CC BY
21
Инфокоммуникационные технологии
Евтюшкин А. В., Еремеев А. В., Макеева М. А. Оперативная тематическая обработка данных дистанционного
зондирования на распределенных вычислительных ресурсах
На протяжении последних десятилетий успешно развиваются космические методы контроля пожарной обстановки в лесах, паводков на реках, состояния посевов, влажности почвогрунтов и других природных ресурсов [1-4]. Развитие средств вычислительной техники, сети ИНТЕРНЕТ и повышение пропускной способности каналов связи позволили повысить оперативность обработки исходных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в центрах приема изображений с природоресурсных спутников и предоставили возможность оперативной передачи конечной информации широкому кругу пользователей. Для оперативной передачи информации службам, занимающимся тушением пожаров на лесных землях и техногенных объектах. необходимо существенно сократить время тематической обработки исходных космоснимков. Задача определения принадлежности «горячего» пикселя огня заданной области интереса хорошо формализуется и возможна полная автоматизация процесса без участия оператора.
Большие объемы первичных космоснимков (до 20 Гб), ежедневно принимаемых в Центре ДЗЗ Югорского НИИ информационных технологий (ЮНИИ ИТ), потребовали разработки специализированного программного обеспечения для их тематической обработки, устранения избыточности информации и подготовки к интерпретации конечными пользователями для принятия управленческих решений. Использование распределенных вычислительных ресурсов в локальной сети позволяет оперативно обрабатывать данные ДЗЗ на лицензионных программных продуктах и разработанном программном обеспечении в средах Windows и Unix в поточном режиме. В работе рассматривается опыт построения архитектуры автоматизированной системы по сбору, обработке, передаче разнородных данных на основе модульной структуры, позволяющий сократить время разработки новых программ при расширении
функций системы мониторинга или модернизации вычислительных ресурсов.
С июня 2005 года осуществляется регулярный прием всепогодных радарных изображений со спутника Европейского космического агентства ERS-2. Полоса захвата сканера SAR составляет 100 км, разрешение 12.5 м, интервал между полосами перекрытия 3-е суток, период повторения подспутниковых трасс 35 суток, интервал повторения витков с перекрытием в половину кадра 17 суток. Принимаются сеансы длительностью до 10 минут, что соответствует протяженности 4000 км. Разработано программное обеспечение на языке 1DL для пакетного трансформирования стандартных кадров размером 100*100 км в проекцию UTM и оперативного построения геоиривязанных «квиклуков» с разрешением 150 м. Временные затраты на построение одного геопривязанного кадра следующие: генерация в формат PRI из исходной радарной голограммы на специализированном сервере Silicon Graphics "Challenge" - 60 минут, геотрансформирование в пакете IDL 6.2 на суперкомпьютере SUN FIRE 15К - 15 минут, допривязка в интерактивном режиме по опорным точкам с использованием космоснимков LAND-SAT-7 - 15 минут.
С 2004 года разрабатывается информационная система оперативного оповещения о пожарной обстановке на территории XiM АО для таких потребителей как. нефтяные компании и государственные природоохранные службы [5-7, 10]. Созданное сервисное программное обеспечение синхронизирует сбор исходных изображений MODIS и AVHRR с антенных приемных комплексов ТНА-9. «ОПТЭКС» и «СКАНЭКС-М». их передачу для обработки на суперкомпьютере SUN FIRE 15К и RAID-массив архивации. Первичная обработка принятых изображений сканера MODIS в формате pds выполняется в пакете IMAPP в автоматическом режиме по мере поступления новых витков. В случае одновременного поступления нескольких
витков обработка данных на SUN FIRE 15К проводится на различных процессорах. Общее число процессоров во всех доменах составляет 42 с оперативной памятью 200 Гб. Выходным продуктом пакета IMAPP являются изображения в формате hdf с разрешением 250, 500 и 1000 м калиброванные в величину отраженного солнечного потока и радиояркостную температуру. Для детектирования очагов пожаров используется алгоритм MOD 14 разработки NASA.
Для поточной автоматизированной обработки снимков с датчиков MODIS космических аппаратов TERRA и AQUA разработано программное обеспечение на языке IDL. Входными параметрами технологической цепочки автоматизированной обработки являются: файл снимка MODIS в формате hdf и управляющий текстовый файл. В управляющем файле содержатся угловые координаты фрагментов обрабатываемого снимка, которые необходимо получить в конце обработки, и нулевой меридиан, использующийся программой дпя географической привязки снимка по орбитальным данным.
Предварительным этапом обработки данных MOD1S является устранение пространственного искажения снимка, так называемого «эффекта бабочки». Благодаря особой геометрии сканирующего зеркала датчиков MODIS и расположению линеек детекторов за половину обращения зеркала формируется -элемент данных (скан). покрывающий участок местности протяженностью 10 км вдоль трассы движения космического аппарата. Таким образом, каждая сторона сканирующего зеркала осуществляет обзор участка местности с размерами 2330x10 км. При углах сканирования, больших 25°, начинает сказываться кривизна Земли дня каналов с километровым разрешением, а для каналов более высокого разрешения это наблюдается и при меньших значениях углов.
На следующем этапе производиться вырезка необходимых фрагментов снимка, геопривязка в заданную проекцию, улучшение качества визуализации снимка путем применения специально разработанных алгоритмов формирования RGB изображений. Результатами автоматизированной сквозной обработки снимков MODIS являются файлы 3-х форматов: hdr\ENVI (содержит все каналы снимка), GeoTIFF (RGB), Jpeg (RGB).
Применение описанной технологической цепочки позволяет значительно сократить время обработки 36 канальных снимков MODIS, отказаться от услуг операторов и оперативно, не зависимо от времени суток, по мере поступления данных со
спутников, проводить обработку снимков. Программное обеспечение написано на кроссплатфор-менном языке IDL и может использоваться как в среде Windows, так и на UNIX-платформах.
Для целей мониторинга зерновых культур на юге Западной Сибири разработано программное обеспечение на языке IDL для расчета листового индекса LAI на основе данных сканера MODIS. Входными данными являются файл MODIS с разрешением 250 м после обработки пакетом IM АРР и файл индекса NDVI с аналогичным разрешением, рассчитанный по алгоритму MOD 13 в программе для ОС Windows разработки фирмы СКАНЭКС". Пересчет значений индекса NDVI в значения листового индекс LAI реализован в разработанной программе с использованием кусочно-линейной зависимости, предложенной авторами алгоритма MOD 15 (NASA) для обработки изображений радиометра MODIS.
Изображения за различные даты после прохождения процедуры геопривязки в проекцию ALBERS WGS84 обрезаны по единому контуру и совмещены поканально в формате пакета ENVI. Созданы единые кадры из многовременных изображений 1 и 2 каналов сканера MODIS, а также индекса NDVI с пространственным разрешением 250 м. Для тестовых полей рассчитывался осред-ненный листовой индекс LAI в границах каждого поля. Безразмерный вегетационный индекс LA1 линейно связан с биомассой зеленой растительности. Листовой индекс определяется как отношение площади листьев растений к площади земли, занимаемой растениями. Выполнялись ежедневные расчеты биопродуктивности яровых зерновых культур по модифицированной модели EPIC с корректировкой расчетных значений листового индекса (LAI) на основе спутниковой оценки вегетационного индекса. Корректировка по спутниковым изображениям проводится 3-4 раза за вегетационный период до достижения LAI максимального значения с учетом разреженной облачности над наблюдаемой территорией. На основании расчетов по модели биопродуктивности EPIC прогнозируются биологическая урожайность культур и оптимальные сроки начала уборки в разрезе районов или субъекта федерации.
Цветосинтезирванные изображения MODIS-NDVI и ERS-2\SAR за разные даты съемки отображают многообразие фенофаз развития зерновых культур в различных агроклиматических зонах юга Западной Сибири. Различия связаны со сроками сева в связи с затяжной весной и неравномерностью выпадения осадков по территории в летние
месяцы. Достоверно выделяются группы полей засеянных одной культурой и отдельные паровые поля. Разновременные данные всепогодного космического радара ERS-2\SAR среднего разрешения позволяют определить видовой состав культур, с точностью до поля, для всей территории юга Западной Сибири в дождливые годы с большим числом облачных дней [8].
Анализ космоснимков MODIS за зимний период 2005-06 гг. позволил установить координаты горящих газовых факелов по сжиганию попутного нефтяного газа на месторождениях ХМАО. Координаты факелов определялись по калиброванному в шкалу радиояркостной температуры 20 каналу сканера MODIS. Также использовались координаты «горячих» точек, детектированных по алгоритму MOD 14 при обрабогке данных сканера MODIS в период с октября 2005 г. по апрель 2006 г. Всего определены координаты 280 факелов, которые использованы для локализации ложных пикселов пожаров при оперативном мониторинге возгораний в лесах на территории ХМАО в пожароопасный период. По снимку MODIS за 20.12.07 выявлены 32 новых газовых факела на вновь введенных в эксплуатацию или ранее разрабатываемых нефтяных месторождениях с увеличением добычи. Уточнение координат газовых факелов, а также картирование новых будет продолжено в последующие зимние периоды.
На сервере http://dzz.uriit.ru реализован WEB доступ к пожарной обстановке по 18 авиаотделениям АВИАЛЕСООХРАНЫ ХМАО, природного парка Сибирские увалы и двум территориям с коридором магистрального трубопровода. В среде ArcGIS подготовлены неизменяемые слои карто-основы с квартальной сеткой лесов, населенными пунктами и дорожной сетью. Слои факельных установок по сжиганию попутного газа и пожары, выявленные по каждому космоснимку, включаются в интерактивном режиме пользователями.
Визуальный анализ цветосинтезированных космоснимков конечными пользователями позволяет выявить очаги пожаров, которые не детектируются автоматическими алгоритмами, основанными на превышении пороговых значений температуры в среднем инфракрасном канале сканеров MODIS и AVHRR. Это 20 и 3 каналы соответственно с длинной волны 3.4 мкм. Для большинства пожаров, не обнаруживаемых автоматически. температура в «горящем» пикселе лежит в интервале дисперсии от уровня средних значений в соседних пикселях. Как правило, это низовые пожары в лесу или на поймах рек в ве-
сенний период с узким фронтом огня и наличием влажных горючих материалов при большой скорости ветра. Временной интервал от окончания приема космоснимка до отправки уведомления по E-mail составляет 20 минут для данных NOAA и 30 минут для данных MODIS, выставление космоснимка на WEB-сервер производится через 30-40 минут. Время обработки связано с размером принятого витка в зависимости от угла наклона орбиты спутника.
WEB-сайт работает под управлением сервера Apache в операционной системе Windows 2003 server. Языки программирования, используемые при разработке программ: Object Pascal. PHP, IDL, Python. Интегрированы динамические dll библиотеки для работы SHP, HDF, FTP, SMTP. Все разработанные сервисы по приему, тематической обработке, рассылки оповещений, генерации HTML страниц реализованы в виде отдельных независимых друг от друга модулей. Для некоторых сервисов, например, первичная обработка в пакете IMAPP и рассылки уведомлений, предусмотрено дублирование. Все программные модули работают независимо друг от друга. Это обусловлено тем, что обработанные данные с одного витка поступают на модули рассылки уведомлений или публикации на WEB-сайте в разное время. Расчет координат пикселей огня, построение SHP файлов, подготовка картосхем, цветокомпозиционных космоснимков возможно проводить и при наличии сбоев в одном из элементов технологической цепи обработки на распределенных вычислительных ресурсах. На рис. I представлена суммарная пожарная обстановка за июнь 2008 г. по данным космического мониторинга для одного из авиаотделений службы АВИАЛЕСООХРАНЫ ХМАО.
Разработан программный модуль формирования отчетности в формате Excel о пожарах детектированных по космоснимкам MOD1S и AVHRR. В векторном SI IP файле квартальной сетки лесов ХМАО в географической системе координат содержится атрибутивная информация для каждого квартала. Файл построен из полигонов различной формы. Каждому полигону присвоен идентификатор в атрибутивной таблице. Для каждого детектированного по космоснимку пикселя огня выполняется поиск полигона в квартальной сетке лесов. Полученный номер идентификатора полигона дает возможность определить в таблице атрибутов номер квартала, лесхоз и лесничество для каждого полигона соответственно.
ry > V i ' с т « ..I..) t.^-*- .-*- «j
t> : * "в.Л Я Vfi
g¡fj * •«¡ o *" я"■ ■ v»«* i¿éB
' *»''- >1 nt i» rr v 'n'wT« "
" ¿* c"V.** ** * »■*» «\>tда»*«« «я n ill .o'niWTiíeisW -*» Ul.Wtíe*» 'HUl'yVlJ?
»^^■TiVíe»-«] lót'w irí *»iV ní«f j*'"'
«a ce e lib ce , o .mu' .vi UV|«.* i,»;
VW' л ' »и' г л ^ \r .Я"» '.к « , j, » и
Рис. I. Отображение на WHB сервере пожарной обстановки по авиаотделению Ураи в нюне 2008 г
Посредством динамических библиотек, программным путем происходит поиск номера квартала и считывание атрибутивной информации с последующим занесением ее в динамически формируемый файл в формате Excel. Структура формируемой таблицы содержит следующие поля: дата и время пожара, лесхоз, лесничество, номер квартала, географические координаты, авиаотделение. Это позволяет подробно описать место возникновения предполагаемого возгорания в общепринятых в лесном хозяйстве терминах, а также формировать отчетные и статистические данные о пожарах в разрезе декады, месяца, года по лесхозам или авиаотделениям. Для оперативной работы также предусмотрено предоставление описанной выше информации в текстовом формате в поле электронного письма с разделением по авиаотделениям для каждого спутникого витка.
В ЮНИИ ИТ установлены различные лицензионные ГИС пакеты, в том числе многопользовательская линейка продуктов ArcGIS фирмы ESRI. Пакет ArcGIS 9.2 обладает набором функций для работы с векторными данными. В том числе реали-
зована возможность создания программ-скриптов на базе библиотечных функций выполняемых в фоновом режиме. Это позволяет за короткое время создавать несложные с технической точки зрения программы пакетной обработки векторных данных.
Разработан программный модуль конвертации векторного SHP файла, содержащего в виде полигонов результаты работы алгоритма детектирования очагов возгорания по данным сканера AVHRR в файл SHP в виде точек. Географические координаты температурных аномалий выражены в координатах углов пикселя растрового изображения с разрешением 1.1 км. Использование координат узлов полигонов для дальнейшей проверки принадлежности контролируемой территории, соответствующей лесному кварталу или коридору трубопровода, неудобно. Масштаб картосхемы не позволяет отображать пиксель огня в прямоугольной форме, оптимальным выглядит точечный вид, соответствующий центру пикселя. Программный модуль конвертации полигонов в формате SHP реализован на языке программирования Python.
Легкое использование функций ArcGIS в среде Python, позволило реализовать автоматическое преобразование полигонов в точечный вид. В дальнейшем координаты точек в формате SHP счи-тываются с помощью библиотеки функций "Shape Viewer Objects" разработки Ecological Software Solutions. Координаты детектированных пожаров заносятся в структурированный текстовый файл для последующей обработки на другом вычислительном ресурсе в локальной сети.
На рис. 2 представлено одно из уведомлений по E-mail об обнаруженных пожарах в технологическом коридоре магистрального нефтепровода.
Реализован алгоритм перевода географических координат пожаров из текстового вида в файл формата KML. Это позволяет выполнять последующий просмотр оперативной пожарной обстановки в программном комплексе Google Earth. При открытии KML файла из программы почтовый клиент происходит автоматическая за-
грузка данных в программный комплекс Google Earth. При масштабировании окна просмотра очаги пожаров отображаются на фоне крупномасштабных космоснимков Q-Bird с разрешением до 0.6 м с визуализацией крон деревьев, просек и дорог.
Общее число уведомлений отправленных по электронной почте об обнаруженных пожарах на территории ХМАО в различные годы составило: 2005 г. - 4800, 2006 г. - 2025, 2007 г. - 2607, 2008 г. - 1151.
Для мониторинга ледовой обстановки разработано программное обеспечение на языке IDL для геопривязки и вырезания из полного витка фрагментов по заданной области интереса космоснимков MODIS [9]. Для каждого фрагмента выполняется улучшение качества визуализации кадра путем применения специально разработанных алгоритмов отдельных для спутников TERRA и AQUA. При RGB-синтезе достигается
штаг •яйк « УУ&Л 3«Д С«£««С €00{WW* '.Ai''Г * шир j^QIXi »
. X -Vi " j
0» "USLSir — X
А»'«
TawK ■ ; .; ' - :.....:
ttfUKXie itmm ' а
Рис. 2. Уведомление по E-mail о действующих пожарах в коридоре нефтепровода с приложением картосхемы и K.ML файла для просмотра в Google Harth
наибольший контраст между ледяным покровом на руслах рек, снегом на пойме и открытой водой. Цветосинтезированные изображения в формате Jpeg с разрешением 125 м выставляются на WEB-сервер в автоматическом режиме по мере обработки новых космоснимков на SUN FIRE 15К. Формирование фрагментов также выполняется в форматах TIF и ENVI для дополнительной обработки в интерактивном режиме. Разработано программное обеспечение для генерации HTML страниц, выставления космоснимков и векторных карт в виде прозрачных слоев в автоматическом режиме. При этом тематические карты по данным гидропостов подготавливаются оператором и копируются во временную директорию.
В период ледохода и ледостава 2006 года проводился анализ состояния ледовой поверхности рек Обь и Иртыш. Обской губы и акватории Карского моря по радарным изображениям ERS-2\SAR и оптическим изображениям сканера MODIS с разрешением 250 м. Временной интервал между пролетами спутников в утренние часы составлял 10-30 минут. Проведено наземное квазисинхронное визуальное дешифрирование радарных изображений на расстоянии 20 км от г. Ханты-Мансийска на реках Обь и Иртыш. Это позволило однозначно установить, что темные участки соответствуют гладкому снежному насту на речном льду и отмелях, а светлые - ледяным торосам высотой до 0.7 м и снежным наметам на мелких торосах. На радарном изображении ERS-2 за 3.03.06 участки ледяных торосов более контрастны, чем на снимке за 7.04.06. В наземных наблюдениях в апреле также установлено, что происходит разрушение ледяных торосов и одновременно увеличивается шероховатость на снежном насте за счет таяния. В результате уменьшается контраст на выполненных после наступления оттепелей радарных снимках ERS-2 между тороснымн участками и ровным льдом и снегом. На осенних снимках MODIS видно, что замерзание реки Обь происходило не одновременно на больших протяженных участках. Это и является причиной образования торосов из молодого льда в период
ледостава. На изображении MODIS за 20.05.06 выделяются последние ледяные поля и открытая вода в период ледохода на реки Обь. Участки ледяных заторов совпадают с местоположением торосов, выделенных ранее на снимке ERS-2 за 17.03.07. Как правило, торосные участки льда образуются перед изгибами рек.
Всепогодные радарные изображения ERS-2 во время ледохода в мае 2006 года оперативно обрабатывались и передавались в течение 2 часов после пролета спутника в МЧС ХМАО для принятия решений о степени опасности затопления. Совмещенные с картоосновой геопривязанные и контрастированные космоснимки ERS-2 позволяют специалистам гидрологам достоверно картировать места скопления льда и чистой воды в любое время суток и сплошной облачности. Во время прохождения ледохода и в течение паводка 2007 г. нарезка фрагментов MODIS проводилась на различные участки рек Оби и Иртыша. Паводковая обстановка во время ледохода 2007 г. в районе слияния Оби и Иртыша доступна на WEB сервере http://dzz.uriit.ru.
Предложенный подход разработки программного обеспечения с использованием динамических библиотек открытых и лицензионных пакетов позволяет существенно сократить время отладки новых сервисных модулей исполняемых на распределенных вычислительных ресурсах в автоматизированных системах оперативного мониторинга на основе данных дистанционного зондирования Земли. Принцип модульности программ позволил обрабатывать разнородные данные, поступающие с задержкой по времени, повысил надежность работы автоматизированной системы и исключил потерю информации. Созданный на основе распределенных вычислительных ресурсов автоматизированный комплекс тематической обработки данных дистанционного зондирования и передачи результатов конечным пользователям для принятия управленческих решений, позволяет оперативно решать задачи по контролю за природными и техногенными объектами на региональном уровне.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Komarov S.A., Mironov V. L., Romanov A. N., Yevtyushkin A. V. Researches on earth cover remote sensing problem carried out at the Altai state university // Proceedings 1GARSS 98 Symposium, 6-10 July 1998. Seattle. USA.
2. Миронов В. Л „ Комаров С. А., Евтюшкин А. В., Рмчкова Н. В. Комплексный эксперимент по измерению
влажности почв на территории Алтайскою полигона // Исследование Земли из космоса. 1998. № 2. С. 81-90.
3. Евт юшкин А. В., Юшаков В. Н„ Рмчкова И. В. Использование данных дистанционного зондирования для распознавания зерновых культур и коррекции моделей биопродуктивности // Известия Алтайскою
государственного университета. № 1. 2002. С. 63-67.
4. Yevtyushkin А. V. Space monitoring of Khanty-Mansiysk Autonomus Okrug - Yugra Territory // Enviro-RISKS: Man-induced Environmental Risks: Monitoring. Management and Remediation of Manmade Changes in Siberia. Fist-Year EC 6FP CA Enviro-RISKS Project Report: Overview and Progress Reports by Partners. ISSN: 1399-1949. Digital ISBN: 978-87-7478-550-7. Copenhagen. 2007. P. 69-72.
5. Брыксин В. M., Евтюшкин А. В., Еремеев А. В., Хамедов В. А. Разработка WEB-инт ерфейса для оперативного оповещения о пожарах выявленных по космоснимкам на территории ХМАО // Сборник материалов V межрегиональной научно-практической конференции "Информационные технологии и решения для "ЭЛЕКТРОННОЙ РОССИИ", Ханты-Мансийск, 7-11 июня 2006 г. Ханты-Мансийск: Уральское литературное агентство, 2006. С. 327-329.
6. Брыксин В. М., Евтюшкин А. В., Еремеев А. В.. Свидрицкая М. А., Хамедов В. А. Оперативный мониторинг пожарной обстановки в технологических коридорах магистральных трубопроводов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Сборник научных статей. Выпуск 5. Том II. М.: ООО «Азбука-2000», 2008. С. 12-17.
7. Брыксин В. М., Евтюшкин А. В., Еремеев А. В.. Макеева М. А., Хамедов В. А. Спутниковый мониторинг пожарной обстановки в технологических коридорах трубопроводов и лесах ХМАО // Обратные
задачи и информационные технологии рационального природопользования: материалы IV Научно-практической конференции. - Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2008. С. 190-194.
8. Брыксин В. VI., Евтюшкин А. В., Кочер-гин Г. А., Рмчкова Н. В. Мониторинг зерновых культур на юге Западной Сибири по данным MODIS и ERS-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Сборник научных статей. Выпуск 4. Том II. М.: ООО "Азбука-2000", 2007. С. 183-188.
9. Брыксин В. М., Евтюшкин А. В., Еремеев А. В., Макеева М. А. Разработ ка программного обеспечения по обработке космосннмков MODIS и ERS-2 в целях мониторинга паводковой обстановки и лесных пожаров на территории ХМАО// Проблемы природной безопасности Югры: мониторинг и прогнозирование экстремальных гидрологических явлений и лесных пожаров. Сборник материалов по итогам научно-практического семинара, г. Ханты-Мансийск. 9-10 июня 2008. С. 31-41.
10. Брыксин В. М., Евтюшкин А. В., Еремеев А. В., Макеева М. А., Хамедов В. А. Автоматизированная система снутникого мониторинга пожарной обстановки в технологических коридорах трубопроводов и лесах ХМАО // Контроль и реабилитация окружающей среды: Мат-лы симпоз. / Под общ. ред. М.В. Кабанова. A.A. Тихомирова. VI Международный симпозиум. Томск. 3-5 июля 2008 г. Томск: Аграф-Пресс, 2008. 3 84 с. С. 119-120.
Попов Д. В.
Оперативное управление процессом оказания услуг
с применением распределённых интеллектуальных систем
Введение
В условиях конкуренции и насыщения рынка на первый план выходит клиент-ориентированный маркетинг, направленный на такие стратегические цели, как увеличение доли рынка, повышение прибыли. Происходящие процессы обуславливают необходимость поиска и внедрения новых информационных технологий для эффективного управления процессом оказания услуг, направленным на учёт и удовлетворение потребностей и предпочтений клиентов.
Социально-экономические аспекты управления услугами были рассмотрены в работах К. Хаксевера, Б. Рендера, Р. Рассела, И. А. То-гунова, А. И. Китова и др. Вопросам создания экспертных и автоматизированных систем управления в индустрии здоровья и красоты посвящены труды А. Хильберта. В. А. Виттиха. О. Б. Скобелева. В. Б. Тарасова. Б. Г. Ильясова и др. Однако, в силу сложности проблемы, многие вопросы остаются открытыми. В настоящий момент одним из таких вопросов является повышение эффективности оказания услуг за счет
