СОЗДАНИЕ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА МЕЛИОРАТИВНОГО ОБЪЕКТА ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ Текст научной статьи по специальности «Математика»

УДК 631.6 : 528.932

doi: 10.55287/22275398 2021 4 37

СОЗДАНИЕ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА МЕЛИОРАТИВНОГО ОБЪЕКТА ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

С.В. Брыль, М.С. Зверьков 123

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт систем орошения и сельхозводоснабжения «Радуга», г. Коломна

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Московский политехнический университет», г. Коломна

Общество с ограниченной ответственностью «Научно-исследовательский центр экологии и строительства», г. Коломна

Z м

О

CD

Ключевые слова:

дистанционное зондирование Земли, цифровая модель рельефа, Google Earth, QGIS, цифровое сельское хозяйство, цифровая мелиорация, проект мелиорации, цифровой двойник. История статьи: Дата поступления в редакцию 28.11.21

Дата принятия к печати 30.11.21

Аннотация.

В задачи эксплуатации мелиоративных объектов входит регулярное наблюдение за показателями их состояния. Осуществляют такие наблюдения различными способами. Традиционный подход предполагает наличие службы эксплуатации, которая для сбора данных использует инструментальные методы натурных обследований мелиоративных объектов, собирает статистические показатели от их собственников, анализирует и принимает решения для коррекции состояния мелиоративных объектов. Отмечается, что технологии дистанционного зондирования Земли и беспилотные летательные аппараты используются для получения данных о мелиоративных объектах при цифровизации сельского хозяйства и цифровизации мелиорации.

Для проектирования и эксплуатации мелиоративных объектов важно иметь цифровой «двойник», структурной частью которого является цифровая модель рельефа. В статье рассматривается алгоритм разработки цифровой модели рельефа мелиоративного объекта по данным дистанционного зондирования Земли, полученных с помощью программы Google Earth Pro (ver. 7.3.4.8248). Построение горизонталей местности и настройка цифровой модели рельефа выполнена в среде программы QGIS (ver. 3.16.14-Hannover). Отмечается, что полученная цифровая модель рельефа может быть использована при оценке состояния мелиоративного объекта и для обоснования проектов мелиорации.

Введение. В задачи эксплуатации мелиоративных объектов входит регулярное наблюдение за показателями их состояния, которые в большинстве случаев включают характеристику технического и мелиоративного состояния гидромелиоративных систем и отдельно расположенных гидротехнических сооружений. Федеральный закон № 4-ФЗ от 10 января 1996 г. «О мелиорации земель» (с изменениями на 8 декабря 2020 года) в соответствии со статьями 18, 20, 21, 23 устанавливает, что деятельность федеральных органов исполнительной власти и органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации в области мелиорации земель включает: паспортизацию мелиоратив-

I

и

о z

>s .

0 :

§1 а Í

IM la

и о

1 го

s g 8?

® 2 9 2

* о

-0 £ о. ■ ш S

Ш го

го а

. о

и S

¿ 5

Í « Е-е

.0 (U

* ¡S

ш 5

Ч S и ц

ных систем и отдельно расположенных гидротехнических сооружении; организацию учета и проведение мониторинга мелиорированных земель; проведение государственной экспертизы проектной документации мелиоративных систем и отдельно расположенных гидротехнических сооружении; проведение мероприятий по контролю за состоянием мелиорированных земель при осуществлении государственного земельного надзора в соответствии с законодательством Российской Федерации [1].

Осуществляют такие наблюдения различными способами. Традиционный подход предполагает наличие службы эксплуатации, которая для сбора данных использует инструментальные методы натурных обследований мелиоративных объектов, собирает статистические показатели от их собственников, анализирует и принимает решения для коррекции состояния мелиоративных объектов. Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО) [2], сотрудники научных организаций [3, 4], практики, руководители и специалисты Минсельхоза России активно используют термин «цифровое сельское хозяйство» [5] и применительно к мелиоративной отрасли — «цифровая мелиорация» [6]. Одним из компонентов цифровизации является сбор и анализ больших данных, в том числе с использованием современных технологий, например, дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) [3, 5].

Необходимо отметить, что ДЗЗ в настоящее время является наиболее интенсивно развивающимся способом получения актуальных и объективных данных о процессах и явлениях, происходящих в различных геосферах Земли. Дешифрирование данных ДЗЗ становится одним из важнейших методов для большинства наук о Земле и решения ряда инженерных и экологических задач [7, 8, 9, 10, 11].

С развитием технологий ДЗЗ в последнее время стали внедряться такие методы получения геопространственных данных, как космическая съемка, лазерное сканирование, радиолокационное зондирование, цифровая аэрофотосъемка с использованием пилотируемой авиации и БПЛА [12]. Данные технологии используются и для создания цифровых моделей местности (ЦММ).

В соответствии с ГОСТ Р 52440-2005 ЦММ могут быть растровыми, векторными (топологическими и нетопологическими), гибридными (в которых используются и векторные, и растровые данные). Для формирования ЦММ используют методы и средства, обеспечивающие создание таких пространственных данных, которые формируют цифровую модель, соответствующую требованиям указанного стандарта [13].

Чернокожева О.К. в [14] при описании структуры ЦММ указывает, что топографическая ЦММ в целом характеризует ситуацию и рельеф местности. Она состоит из цифровой модели рельефа местности и цифровой модели контуров (ситуации) местности. ЦММ может дополняться моделью инженерного назначения.

Применительно к мелиоративным объектам (в том числе к видам мелиоративных мероприятий и работ, стадиям жизненного цикла мелиоративного мероприятия по ГОСТ Р 58330.2-2018 [15]), а также с учетом уровней детализации информационной модели и требований СП 333.1325800.2020 [16] составными частями ЦММ являются «цифровая модель рельефа» (ЦМР) и «цифровая модель ситуации» (ЦМС). Следующими по уровню детализации понятиями будут «цифровая модель топографической поверхности» и «цифровая модель топографического объекта». Таким образом в общем виде может быть представлена структура цифрового «двойника» мелиоративного объекта, который для случая линейного объекта капитального строительства дополняется цифровой моделью объекта (например, 3D-моделью).

При создании проектов мелиорации и проектов строительства мелиоративных объектов кроме описания предлагаемых мелиоративных мероприятий на земельном участке, сведения о технике (устройствах, машинах, оборудовании) и технологиях при осуществлении мелиоративных работ, необходимо также обосновать необходимость проведения выбранного типа мелиорации [17]. Федеральным регулятором установлено, что обоснование включает характеристику мелиорируемого земельного участка (геоморфологию и рельеф, гидрологические, гидрогеологические, инженерно-геологические и почвенно-ме-лиоративные условия), — такие сведения включаются в ЦМР и в дополнительные тематические данные

цифрового «двойника» мелиоративного объекта. Схема расположения мелиоративной системы или отдельно расположенного гидротехнического сооружения, размещения защитных лесных насаждений, культуртехнических мероприятий, расположение мелиоративной техники и другие сведения могут быть включены в ЦМС. Эти обстоятельства обосновывают актуальность и практическую значимость настоящей работы.

Цель работы заключалась в создании ЦМР (цифровой модели топографической поверхности), предназначенной для проведения инженерных изысканий, проектных работ, эксплуатации и оценки состояния мелиоративного объекта на любом этапе его жизненного цикла.

Материалы и методы исследований. Авторами настоящей работы предложен алгоритм создания ЦМР, который в общем виде представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Алгоритм создания цифровой модели рельефа

Наиболее распространенными источниками данных ДЗЗ, которые можно использовать для решения аналитических задач, являются: USGS, Сервис EarthExplorer, LandViewer, EO Browser и Sentinel Playground и многие другие. На современном рынке представлено множество программных продуктов и сервисов, позволяющих работать с геоданными и спутниковыми снимками.

В качестве источника исходной информации (блок 1 на рисунке 1) о координатах и высотах использованы спутниковые снимки, полученные с помощью Google Earth Pro (ver. 7.3.4.8248). Импорт этих данных выполнен в формат .KML. Формат исходных координат WGS84.

Для дальнейшей работы формат .KML должен быть преобразован в формат .GPX (блок 13 на рисунке 1). Для этих целей можно использовать различные геодезические калькуляторы (в данной работе был использован сервис «GPS Visualizer», URL: https://www.gpsvisualizer.com/). Пересчет координат в местную систему не требовался по техническому заданию на обследование мелиоративного объекта. Для построения ЦМР (блоки 12 и 14 на рисунке 1) используется программное обеспечение QGIS (ver. 3.16.14-Hannover, распространяющаяся под General Public License).

В качестве объекта для построения ЦМР выбран земельный участок с кадастровым номером 50:34:0010617:97, категория земель — земли сельскохозяйственного назначения, вид разрешенно-

Z м

О

-I

м

D CD

i

и

о z

>s .

0 :

§1 а Í

IM la

и о

1 га

s g

13 «

и

fi ю о

о

0

1

со S н га а о

S

(U Z

_ Я

Е-е

.0 (U

* с s

и Ц

со

о *

Л

а ш со

fO

и S

JB

го использования — для сельскохозяйственного производства. Земельный участок расположен в Коломенском городском округе между населенными пунктами Парфентьево и Сергиевским на левом берегу реки Москвы с ярко выраженным рельефом с понижением по направлению к реке (рисунок 2А). Данный участок проектировался под орошение дождеванием, водопроводная сеть сохранена фрагментарно. В настоящее время участок не мелиорируется, используется под сенокос.

Рис. 2. Границы объекта обследования (А) и его цифровая модель рельефа (Б)

Результаты и обсуждение. Результаты построения и настройки цифровой модели рельефа показаны на рисунке 2Б. Горизонтали топографической поверхности данного участка построены с шагом 2 метра и отображены в виде градиента высот, перепад которых на данном участке составляет 28 метров, самая высокая (командная) отметка — 129,2 метра, самая низкая — 99,3 метра.

После оценки результатов на соответствие требованиям (блок 15 на рисунке 1), предъявляемых к ЦМР, полученный результат сохраняется в базе данных цифровых информационных моделей мелиоративных объектов (блок 16 на рисунке 1). Оценка качества пространственных данных (блок 15) заключается в анализе соответствия полученной ЦМР требованиям ГОСТ Р 52440, техническому заданию на обследование и полноты отраженных на ЦМР данных, а также их морфологическое (внешнее) соответствие исходным материалам и натуре (мелиоративному объекту). В зависимости от поставленных задач полученная ЦМР может быть использована в других программных продуктах с сохранением исходного формата или импортом в другие поддерживаемые форматы данных.

Заключение. В результате проведенной работы была создана ЦМР, предназначенная для проектирования и анализа экологического состояния мелиоративного объекта на всех этапах его жизненного цикла. ЦМР может быть использована для разработки информационной модели мелиоративного объекта, разработки проектов мелиорации, а также для обоснования проектов строительства линейных капитальных сооружений гидромелиоративных систем.

Z м

О

ЛИТЕРАТУРА:

1

CD

О мелиорации земель (с изменениями на 8 декабря 2020 года) / Федеральный закон № 4-ФЗ от 10 января 1996 г. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/9015302 (Дата обращения 25.11.2021 г.).

2. Jin Leshan, Li He, Li Ying, Du Dan. E-Agriculture in action / Bangkok, FAO and ITU, 2017. 118 p.

3. Касьянов А.Е. Маркерные участки цифровой мелиорации сельскохозяйственных земель // Экология и строительство. 2020. № 3. C. 21-24. doi: 10.35688/2413-8452-2020-03-003.

4. K. Guravaiah and S. S. Raju, "e-Agriculture: Irrigation System based on Weather Forecasting," 2020 IEEE 15th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS), 2020, pp. 617-622, doi: 10.1109/ ICIIS51140.2020.9342739.

5. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание. - М.: ФГБНУ «Росинфор-магротех», 2019. — 48 с.

6. Захарова О.А., Кучер Д.Е., Машкова Е.И., Евсенкин К.Н., Мусаев Ф.А. Мелиорация земель и возможность ее цифровизации // Природообустройство. 2021. № 4. С. 31-37. DOI: 10.26897/1997-6011-2021-4-31-37.

7. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения: учебное пособие / А. Н. Шихов, А. П. Герасимов, А. И. Пономарчук, Е. С. Перми-нова. - Пермь: Пермский ГНИУ 2020. - 191 с.; [Электронный ресурс]. - URL: http://www.psu.ru/files/docs/ science/ books/uchebnie-posobiya/shikhov-gerasimov-ponomarchukperminova-tematicheskoe-deshifrovanie-i-interpretaciyakosmicheskih-snimkov.pdf (Дата обращения 12.11.2021 г.).

8. Крашенинникова С.Б., Минкина Н.И., Самышев Э.З., Шокурова И.Г. Влияние комплекса факторов среды на биомассу фитопланктона и зоопланктона в Черном море в весенний период // Экология и строительство. 2019. № 4. C. 14-21. DOI: 10.35688/2413-8452-2019-04-002.

9. Мартынова А.Э., Солодянкина СВ. Факторный анализ классификации городских местообитаний на примере Сердловского округа города Иркутска // Экология и строительство. 2019. № 3. C. 12-19. DOI: 10.35688/2413-8452-2019-03-002.

10. Bazzi, H.; Baghdadi, N.; Amin, G.; Fayad, I.; Zribi, M.; Demarez, V.; Belhouchette, H. An Operational Framework for Mapping Irrigated Areas at Plot Scale Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data // Remote Sens. 2021. Vol. 13. 2584. DOI: 10.3390/rs13132584.

11. Захаров К.В., Медведков А.А., Борисов В.Ф. Фрагментация ландшафта и парковое благоустройство как факторы накопления тяжелых металлов в листьях березы // Экология и строительство. 2020. № 1. C. 4-13. DOI: 10.35688/2413-8452-2020-01-001.

I

и

о z

>s .

0 :

§1 а т

1м §§

(U о

1 га

s g 8?

о о

0

1

со S н га а о

S

(U Z

i « Е-е

.0 (U

ш 5

Ч S и ц

со

о

.0 а ш со

fO

и S

12. Романкевич, А. Применение беспилотных летательных аппаратов с целью крупномасштабного картографирования и создания цифровой основы для мониторинга растительности / А. Романкевич, Д. Качановская, Г. Черняков // Земля Беларуси. 2017. № 3. С. 46-48.

13. ГОСТ Р 52440-2005 Модели местности цифровые. Общие требования [Электронный ресурс]. URL: https://docs. cntd.ru/document/1200044676 (Дата обращения 25.11.2021 г.).

14. Чернокожева, О.К. Необходимость создания единой структуры цифровой модели местности / О. К. Чернокоже-ва // Молодой ученый. 2013. № 2. С. 72-75.

15. ГОСТ Р 58330.2-2018 «Мелиорация. Виды мелиоративных мероприятий и работ. Классификация» [Электронный ресурс]. https://docs.cntd.ru/document/1200161976 (Дата обращения 25.11.2021 г.).

16. СП 333.1325800.2020 Информационное моделирование в строительстве Правила формирования информационной модели объектов на различных стадиях жизненного цикла [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd. ru/document/573514520 (Дата обращения 25.11.2021 г.).

17. Приказ Министерства сельского хозяйства Российской Федерации от 15 мая 2019 года N 255 «Об утверждении Порядка разработки, согласования и утверждения проектов мелиорации земель» [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/554715784 (Дата обращения 25.11.2021 г.).

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

С.В. Брыль, М.С. Зверьков. Создание цифровой модели рельефа мелиоративного объекта по данным дистанционного зондирования земли. — Системные технологии. — 2021. — № 41. — С. 37—42. doi: 10.55287/22275398_2021_4_37

GEODETIC CONTROL DURING THE SURVEY AND MONITORING OF BUILDINGS AND STRUCTURES

S.V. Bryl, M.S. Zverkov123

'All-Russia Scientific and Research Institute for Irrigation and Farming Water Supply Systems «Raduga», Kolomna, Russia

2Kolomna Institute (Branch) of Moscow Polytechnical University, Kolomna, Russia

3Limited liability company «Scientific-research center of environmental engineering and construction», Kolomna, Russia

Abstract.

The tasks of operation and service of reclamation facilities include regular monitoring of indicators of their condition. These observations are made in a variety of ways. The traditional approach assumes the existence of an operation service, which uses instrumental methods of field surveys of reclamation facilities to collect data, statistical indicators from owners of reclamation facilities, analyzes and makes decisions to correct the condition of reclamation facilities.

It is noted that the Earth remote sensing technologies and unmanned aerial vehicles are used to collect data about land reclamation objects for the purposes of e-agriculture and digital reclamation (e-reclamation). It is very important to have a digital «twin» for the design and operation of reclamation facilities. Digital relief model (digital elevation model) is a structural part of digital «twin». The algorithm for generation of a digital relief model of the reclamation object is considered in the article. This algorithm is based on Earth remote sensing data obtained using the Google Earth Pro program (ver. 7.3.4.8248). The construction of terrain contours and setting up the digital relief model was performed by QGIS program (ver. 3.16.14-Hannover). It is noted that the resulting digital relief model can be used to assess the state of the reclamation facility and to justify reclamation projects.

Key words:

geodetic control, methods, monitoring of buildings and structures. Date of receipt in edition: 28.11.21 Date o f acceptance for printing: 30.11.21