CC BY
75Использование космических^средств, технологий и геоинформационны^систем для мониторинга и моделирования природной среды
УДК 004.4, 519.688
ОСОБЕННОСТИ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
О. Э. Якубайлик
Институт вычислительного моделирования СО РАН Российская Федерация, 660036, г. Красноярск, Академгородок, 50/44
Сибирский федеральный университет Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, просп. Свободный, 79 Е-mail: oleg@icm.krasn.ru
Рассматриваются основные тренды развития современных систем дистанционного зондирования Земли. Отмечается резкий рост объемов и уровня доступности получаемой спутниковой информации. Высокопроизводительная вычислительная техника и системы хранения данных стали основой нового поколения систем ДЗЗ.
Ключевые слова: спутниковые данные, геопортал, веб-сервис, веб-картография, дистанционное зондирование, пространственные метаданные.
THE FEATURES OF MODERN DATA PROCESSING SYSTEMS FOR REMOTE SENSING
O. E. Yakubailik
Institute of Computational Modelling of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences 50/44, Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation Siberian Federal University 79, Svobodny Av., Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation Е-mail: oleg@icm.krasn.ru
The main trends in the development of modern systems of Earth remote sensing are considered. There is a sharp increase in the volume and availability of satellite information. High-performance computing and data storage systems are the basis of a new generation of remote sensing systems.
Keywords: satellite data, geoportal, web service, web mapping, remote sensing, spatial metadata.
В настоящее время возможности спутниковых систем наблюдения Земли используются для решения достаточно большого числа научных и прикладных задач. В последние годы одной из наиболее значимых сфер их применения стало создание различных специализированных информационных систем дистанционного мониторинга, ориентированных на постоянное получение информации о различных процессах, явлениях и объектах [1; 2].
Обобщая схему организации процессов обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) можно считать достаточно устоявшейся; основные блоки процедур обработки и анализа данных включают прием и архивацию, первичную и тематическую обработку [3]. Если на первых этапах развития систем мониторинга при построении конкретной системы в ней приходилось реализовывать все этапы обработки данных ДЗЗ и полностью создавать для этого специальную инфраструктуру, то в настоящее время более эффективным и целесообразным с разных точек зрения считается использования специализированных центров хранения, обработки и анализа данных [4; 5].
Стоит отметить, что в области, связанной с использованием спутниковых данных дистанционного
зондирования Земли (ДЗЗ) при решении различных научных и прикладных задач, в настоящее время происходят существенные изменения:
Резко возросли возможности спутниковых систем ДЗЗ. За счет увеличения числа космических аппаратов ДЗЗ выросла частота и объемы информации, которая может поступать в систему дистанционного мониторинга. Это привело к тому, что стало возможно организовывать мониторинг быстро протекающих процессов. За последние 4 года число спутников увеличилось на порядок, существенно возросла доступность данных высокого разрешения (до 3 м/пиксел).
Возросло число спутниковых систем ДЗЗ, обладающих «измерительными» свойствами, т. е. обеспечивающих получение не только качественной, но и хорошо калиброванной количественной информации о различных объектах, процессах и явлениях. Эти данные обеспечивают возможность построения точных прогнозов развития различных процессов и явлений, необходимых для оперативной реакции на них.
Повысился уровень доступности информации. Данные многих спутниковых систем стали свободно распространяться - как через сеть Интернет, так и непосредственно со спутников, в незашифрованном
Решетневскуе чтения. 2018
виде. Стало более рентабельно использовать спутниковую информацию, чем развивать наземные и авиационные системы наблюдения.
Значительный рост объемов спутниковой информации и развитие требований и стоимости систем их приема и первичной обработки привели к усилению тенденции перехода от использования персональных систем обработки ДЗЗ к сервис-ориентированным решениям на основе региональных специализированных центров ДЗЗ [6].
Доступность информации ДЗЗ и рост ее объемов привел к необходимости существенно улучшить технологии работы с данными ДЗЗ в плане повышения уровня автоматизации процессов получения и обработки данных, оптимизации ведения собственных архивов данных и использования возможностей внешних систем, обеспечивающих ведение сверхбольших архивов спутниковых данных и предоставляющих различные вычислительные ресурсы для работы с ними [7].
Появились новые информационно-вычислительные технологические возможности, позволяющие организовать принципиально новые схемы работы с данными ДЗЗ, в том числе эффективно работать с распределенными сверхбольшими архивами и различными вычислительными ресурсами в региональных специализированных центрах ДЗЗ [8].
Существенное расширение задач, решаемых системами спутникового мониторинга, и числа задействованных в их работе специалистов формирует потребность в создании новых доступных инструментов работы со спутниковыми данными и различными информационными продуктами, получаемыми на их основе, позволяющими использовать и возможности различных распределенных вычислительных ресурсов [9].
Наряду с экстенсивным развитием спутниковых систем ДЗЗ в последнее десятилетие наблюдается и достаточно резкий рост объемов спутниковых данных, получаемых с отдельных космических аппаратов, а также номенклатуры и суммарных объемов информационных продуктов, формируемых на основе обработки этих данных, т. е. скорость роста объемов информации превышает скорость роста числа систем ДЗЗ [10]. Так, например, объемы архивов данных ДЗЗ в NASA (National Aeronautics and Space Administration, Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства США - ведомство, отвечающее за гражданскую космическую программу) и NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, Национальное управление океанических и атмосферных исследований США -занимается различными видами метеорологических и геодезических исследований и прогнозов, изучением мирового океана и атмосферы), накапливаемые за год, увеличились более чем на порядок: от почти 1 Пета-байта в 2000 г. до более 10 Петабайт в 2011 г., хотя число спутников ДЗЗ увеличилось за это время не более чем в 6 раз. Ввод новых данных ДЗЗ в систему архивации в 2018 г. по планам NOAA составит 20 петабайт/год, а общий их объем - более 100 Петабайт. При этом объем данных из расчета на один спутник вырастет в 100 раз. Аналогичные планы
по наращиванию группировки ДЗЗ и быстрому росту объемов информации ДЗЗ приняты к реализации и в России (Федеральная космическая программа России на 2016-2025 годы).
Таким образом, мы видим, что в сфере работы с данными ДЗЗ и связанными с ними технологиями в последние годы произошли серьезные изменения. Для обеспечения в сложившейся ситуации максимальной эффективности работы региональных систем дистанционного мониторинга необходимо усовершенствовать схемы работы с данными и разработать новые методы и инструменты для их реализации.
Инфраструктурной основой этих исследований и разработок должны стать современные комплексы компьютерного оборудования - высокопроизводительной вычислительной техники и средств хранения данных.
References
1. Xu W., Shao J., Yu W., Feng P. Land observing satellite data center: Big data challenges and a potential solution // Geomatics and Information Science of Wuhan University. 2017. Vol. 42, № 1. P. 7-13.
2. Casu F., Manunta M., Agram P. S., Crippen R. E. Big Remotely Sensed Data: tools, applications and experiences // Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 202. P. 1-2.
3. Kashnitskii A. V., Lupyan E. A., Balashov I. V., Konstantinova A. M. Technology for designing tools for the process and analysis of data from very large scale distributed satellite archives // Atmospheric and Oceanic Optics. 2017. Vol. 30, № 1. P. 84-88.
4. Boyd D., Crawford K. Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon // Information Communication and Society. 2012. Vol. 15. № 5. P. 662-679.
5. Craglia M. et al. Digital Earth 2020: Towards the vision for the next decade // International Journal of Digital Earth. 2012. Vol. 5, № 1. P. 4-21.
6. Yakubailik O. E., Kadochnikov A. A., Tokarev A. V. Web geographic information system and the hardware and software ensuring rapid assessment of air pollution // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2018. № 54 (3). P. 243-249.
7. Shaparev N., Yakubailik O. Usage of web mapping systems and services for information support of regional management // MATEC Web of Conferences. 2016. Vol. 79. No. 01081.
8. Gorelick N. et al. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 202. P. 18-27.
9. Yakubailik O., Kadochnikov A., Tokarev A. Applied software tools and services for rapid web GIS development // International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM-2015. Vol. 1 (2). P. 487-494.
10. Riggs G. A., Hall D. K., Román M. O. Overview of NASA's MODIS and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) snow-cover Earth System Data Records // Earth System Science Data. 2017. Vol. 9, № 2. P. 765-777.
© Якубайлик О. Э., 2018
