CC BY
57
УДК 528.852
ОБЛАЧНАЯ СРЕДА В ПРИКЛАДНЫХ ДИСТАНЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ
Алексей Александрович Бучнев
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, старший научный сотрудник лаборатории обработки изображений, тел. (383)333-73-32, e-mail: [email protected]
Валерий Павлович Пяткин
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, зав. лабораторией обработки изображений, тел. (383)333-73-32, e-mail: [email protected]
Федор Валерьевич Пяткин
Сибирский центр ФГБУ «НИЦ "Планета"», 630099, Россия, г. Новосибирск, ул. Советская, 30, младший научный сотрудник, тел. (383)222-33-07, e-mail: [email protected]
Рассматривается облачная среда, предоставляющая услуги обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в рамках облачной модели SaaS. Фактически это совокупность Web-сервисов, реализующих функциональные модули программного комплекса обработки данных ДЗЗ PlanetaMonitoring.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, облачная среда, Web-сервис, лине-менты, кольцевые структуры.
CLOUD IN THE APPLICATION OF EARTH REMOTE SENSING
Aleksey A. Buchnev
Institute of the Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 6 Akademik Lavrentiev Prospect, lab of the images processing senior researcher, tel. (383)333-73-32, e-mail: [email protected]
Valeriy P. Pyatkin
Institute of the Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 6 Akademik Lavrentiev Prospect, lab of the images processing head, tel. (383)333-73-32, e-mail: [email protected]
Fedor V. Pyatkin
Siberian Center FGBU "SRC "Planeta"", 630099, Russia, Novosibirsk, 30 Sovetskaya St., junior researcher, tel. (383)222-33-07, e-mail: [email protected]
We consider the cloud providing data processing services for remote sensing within the cloud SaaS model. In fact, we have a set of Web-services, software modules implementing the functionality of the complex of remote sensing data processing PlanetaMonitoring.
Key words: remote sensing, cloud, Web-service, lineaments, coils.
Эффективность прикладных дистанционных исследований Земли из космоса во многом определяется используемыми методами тематической обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) [1]. Функциональные возможности разработанного в ИВМиМГ СО РАН совместно с ФГБУ «НИЦ «Планета» программного комплекса PlanetaMonitoring для обработки данных ДЗЗ дают возможность использовать при их обработке практически функционально полный набор операций [2]. Программный комплекс PlanetaMonitormg реализует технологии предварительной и тематической обработки многоспектральной спутниковой информации оптического, инфракрасного и микроволнового диапазонов. В процессе предварительной обработки спутниковых данных осуществляются яркостные и геометрические преобразования, геокодирование, составление обзорных монтажей и другие. Тематическая обработка многоспектральных спутниковых данных включает технологии распознавания объектов (без обучения и с обучением), выделения и картирования линеамен-тов и кольцевых структур, а также пространственного перемещения природных объектов (ледяных полей, водных масс, облачных образований в атмосфере). Каждая из перечисленных выше программных технологий комплекса PlanetaMonitormg реализована в виде Windows-приложения. В данной работе предлагается подход к организации облачной среды, способной обеспечить надежное и эффективное выполнение этих Windows-приложений при обработке данных ДЗЗ.
В настоящее время становится актуальным использование Internet-технологий для оперативной интеграции информационно-вычислительных ресурсов для решения задач обработки данных ДЗЗ. Новая парадигма облачных вычислений (cloud computing) дает такую возможность [3]. Основная идея облачных вычислений - технологии распределенной обработки и хранения данных, в которых все необходимые ресурсы предоставляются пользователю как Internet-сервис.
Концептуально технологию облачных вычислений делят на предоставление инфраструктуры в качестве сервиса (IaaS, Infrastructure as a Service), платформы в качестве сервиса (PaaS, Platform as a Service) или программного обеспечения в виде сервиса (SaaS, Software as a Service), а также многих других придуманных и еще не придуманных Internet-технологий для удаленных пользовательских вычислений. В данной работе основное внимание будет уделено облачной концепции SaaS (Software as a Service, «программное обеспечение как услуга»). В работе рассматривается разработка макетов Web-сервисов, реализующих программные технологии (Windows-приложения) комплекса PlanetaMonitoring, что решает новую задачу предоставления услуг обработки данных ДЗЗ в рамках облачной модели SaaS. Макеты сервисов реализуются на платформе Windows и состоят из двух компонент. Вычислительной компоненты, созданной на основе разработанного ранее соответствующего Windows-приложения, и Web-интерфейса, выполненного на основе свободного Web-сервера Apache.
Одна из важных операций, реализованных в комплексе PlanetaMomtormg, -обнаружение объектов заданной формы (линеаментов и кольцевых структур) на космических снимках (программа LINECOIL[4]).
Материалы аэрокосмических съемок показали повсеместное распространение линейных и кольцевых образований в структуре земной коры, что обусловило широкий интерес к ним со стороны исследователей, изучающих нашу планету. При обработке космических снимков с целью обнаружения на них объектов, представляющих интерес, в силу целого ряда причин предпочтение отдается статистическому подходу [5, 6]. Основная причина состоит в том, что вследствие случайного характера природных процессов данные дистанционных измерений (спектросовмещенные изображения) содержат много случайных вариаций, маскирующих различия значений яркости изображения в точках области объекта и в точках области фона. В подобной ситуации надежные алгоритмы обнаружения могут быть построены только с помощью вероятностного (статистического) подхода. Есть целый ряд прикладных задач ДЗЗ, для которых очень важна задача выделения линейных и кольцевых структур на космических изображениях. Прежде всего, это геологические исследования Земли из космоса. Так обработка аэрокосмических изображений восточной части Сибирской платформы Якутской кимберлитоносной провинции показала геологически значимую корреляцию выделенной статистическим методом системы линейных элементов и типов зон разрывных нарушений [7].
Статистический метод выделения линейных и кольцевых структур на космических снимках оказался достаточно эффективным при решении ряда задач экологических исследований Земли из космоса. Одна из них связана с изучением и картированием сейсмоопасных регионов по данным цифровой обработки космических снимков и комплекса наземных наблюдений. С использованием статистического подхода была проведена автоматизированная обработка космических снимков района Спитакского землетрясения (1988 г.) и выделены две новые, крупные дизъюнктивные зоны, не совпадающие с зонами известных глубинных разломов, и по-видимому, играющие более существенную роль в тектонической структуре территории, чем это представлялось ранее.
На рис. 1 представлены зоны разломов Спитакского землетрясения, нанесенные на карту плотности выделенных линеаментов. На основе этой качественно новой информации, полученной по данным ДЗЗ, изучена геодинамическая обстановка региона. Показано, что практически все известные сейсмодис-локации, разрушения в населенных пунктах и афтершоки Спитакского землетрясения приурочены к выделенным зонам и согласуются с их типом. Результаты могут служить основой для разработки новой технологии выделения дизъюнктивных зон, аномальных с точки зрения сейсмоопасности.
В последнее время алгоритм линеаментного анализа космических изображений используется в мониторинге ледовой обстановки в полярных районах Земли в практике оперативной работы ФГБУ «НИЦ «Планета».
Рис. 1. Зоны разломов Спитакского землетрясения, нанесенные на карту плотности выделенных линеаментов
В проблеме космической охраны Земли существует настоятельная необходимость изучения процессов падения небесных тел на Землю и картирование мест их падения. Два исторических космических факта подчеркивают актуальность решения проблемы выделения импактных кратеров на космических снимках, представленных кольцевыми структурами. Это, безусловно, падение на Землю Тунгусского метеорита (1908 г.) и столкновение кометы Шумейкера-Леви с планетой Юпитер (1994 г.). Заслуживает внимания и Челябинский метеорит (15.03.2013 г.), самый крупный метеорит, упавший на территорию Сибири после Тунгусского метеорита.
На рис. 2 представлен результат выделения импактного кратера Курай (Горный Алтай) с использованием Windows-приложения по данным, полученным с ИСЗ SPOT-4. Учитывая важность программы LINECOIL для прикладных дистанционных исследований Земли, в качестве первого элемента облачной среды обработки данных ДЗЗ был реализован макет Web-сервиса по выделению линейных и кольцевых структур [8].
На рис. 3. представлен скриншот сеанса работы с макетом облачного сервиса по выделению линеаментов и кольцевых структур.
Рис. 2. Результат выделения импактного кратера Курай (Горный Алтай) с использованием Windows-приложения по данным, полученным с ИСЗ SPOT-4
Рис. 3. Скриншот сеанса работы с макетом облачного сервиса по выделению линеаментов и кольцевых структур
На исходном космическом снимке (слева) выделена кольцевая структура (изображена на снимке справа), представляющая импактный кратер Маникуа-ган (Канада). Все необходимые для работы соответствующей процедуры данные собраны в текстовом файле, имя которого является входным параметром. Все конкретные значения параметров (выделены курсивом в скриншоте) задаются в интерактивном режиме в данном сеансе работы с макетом. Вычислительная компонента передает в вызывающую среду код завершения, означающий либо успешное обнаружение объектов, либо ошибочный вызов (как правило, обнаруживаются неверные значения вводимых параметров). В случае успешного завершения формируются два файла с одним и тем же изображением обнаруженных объектов: один файл в формате BMP, второй в формате JPEG.
В заключение отметим, что успешный опыт реализации макета облачного Web-сервиса по выделению аномальных (линейных и кольцевых) структур на космических изображениях будет использован для предоставления услуг обработки данных ДЗЗ в рамках облачной модели SaaS и по другим программным модулям комплекса PlanetaMonitoring.
Работа выполнена частично при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 16-07-00066) и Программы 133П фундаментальных исследований Президиума РАН (проект № 0315-2015-0012).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. - М. : Техносфера, 2010. - 560 с.
2. Planetamonitoring: программный комплекс обработки спутниковых данных /
B. В. Асмус, А. А. Бучнев, В. А. Кровотынцев, В. П. Пяткин, Г. И. Салов // Проблемы информатики. - 2013. - № 3. - С. 85-99.
3. Kim P. A., Kalantaev P. A., Pyatkin V. P. Cloud Multiagent System for the Database of Natural Resources.// Pattern Recognition and Image Analysis. - 2015. - Vol. 25, No. 2. - Р. 220-222.
4. Программа выделения линеаментов и кольцевых структур на аэрокосмических изображениях LINECOIL / Асмус В. В., Бучнев А. А., Пяткин В. П., Кровотынцев В. А., Салов Г. И. // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2015663473 от 18 декабря 2015 г.
5. Салов Г. И. Новый статистический критерий для задач с двумя и тремя выборками, более мощный, чем критерии Вилкоксона и Уитни // Автометрия. - 2011. - № 4. - С. 58-70.
6. Пяткин В. П., Салов Г. И. Статистический подход к задаче обнаружения некоторых структур на аэрокосмических изображениях // Наукоемкие технологии. - 2002. - №3, т. 3. -
C. 52-58.
7. Об одном статистическом подходе к задаче автоматизированного выделения линейных элементов на аэрокосмических снимках / Л. П. Аргунов, В. П. Пяткин, Г. И. Салов и др. / Докл. РАН. - 1988. - Т. 299, № 1. - С. 76-79.
8. Макет облачного WEB-сервиса по выделению линейных и кольцевых структур на космических изображениях / А. А. Бучнев, П. А. Ким, В. П. Пяткин, Г. И. Салов // Материалы III Международной научной конференции «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли», 13-16 сентября 2016 г. - Красноярск, 2016. - С. 7-10.
© А. А. Бучнев, В. П. Пяткин, Ф. В. Пяткин, 2017
