CC BY
10Информатика и информационно-управляющие системы
УДК 004.415.2.043
М. В. Прудков
Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Красноярск
ЗАДАЧА ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СПАСАТЕЛЬНЫХ СЛУЖБ
Создаваемая геоинформационная служба (ГИС) должна обеспечить спасательные службы оперативными, достоверными и полными данными о размещении потенциально опасных объектов (ПОО) на местности, осуществлять моделирование, мониторинг и прогнозирование развития параметров чрезвычайных ситуаций до опасных значений и возможных последствий, отображать характер и размеры возможной угрозы, используя пространственный аспект в информации о чрезвычайных ситуациях и опираясь на картографический способ представления информации.
Целью исследования является разработка и применение геоинформационного картографирования для оперативного управления в условиях чрезвычайных ситуаций с помощью специализированной геоинформационной системы.
Объектом исследования является информационное обеспечение управления деятельности органов и подразделений МЧС по защите населения от чрезвычайных ситуаций различного характера.
Предметом исследования является создание и применение геоинформационного картографирования для оперативного управления силами и средствами МЧС на основе ГИС ЧС для обеспечения безопасности и защиты населения.
Исследования в данной работе базируются на задачах, решаемых городскими спасательными службами с применением системного подхода, основных принципов теории картографии, основ теории моделирования, мониторинга и прогнозирования ЧС.
Научная новизна работы заключается в следующих исследованиях:
1. Выполнен анализ, классификация и определение видов безопасности и ЧС с целью использования в геоинформационном картографировании.
2. Разработаны схемы создания и функционирования геоинформационного обеспечения и ГИС ЧС для защиты населения и территорий от ЧС природного и техногенного характера.
3. Обоснованы виды электронных карт, разработано и систематизировано содержание картографической информации, необходимой для отображения потенциально опасных объектов, сил и средств МЧС, различных типов аварий на базовой электронной карте, а также на оперативных и прогнозных картах.
4. Разработаны «Алгоритм действий Единой дежурной диспетчерской службы „01"», «Порядок привлечения экстренных служб» и «Алгоритм принятия управленческих решений по предупреждению, снижению последствий и ликвидации ЧС и ее последствий» для создаваемой ГИС ЧС.
5. Разработана информационная модель базы данных ГИС ЧС об объектах повышенной опасности, системах жизнеобеспечения населения, силах и средствах контроля и постоянной готовности.
Практическая ценность работы состоит в создании и внедрении применительно к населенному пункту геоинформационного картографического обеспечения и специализированной ГИС ЧС, предназначенных для комплексного решения задач по оперативному реагированию и управлению в кризисных ситуациях.
Кроме того, в число решений этих задач вошли следующие:
1. Создана базовая электронная карта и производные от нее оперативные и прогнозные карты города с нанесенными потенциально опасными объектами и системами жизнеобеспечения населения.
2. Сформирована база данных о потенциально опасных объектах и системах жизнеобеспечения населения города.
3. Разработана специализированная ГИС ЧС для обеспечения оперативного управления при чрезвычайных ситуациях. Геоинформационное картографическое обеспечение характеризуется следующими функциональными возможностями:
1) сбор и систематизация, создание и ведение баз данных об объектах повышенной опасности, системах жизнеобеспечения населения, авариях на объектах экономики, жилищно-коммунального хозяйства и транспорте;
2) учет и анализ причин возникновения чрезвычайных ситуаций различного характера;
3) решение задач в области мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций с учетом сезонных явлений и метеорологических данных;
4) использование специализированных данных ГИС ЧС в деятельности различных подразделений, формирований и сил ГО пожарными, аварийными, поисковыми и спасательными службами, а также специалистами скорой медицинской службы, правоохранительными органами, подразделениями МВД, структурами управления администрации города.
Решетневские чтения
M. V. Prudkov
Institute of Computational Modeling, Russian Аcademy of Science, Siberian Branch, Russia, Krasnoyarsk
PROBLEM OF A GEOSUPPLY WITH INFORMATION OF SAVING SERVICES
The created geographical information system should provide saving services with operative, authentic and full data about placing ofpotentially dangerous objects on district, carry out modeling, monitoring and forecasting of parameters development of extreme situations to dangerous values and possible consequences, to display character and the sizes of possible threat, using spatial aspect in the information on extreme situations and leaning on a cartographical way of representation of the information.
© Прудков М. В., 2009
УДК 004.932
Д. И. Пьянков
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
ВЕЙВЛЕТ-ФУНКЦИЯ ДЛЯ СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Представлены алгоритмы сжатия для усреднения изображений. Рассматривается вейвлет-алго-ритм, который вместо усреднения использует вейвлет-функцию, что позволяет получить на границах контуров менее резкие перепады в яркости.
Одним из наиболее важных и определяющих аспектов как для хранения, так и для передачи является сжатие исходной информации. Использование компрессии позволяет снизить стоимость систем хранения и передачи информации; увеличить количество каналов связи при сохранении заданной скорости передачи; хранить больший объем информации.
Простейший алгоритм сжатия изображения представляет собой волновое (частотное) представление информации. Алгоритм выглядит следующий образом: для каждого пикселя находится яркость, затем изображение усредняется, и все изображение заполняется этой яркостью. Изображение делится поровну на четыре части, в каждой из частей вычитается предыдущая средняя яркость и для каждой из частей считается своя средняя яркость. Усреднение повторяется для каждой четверти, а в следующее разделение входят только те части, в которых пиксели очень отличаются от средней яркости по всему квадрату. Считается усредненная разница между средней яркостью и каждым пикселем и сравнивается с числом, которое задает качество реконструкции и силу сжатия изображения.
Получается дерево коэффициентов, в котором в дальнейшее уточнение попадают только те области изображения, которые плохо реконструи-
руются на текущем уровне. Там, где изображение однородно (например, небо), будет немного уровней. В более детальных местах (граница с облаком) будет больше уровней-ветвей. Причем много ветвей дерева высоких уровней точно охватят границу облака с небом, и совсем немного ветвей нижних уровней будет внутри облака. Количество коэффициентов в таком дереве на несколько порядков меньше количества пикселей в исходном изображении. Реконструированное таким образом изображение не будет идеальной копией пиксельного представления. Но на глаз различия будут практически незаметны, разница будет касаться в основном резких границ.
Существует более современный алгоритм сжатия изображений, в котором вместо усреднения изображения на него накладывается вейвлет-функция. Значение яркости пикселя умножается на значение вейвлет-функции, и только после этого усредняется. Подход с использованием вейвлетов является лучшим, чем простое усреднение, так как при усреднении между соседними квадратами получаются слишком резкие перепады в яркости, что особенно будет заметно на границах контуров. Вейвлет же, попадая на границу или на однородное изображение, правильно закодирует крутизну участка или гладкость изображения.
