БАД) составляют характеристики древостоя (породный состав, бонитет, высота насаждений и др.) Для разработки структуры БАД выбрана реляционная модель базы данных [3].
Структура БАД разработана с использованием специального средства проектирования PowerDesigner, позволяющего поддерживать классические методики проектирования баз данных [4]. Реализация базы атрибутивных данных в MS Access позволяет обеспечить совместимость базы данных с геоинформационной системой ArcGIS 9.2 и удобство и простоту работы пользователей.
База картографических данных включает набор цифровых карт породного состава лесов, гидрографической сети, населенных пунктов, инфраструктуры и др. Наиболее важными для создания системы мониторинга лесных ресурсов региона являются цифровые карты породного состава лесов и карты пожарной опасности. Методические вопросы создания карт породного состава лесов на основе космических снимков разработаны авторами и изложены в ряде публикаций. Например, в [5-7] изложена методика построения карты породного состава лесов, основанная на использовании спутниковых снимков.
Для создания цифровой карты лесов региона использовались широкодоступные космические снимки Landsat-7 с пространственным разрешением 30 м. Классификация была выполнена по алгоритму ISODATA c использованием данных трех спектральных каналов с длинами волн 0,76-0,90 мкм, 0,63-0,69 мкм, 0,52-0,60 мкм. Результаты работы по созданию цифровой карты лесов на территории ХМАО представлены в [8].
Необходимость создания цифровой карты пожарной опасности лесных угодий связана с тем, что существующие в настоящее время карты пожарной опасности лесов создавались на основе материалов лесоустройства 1990-х годов и более ранних материалов. Методика построения карты пожарной опасности лесов предполагает выделение на лесных картах 8 тематических классов ландшафтных выделов. Разделение лесных участков на классы проводится в соответствии с существующим в лесной отрасли порядком отнесения участков из состава земель лесного фонда к лесным и нелесным землям [1; 2].
Созданию базы спутниковых данных предшествовала аналитическая работа по выбору спектральных каналов и пространственного разрешения спутниковых снимков, подходящих для выявления негативных воздействий антропогенных и природных факторов на лесную растительность.
Проралшные редктва и информационные технологии
В результате было установлено, что для наилучшего выделения изменений антропогенного характера, имеющих, как правило, более высокую яркость на снимке по сравнению с яркостью окружающего фона, следует выбирать спектральный диапазон 0,6-0,7 мкм. Спектральный диапазон 0,5-0,6 мкм тоже подходит для обнаружения изменений, но амплитуда яркости объектов на снимке в этом случае меньше. В диапазоне волн 0,8-0,9 мкм антропогенные изменения плохо различимы, поэтому не рекомендуется использовать эти спектральные каналы для выявления вновь появившихся на лесной территории объектов инфраструктуры и других изменений антропогенного характера [5; 8].
Для картографирования существующих объектов инфраструктуры на лесных территориях и контроля соблюдения проектных решений на этапе строительства и эксплуатации объектов следует использовать спутниковые снимки со средним пространственным разрешением (3-30 м). Для проведения точных численных оценок параметров объектов необходимы снимки с высоким пространственным разрешением (0,3-3 м).
В связи с относительно большим числом пасмурных дней на северных территориях Сибири в наших работах [5; 6] проведены исследования по выявлению лесных гарей с помощью радиолокационных снимков. При этом радиолокационные снимки могут использоваться автономно либо в комбинации с оптическими снимками, что повышает достоверность выявления лесных гарей. Эти исследования показали перспективность использования радиолокационных снимков, которые не зависят от наличия облачности, для мониторинга лесов. Многочисленные эксперименты по синтезу радиолокационных снимков с космического аппарата БЯ8-2 и спектральных каналов многозональных оптических снимков с аппаратов Метеор-3М и ЬаМ8а1-7 подтвердили [6] повышение достоверности выявления лесных гарей с помощью радиолокационных снимков. Проведенные исследования со спутниковыми снимками оптического и радиолокаци-
онного диапазонов позволили определить состав базы спутниковых данных в системе мониторинга лесов.
Библиографические ссылки
1. Лесной план Ханты-Мансийского автономного округа - Югры [Электронный ресурс]. URL: [http ://www.admhmao .ru/economic/ les_hoz/les_plan_1.pdf.].
2. Залява Т. Д. Электронная тайга Югры [Электронный ресурс]. 2009. № 48. URL: http://www.admhmao.ru/committe/frame.htm].
3. Базы данных : учебник для вузов / под ред. А. Д. Хомоненко. СПб. : КОРОНА принт, 2002. 672 с.
4. Дейт К. Д. Введение в системы баз данных. М. : Вильямс, 2001. 1072 с.
5. Хамедов В. А., Копылов В. Н., Полищук Ю. М., Шимов С. В. Применение информационно-космических технологий в лесном хозяйстве // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве : материалы 4-й Ме-ждун. конф. (17-19 апреля 2007, г Москва). М. : ГОУ ВПО МГУЛ, 2007. С. 81-83.
6. Копылов В. Н., Полищук Ю. М., Хамедов В. А. Синтез оптических и радиолокационных космических снимков при решении задачи оперативного обнаружения лесных гарей // Гео-Сибирь-2007 : материалы 3-го Междун. научн. конгресса (25-27 апреля 2007, г. Новосибирск). Новосибирск : СГГА, 2007. С. 157-161.
7. Копылов В. Н., Полищук Ю. М., Хамедов В. А. Геоинформационная технология оценки последствий лесных пожаров с использованием данных дистанционного зондирования // Геоинформатика. 2006. № 1. С. 56-61.
8. Хамедов В. А. [и др.]. Создание карты лесов Ханты-Мансийского округа на основе космических снимков среднего разрешения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Вып. 6. Т. II. М. : ООО «Аз-бука-2000», 2009. С. 474-478.
© Хамедов В. А., 2013
УДК 681.518
МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ ОБЩЕСИСТЕМНОГО УРОВНЯ НАДЕЖНОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ*
Р. Ю. Царев, С. В. Литошик, К. К. Бахмарева, С. В. Ефремова, Г. А. Сидорова
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Россия, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Представлен мультиверсионный подход к повышению уровня надежности программного обеспечения информационно-управляющей системы. Определена задача повышения общесистемного уровня надежности программного обеспечения информационно-управляющих систем.
Ключевые слова: программное обеспечение, информационно-управляющие системы, мультиверсионность.
*В рамках тематического плана № 8.5534.2011 «Модели, методы и алгоритмы синтеза и управления развитием отказоустойчивых программных архитектур распределенных информационно-телекоммуникационных систем».
