Науки о Земле (Geo-Science) №04-2012 by Geo Science

О ЖУРНАЛЕ / ABOUT JOURNAL Международный научно-технический и производственный электронный журнал «Науки о Земле» (International scientific, technical and industrial electronic journal «GeoScience») является периодическим электронным изданием, цель которого публикация статей ученых и специалистов, занимающихся изучением широкого круга проблем, объединенных общим объектом исследования – Землей. Выходит 4 раза в год. Свидетельство Роскомнадзора Эл№Фс77-44805 от 29.04.2011, ISSN: 2223-0831, Журнал включен в Российский индекс научного цитирования, DOAJ (Directory of open access jornals). РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ д.т.н., проф. Баранов Владимир Николаевич / Baranov Vladimir N. д.т.н., проф. Батраков Юрий Григорьевич / Batrakov Yuriy G. к.т.н., доц. Гаврилова Лариса Анатольевна / Gavrilova Larisa A. академик РАН, НАНБ, д.г-м.н., проф. Гарецкий Радим Гаврилович / Garetsky Radim G. к.т.н., гл.ред. Докукин Петр Александрович / Dokukin Petr A. к.г-м.н., с.н.с. Докукина Ксения Александровна / Dokukina Ksenia A. к.т.н., проф. Зайцев А.К. / Zaitsev A.K. д.т.н., проф. Карпик Александр Петрович / Karpik Alexandr P. д.т.н., г.н.с. Кафтан Владимир Иванович / Kaftan Vladimir I. д.э.н., проф. Косинский Владимир Васильевич / Kosinskij Vladimir V. к.т.н., проф. Левин Евгений / Levin Eugene д.т.н., проф. Малинников Василий Александрович Malinnikov Vasily A. д.с-х.н., проф. Нагорный Виктор Дмитриевич / Nagorny Victor D. д.т.н., проф. Певнев Анатолий Кузьмич / Pevnev Anatoly K. д.с-х.н., проф. Плющиков Вадим Геннадьевич / Plushikov Vadim G. член-корр. РАН, д.т.н., проф. Савиных Виктор Петрович / Savinykh Victor P. д.т.н., проф. Татевян Сурия Керимовна / Tatevian Suriya K. д.ф-м.н., проф. Харченко Сергей Григорьевич / Kharchenko Sergey G. к.э.н., проф. Чепурин Евгений Михайлович / Chepurin Eugene M. к.т.н., проф. Юзефович Александр Павлович / Yuzefovith Alexandr P. РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ Докукин Петр Александрович / Dokukin Petr A. Поддубский Антон Александрович / Poddubsky Anton A. Поддубская Ольга Николаевна / Poddubsky OlgaN. Комков Дмитрий Сергеевич / Komkov Dmitry S. Главный редактор: Докукин Петр Александрович dokukin@geo-science.ru Шеф-редактор: Поддубский Антон Александрович poddubsky@geo-science.ru Редактор международного отдела: Поддубская Ольга Николаевна Учредитель (издатель): ООО «ГеоДозор», Россия, Москва, 109129, а/я 39 Генеральный директор: Семисчастнов Олег Ярославович Почтовый адрес учредителя/редакции: Россия, Москва, 109129, а/я 39 Russia, Moscow, index 109129, PoBOX 39 Электронный адрес: http://geo-science.ru Электронная почта: jornal@geo-science.ru Страница «В Контакте»: http://vkontakte.ru/geoscience Страница на Facebook: https://www.facebook.com/pages/edit/?id=297004870315291 Размещение статьи в номере журнала на его официальном интернет-сайте http://geo-science.ru является свидетельством публикации. Авторские права сохраняются в соответствии с международными правилами. Авторы статей несут ответственность за содержание статей и за сам факт их публикации. Редакция не всегда разделяет мнения авторов и не несет ответственности за недостоверность публикуемых данных. Редакция журнала не несет никакой ответственности перед авторами и/или третьими лицами и организациями за возможный ущерб, вызванный публикацией статьи. Редакция вправе изъять уже опубликованную статью, если выяснится, что в процессе публикации статьи были нарушены чьи-либо права или общепринятые нормы научной этики. О факте изъятия статьи редакция сообщает автору, который представил статью, рецензенту и организации, где работа выполнялась. МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

СОДЕРЖАНИЕ / CONTENTS

ГЕОЛОГИЯ И ГЕОТЕКТОНИКА / GEOLOGY AND GEOTECTONIC Асланов Б.С. Нефтегазоносные провинции Персидский залив и Мегавпадина Южный Каспий – реликты пассивной континентальной окраины палеоокеана Тетис / Aslanov B.S. Petroleum province of the Persian gulf and South Caspian Megadepression – relics of a passive continental margin paleo Tethys

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Горшков В.Л., Щербакова Н.В. Исследование случайных и систематических ошибок GPSнаблюдений на территории Пулковской обсерватории / Gorshkov V.L., Sherbakova N.V. The investigation of the noise and systematic errors of GPS observations inside the Pulkovo observatory territory

Майоров А.А., Савиных В.П., Цветков В.Я. Геодезическое космическое обеспечение России / Mayorov A.A., Savinikh V.P., Tsvetkov V.Ya. Geodesy and space research in Russia

Майоров А.А. Современные тенденции в геодезическом образовании / Mayorov A.A. Current trends in geodetic education

Савиных В.П. О терминологии в области геодезии / Savinikh V.P. About the terminology in geodesy

Максимова М.В. Особенности применения местной московской системы координат при мониторинге объектов / Maxmova M.V. Features of local moscow coordinate system for the monitoring of facilities

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING Лапчинская М.П. Алгоритм классификации однородных текстур земной поверхности, основанный на построении функций принадлежности / Lapchinskaya M.P. The classification algorithm of earthly surface homogeneous tekstur, based on construction of belonging functions

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS Цветков В.Я. Геоинформационный Geoinformation geotechnical monitoring

геотехнический мониторинг / Tsvetkov V.Ya.

Павлов А.И. Геоинформационный мониторинг городских территорий / Pavlov A.I. Geoinformation monitoring urban areas

Дышленко С.Г. Принципы трехмерного моделирования в ГИС / Dishlenko S.G. Principe’s of three-dimensional modeling in GIS

Маркелов В.М. Геоинформационное ситуационное моделирование / Markelov V.M. Geoinformation situation modeling

Кужелев П.Д. О применении геостатистики в науках о Земле / Kuzhelev P.D. Application of geostatistics in the Earth sciences

Куренков П.В. Применение геоинформации при решении логистических задач / Kurenkov P.V. Application of geoinformation for logistics solutions

Розенберг И.Н. Геоинформационные системы на железнодорожном транспорте / Rozenberg I.N. Geographic information systems on railway transport

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY УДК 551.1

НЕФТЕГАЗОНОСНЫЕ ПРОВИНЦИИ ПЕРСИДСКИЙ ЗАЛИВ И МЕГАВПАДИНА ЮЖНЫЙ КАСПИЙ – РЕЛИКТЫ ПАССИВНОЙ КОНТИНЕНТАЛЬНОЙ ОКРАИНЫ ПАЛЕООКЕАНА ТЕТИС PETROLEUM PROVINCE OF THE PERSIAN GULF AND SOUTH CASPIAN MEGADEPRESSION – RELICS OF A PASSIVE CONTINENTAL MARGIN PALEO TETHYS Асланов Б.С. / Aslanov B.S. Доктор геолого-минералогических наук, ведущий научный работник лаборатории «Геолого-геофизические обобщения» Научно-исследовательского Института «Нефтгазелмитедгигатлайихе» Государственной Нефтяной Компании, доцент кафедры «Сейсмология и физика недр Земли» геологический факультет Бакинского Государственного Университета / Doctor of Geologo-mineralogical Sci,, leading research worker of laboratory «Geologo-geophysical generalizations» of Research Institute «Neftgazelmitedgigatlayikhe» to State Oil Company, associate professor of department «Seismology and physics of bowels of the earth of Earth», Geological faculty of Baku State University e-mail: beyler@inbox.ru Аннотация

Abstract

Нефтегазоносные провинции мегавпадина Южный Каспий и Персидский залив являются элементами единого сейсмогеодинамического блока, что наглядно иллюстрируется современной сейсмогеодинамической картой и региональной физиографической моделью исследуемого региона. Судя по сейсмогеодинамической карте, активные сейсмические полосы расположены в северных окраинах Персидского залива (Загросская надвиговая система) и Южного Каспия (Абшероно-Прибалханская зона), которые и являются богатейшими нефтегазоносными районами. Связано ли это со случайным совпадением или с геологической эволюцией региона? Представленная статья посвящена данному вопросу на основе анализа существующего геолого-геофизического материала.

Study region in static timed to seism geodynamic active zone and is characterized by a large network of faults in different directions, which are the paths of movement and migration of hydrocarbons. The fact that the oil and gas provinces of the South Caspian megabasin and the Persian Gulf in the common seism geodynamic block graphically illustrated modern seism geodynamic physiographic map and regional models. Active seismic bands are located in the northern periphery of the Persian Gulf and the Absheron-Balkhan barrier, which are the richest oil and gas areas. Is this related to a coincidence or geological evolution of the region? The presented paper is devoted to the analysis of this issue based on the existing geological and geophysical data.

Ключевые слова

Keywords

Персидский залив, Южно-Каспийская провинция, парадигма, геодинамика, сейсмогеодинамика, физиографическая модель, Альп-Гималайский подвижной пояс, сегмент, Аравийская плита, БольшеКевирский разлом, кембрийский фндамент.

Persian Gulf, the South Caspian province, paradigm, geodynamics, Seism geodynamics, physiographic model, Alpine-Himalayan mobile belt segment, Arabian plate, More-Kevirsky rift Cambrian fundaments.

крупные Вопрос о том, что нефтегазоносные провинции являются элементами единого сейсмогеодинамического блока, освящён в трудах многих учёных и исследователей: А.А.Абидова, А.В.Балли, В.П.Гаврилова, М.Е.Герасимова, Г.Ж.Жолтаева, В.А.Игнатовой, С.Клутина, Е.В.Кучерука, Л.И.Лобковского, К.О.Соборнова,

Б.А.Соколова, А.Перродона, Г.Ульмишек, В.Е.Хаина, П.З.Мамедова, М.Хелбути и др., которые пытаются использовать новую теоретическую парадигму – геодинамику в качестве основы интерпретации геологического строения, прогноза и поисков нефти и газа. Среди них фундаментальным является работа академика П.З.Мамедова [1], в

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY которой всесторонне проанализированы особенности геодинамики и эволюционного преобразования литосферы КавказскоЮжнокаспийского сегмента АГПП с позиций теории литосферных плит. К сожалению, П.З.Мамедов рассматривает Южно-Каспийскую мегавпадину отдельно от Персидского залива. Если бы П.З.Мамедов исследовал эти регионы вместе, тем самим он направил бы своих учеников, таких как я и многих других, в правильное русло. На основе анализа и сравнения ограниченных литературных материалов, а также опубликованных в интернетских сайтах стати в разное время и разными авторами, устанавливается „генетическое родство“ (образование за счет одного и того же источника) в углеводородном составе Персидского залива и Южного Каспия [3÷7]. Подобные свойства всех природных месторождений нефти Саудовской Аравии, Ирака, Ирана, Катара, Кувейта, Южного Каспия и отсутствие каких либо

нефтематеринских свит, отвечающих понятию единственного общего источника, свидетельствуют об абиогенной природе нефтяных запасов Персидского залива и прилегающих регионов, в том числе Южного Каспия. Какова природа этих уникальных образований? Где возникла эта нефть, когда, откуда и каким образом она переместилась в нынешние слои? Ее плотность 966-1030 кг/м3, а температура застывания столь велика, что на глубинах до 600 м она либо твердая, либо напоминает зубную пасту. А сырая нефть, добываемая из глубинных нефтеносных слоёв, идеально в жидкой фазе. Геодинамическая эволюция этого региона, согласно работам [2,8] происходила следующим образом. В результате сдвига Аравийской плиты в северо-восточном направлении образовались Иранское плато и Эльбурсские горы. При этом отделялись центральный Иран от Каспийского палеобассейна (рис. 1, А и Б).

Рис. 1. А) Современная структурно-геодинамическая схема (по Н.В.Короновскому [7]) и Б) принципиальные тектонические особенности исследуемого региона (по Л.С.Смит-Рошу [2]). Усл. об.: 1 – докембрийские плиты, 2 – эпипалеозойские плиты, 3 – передовые и межгорные плиты, 4 – погруженная часть Аравийской плиты, 5 – альпийские складчатые структуры, 6 – участок распространения коллизионного вулканизма (поздний миоценантропоген), 7 – надвиги, 8 – сдвиги и прочие разрывы (стрелки показывают относительное движение), 9 – базальтовый вулканизм Аравийской плиты (в основном четвертичный), 10 – Аграхано-Тбилисско-Левантинская левосдвиговая зона, 11 – коллизионные вулканы, 12 – главные направления относительного движения Земной коры, 13 – основные (главные) направления простираний геоблоков, 14 – океаническая кора, 15 – складчатая зона Загросского надвига. Рис. доработан Б.С.Аслановым МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY Сдвиг Аравийской плиты к северовостоку начинался от мезозоя и продолжался в течение всего олигоцена до раннего миоцена. Деформированные блоки в области между южным Каспием и восточной частью Черного моря, Центрального и Восточного Понта, а также прилегающие тектонические элементы Персидского залива и Южного Каспия тоже являются результатом этого сдвига, последние продолжаются по сегодняшний день. По этим картам ясно видно влияние неотектоники региона на образовании глубинных разломов, сдвигов и на размещении блоков разного масштаба. Закрытие мезозойского океана Тетис приходится на кайнозойскую эру, причем в ряде мест процессы субдукции продолжаются до настоящего времени с различной степенью выраженности, например, в северной части Южного Каспия (Предкавказско-Туркменский трансформный разлом), также на севере Персидского залива (Загросский надвиг). Периферия палеоокеана Тетис регионально нефтегазоносна. Как выше отметили и в её пределах находятся нефтегазоносные провинции Южного Каспия и Персидского залива. Наибольшие запасы углеводородов также концентрируются в тех толщах, которые существовали на окраинах материков в период закрытия океанов, прежде всего, это юрские и меловые отложения, а также палеозойские (пермские) в нефтегазоносных зонах Персидского залива. То, что плиоценовые отложения в Южном Каспии являются продуктивной толщей – несомненно, а вот образование и миграция нефти по сей день является объектом обсуждения среди исследователей. Основываясь на общих закономерностях тектонической и магматической эволюции, установлено, что в этом регионе в Мезотетисе существовали условия пассивная континентальная окраина (ПКО). ПКО – регион, в котором шельф подстилается континентальной корой. Приуроченность большинства запасов углеводородов к ПКО которая также – закономерность, неоднократно отмечалась геологами А.И.Конюховым, Л.Э.Левиным, B.E.Хаиным, Б.А.Соколовым, Р.Г.Гарецким, С.А.Ушаковым и др. По их данным, с ПКО

связано 7/8 всех выявленных запасов нефти и газа; только 1/8 этих запасов приходится на долю активных континентальных окраин (АКО). АКО возникает там, где под континент погружается океаническая кора. Нефтегазоносный бассейн Персидского залива (НБПЗ) – область уникальной концентрации нефти и газа (рис.2, А), включает Аравийский полуостров и территории Бахрейна, Иордании, Ирака, Юго-Западного Ирана, Катара, Кувейта, ОАЭ, Омана, Саудовской Аравии, большей части Сирии, юго-восточной Турции. С начала 40-х гг. прошлого века занимает лидирующее положение среди нефтедобывающих регионов мира. Основные районы добычи сосредоточены в центральной части бассейна, включающей акваторию Персидского залива с прилегающими территориями Ирака, Кувейта, Саудовской Аравии, ОАЭ, Ирана. Большая часть добываемой в бассейне нефти вывозится. Внутри бассейна потребляется около 130 млн. т нефти в год. В тектоническом отношении НБПЗ (рис.2, Б) приурочен к крупной асимметричной гетерогенной впадине, сформировавшейся в процессе длительного прогибания в области сочленения АфриканоАравийской платформы с АльпийскоГималайским горно-складчатым поясом. Основными тектоническими элементами являются Аравийская плита и Месопотамский краевой прогиб, образующие соответственно платформенный и складчатый борта бассейна. Фундамент архейско-протерозойский. Осадочный чехол представлен отложениями от вендского до четвертичного возраста максимальной мощностью 10-12 км в наиболее прогнутой части бассейна и минимальной 2-2,5 км по его периферии (районы, примыкающие к Аравийско-Нубийскому щиту). Палеозойский разрез преимущественно песчано-глинистый. Пермские, мезозойские, палеогеновые и нижнемиоценовые отложения представлены, в основном, карбонатными породами. В составе неогенчетвертичных отложений преобладают терригенные разности, среди которых выделяется соленосная толща среднего миоцена мощностью до 1 км. Основные нефтегазоносные комплексы – пермский,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY нижнемеловой, верхнеюрский, верхнемеловой и олигоценнижнемиоценовый. На мезозойские отложения приходится 3/4 разведанных запасов нефти, основные запасы газа сконцентрированы в пермских и кайнозойских породах. Подавляющая часть месторождений сосредоточена на восточном погружении Аравийской плиты (БасраКувейтская впадина, структурная терраса Газа, впадина Руб-эль-Кали) и в Месопотамском краевом прогибе. В Месопотамском прогибе скопления углеводородов приурочены главным образом к олигоцен-нижне-миоценовым (свита асмари) и верхнемеловым (группа бангестан) известнякам на глубине 0,2-2,7 км. На Аравийской плите нефтеносны пески и песчаники нижнего мела (свиты зубайр, бурган) и известняки верхней юры (свита араб) на глубине 1,3-3,2 км, газоносны карбонатные породы пермского возраста

(свита хуфф) на глубине 3-4,5 км. Основные разведанные запасы углеводородов в бассейне заключены в интервале глубин 1-3 км. На интервал 2-3 км приходится максимум запасов нефти и газа. На глубине 3-5 км – максимум запасов газа. Месторождения структурного типа большей частью многопластовые. В Месопотамском прогибе залежи приурочены к крупным высокоамплитудным антиклинальным складкам, вытянутым вдоль Загросской складчатой системы с северо-запада на юговосток; на Аравийской плите – большей частью связаны с локальными структурами, осложняющими протяжённые вилообразные поднятия субмеридионального простирания (рис. 3, Б). К югу от широты г. Басра значительная часть месторождений нефти и газа приурочена к структурам соляного диапиризма. Плотность нефтей 820-990 кг/м3, преобладают нефти средней плотности 855-860 кг/м3.

Рис.2. А) Обзорная карта и Б) карта изопахит осадочного чехла Персидского залива. Усл. об.: 1 – линии межгосударственных границ, 2 – насыщенная нефтегазоносная территория, 3 – богатая нефтегазоносная территория, 4 – Нубийско-Аравийский щит под маломощным осадочным чехлом, 5 – Аравийская плита, 6 – Предзагорский краевый прогиб, 7 – граница бассейна Персидского залива, 8 – изопахиты осадочного чехла, 9 – мегантиклинорий восточного Тавра и Загроса, 10 – Ерасноморский рифт, 11 – разломы, разделяющие геотектонические области в пределах бассейна Персидского залива. Рис. взят из файла http://www.ipages.ru (карта изопахит) и http://www.nationalsecurity.ru, доработан Б.С.Аслановым.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY

Рис.3. Нефтегазоносные провинции: А) Южный Каспий и Б) Персидский залив. Усл. об.: 1 – нефтегазоносные области в пределах Южно-Каспийской провинции: I – Гобыстано-Куринская, II – Абшероно-Прибалханская, III – Центрально-Южно-Каспийская, IV – Западно-Туркменская; 2 – граница Южно-Каспийской нефтегазоносной провинции, 3 – нефтегазоносные структуры, 4 – граница нефтегазоносных областей, 5 – крупные нефтепереработающие заводы, 6 – линии межгосударственных границ, 7 – граница нефтегазоносной провинции район Персидского залива. Рис. взят из файла http://www.biblioclub.ru (Персидский залив) и http://www.mining-enc.ru (Южно-Каспийская нефтегазоносная провинция), доработан Б.С.Аслановым. МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY Более чем 1500 триллионов кубических футов запасов газа было открыто в пермотриасовых карбонатах, запечатанных мощными триасовыми ангидритами в складчатом поясе Загрос (юго-западный Иран), южная часть Персидского залива (Иран, Катар и Абу-Даби) и Саудовская Аравия. Генерация нефти начались в средней юре на площадях обширного погружения, в то время как главная фаза генерации достигнута локально в начале среднего мела. Огромные объемы нефти, затем газа, аккумулировались в нескольких главных региональных сводах и соляных структурах, относящихся к Загросскому орогену. Часть газа была потеряна в процессе складкообразования, поскольку некоторые антиклинали были разрушены. Другие порции газа вместе с легкой нефтью переместились в неразрушенные антиклинальные ловушки. Южно-Каспийская нефтегазоносная провинция расположена в пределах Азербайджана, восточной части Грузии и западной части Tуркмении (рис.3, А). Площадь свыше 200 тыс. км2. Bключает ЕвлахГабырры-Аджиноурскую, Агджебединскую, Гобустано-Абшеронскую, Нижнекуринскую, собственно ЮжноКаспийскую нефтегазоносные области и Западно-Tуркменскую газонефтеносную область. Hаиболее известны месторождения: Cамгори-Патардзеульское, Hафталанское, Mурадханлинское, Kюровдагское, Hефтечалинское, Биби-Эйбатское, Бинагадинское, Hефтяные Kамни, Шахдениз, Азери, Чыраг, Умид, Kотуртепинское, Hебит-Дагское, Гограньдагское, Oкаремское и др. Первые нефтяные месторождения (Балаханы-Cабунчи-Pоманы, Челекенское) открыты и разрабатывались кустарно c cepедины XIX века. Планомерные поисковые работы на нефть и газ стали проводиться c 20-x гг. XX века. В тектоническом отношении ЮжноКаспийская область регионального прогибания, будучи сопряженной с главнейшими геоструктурными элементами Б.Кавказа, Копетдага и Эльбурса с похожими геодинамическими режимами, разбита на ряд депрессионных структур, отличающихся по геологическому строению и истории развития межгорных впадин и

прогибов. Последние представлены Куринской межгорной впадиной, состоящей из Верхне-, Средне- и Нижнекуринского прогибов, впадиной Южного Каспия, в которую входят Южно-Апшеронский, Пехлеви-Горганский, Приэльбрусский прогибы, а на востоке – ЗападноТуркменским, Прибалхано-Кызылкумским и Огурчино-Чикишлярским прогибами. С севера к данной системе прогибов примыкают другие составные части мегавпадины – Шемаха-Гобустанский и Абшеронский прогибы. Северным и северо-восточным ограничением мегавпадины служат мегантиклинорий Большого Кавказа и его подводное продолжение, представленное Апшероно-Прибалханской зоной антиклинальных поднятий, а южным – мегантиклинорий Малого Кавказа. На востоке мегавпадина упирается в Дзирюльский выступ кристаллического фундамента. Кристаллическое основание Южно-Каспийской мегавпадины в ее различных частях имеет тенденцию к ступенчатому погружению. В западной части оно залегает на глубине 4-6 км, в Среднекуринском прогибе – 16 км, в Нижнекуринском погружается до 20 км, а в Южно-Каспийской впадине опускается более чем на 25 км. Ступенчатое погружение доальпийского субстрата происходит и в поперечном направлении от Большого и Малого Кавказа к центральной части впадины. Границами между частными прогибами служат погребенные поднятия доальпийского фундамента и ограничивающие их глубинные разломы. Oсновным нефтеносным комплексом Южно-Kаспийской нефте-газоносной провинции, содержащим почти все разведанные запасы нефти и газа, является „Продуктивная“ толща (ПТ) плиоцена и её аналог – „красноцветная“ толща (КТ) в Западной Tуркмении. ПТ представлен чередованием песчаных коллекторов и глинистых покрышек общей мощностью от 1,2 до 4 км, КТ – монотонным чередованием песчано-алевритовых и глинистых пород мощностью 0,8-3 км. B западной части провинции на погружении Mалого Kавказа (Гянджинский нефтегазоносный район) и в восточной Грузии ПТ отсутствует, залежи

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY углеводородов обнаружены в отложениях майкопской серии олигоцена-нижнего миоцена и в породах верхнего мела. Основные районы добычи нефти и газа приурочены к Aбшероно-Прибалханской нефтегазоносной области Азербайджана и к Западной Туркмении. Коллекторы ПТ на месторождениях Абшеронского полуострова представлены хорошо отсортированными кварцевыми песками c высокими значениями пористости и проницаемости. B разрезе выделяется до 40 нефтегазоносных объектов. Залежи пластовые, сводовые, тектонически и литологически экранированные, реже литологически ограниченные. Месторождения приурочены к брахиантиклиналям, интенсивно разорванным многочисленными нарушениями различной амплитуды, осложнёнными грязевым вулканизмом. Нефти нафтено-метанового состава c плотностью 850-910 кг/м3, содержанием серы 0,4%, парафина до 18%. B составе газового конденсата преобладают лёгкие углеводороды, количество парафина, смол, асфальтенов незначительно. Плотность конденсата 729-813 кг/м3. Свободные газы метановые cо незначительным содержанием CO2, N2. Западно-Туркменская впадина является восточной частью Южно-Каспийской области прогибания. Она выполнена громадными по мощности мезозойскими и кайнозойскими отложениями. Только мощность неогена в пределах ЗападноТуркменской впадины достигает 5-6 км. Нефтяные и газовые залежи ЗападноТуркменской впадины связаны с песчаноглинистой толщей плиоцена. Всесторонне проанализировав особенности геодинамики и эволюционного преобразования литосферы исследуемого региона на основе позиций теории литосферных плит, переинтерпретации существующего геолого-геофизического материала, также творческого подхода, нами составлены профильные разрезы геологического строения Южного Каспия и Персидского залива в двух направлениях (рис. 4, I и III). Справедливости ради, надо признаться, что, несмотря на использование как можно больше информации по этому региону, представленные разрезы являются

схематичными. Кстати, в Каспии использованы готовые разрезы по конкретным скважинным данным (рис. 4, IV, красный цвет). По этим разрезам наглядно иллюстрируется глубинное строение обеих провинций. Наблюдается столь явное расхождение в тектоническом строении. Строение Персидского залива осложнено Загросским надвигом, Южный Каспий – Абшероно-Прибалханской зоной. Подобная тектоника согласуется образованием складчатых систем на основании процессов сжатия и растяжения, конкретно объясненных в работах [4] и [8]. При этом наглядно выражено также сводное строение нефтяных месторождений Персидского залива и Южного Каспия. Нам представляется, что эти нефтяные провинции образовались в едином бассейне ПалеоТетиса, но в пути дальнейшей эволюции, с образованием Загросского надвига, мегабассейн разделился на бассейны Персидского залива и Южного Каспия. Таким образом, анализируя вкратце структурно-тектоническое строение, сеймогеодинамические особенности на основе существующей геологогеофизической информации, каталогов землетрясений, сравнительного анализа углеводородного состава и процессов эволюции геотектонического образования, предполагаем, что углеводородный потенциал этих провинций связан с рифтовой системой океана Тетис и образовался в ПКО. Путями миграции и генерации в исследуемом регионе являются: в Южно-Каспийской нефтегазоносной провинции – Предкавказско-Туркменский разлом, а в пределах Персидского залива – глубинные разломы Загросской надвиговой системы (рис.4). Резкое отличие геолого-тектонического строения провинций связано с сейсмогеодинамической эволюцией. Но справедливости ради, надо признаться, что для правильного понимания и объяснения связи вышеотмеченных месторождений нефти и газа с окраинной континентальной зоной Тетиса, необходимо выявить те благоприятные условия, которые создаются в пределах рифтов и предопределяют процессы образования и накопления углеводородов.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

GEOLOGY

Рис.4. Результаты интерпретации геолого-геофизического материала в исследуемом регионе: I) и III) геологические разрезы; II) сопоставление стратиграфических разрезов по скважинам, расположенным по обе стороны Главного Загросского надвига (А и В) и на Малом Кавказе (С, СГ-1); IV) расположение профилей. Усл. об.: 1 – область нефти (конденсат или газ), 2 – известняки, 3 – глины, 4, 5 – вулканогенные породы, 6 – крупнозернистые пески, 7 – обломки интрузивных пород, 8 – разломы и вулканы глубокого заложения, 9 – скважины. Рис. составил Б.С.Асланов.

Литература 1.

Мамедов П.З. 2010. Тектонотипы палеобассейнов Кавказско-Каспийского региона и основные стадии эволюционного развития ЮжноКаспийского мегабассейна / Каталог сейсмопрогностических наблюдений на территории Азербайджана, Баку, с.127139. Smith-Rouch L.S., 2006, Oligocene– Miocene Maykop/Diatom Total Petroleum System of the South Caspian Basin Province, Azerbaijan, Iran, and Turkmenistan: U.S. Geological Survey Bulletin 2201-I, 27 p. Запивалов Н. П. 2008. Морская нефть – новая веха человечества // Нефтяное хозяйство. Июнь, № 6. С. 54–58. Хаин В. Е., Соколов Б. А. 1994. Роль флюидодинамики в развитии

5. 6. 7.

нефтегазоносных бассейнов // История нефти в осадочных бассейнах / Под ред. Б. А. Соколова. М.: Изд-во МГУ, Интерпринт. http://neftegaz.ru/analisis/view/7630. http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_geolog Bordenave M.L. 2008. The origin of the Permo-Triassic gas accumulations in the Iranian Zagros Foldbelt and contiguous offshore areas: a review of the Palaeozoic petroleum system // Journal of Petroleum Geology. - Vol.31,N 1. - p.3-42: ill., tab. Bibliogr.: p.40-42. Короновский Н.В. 2006. Блоковая динамика на территории Восточной Анатолии, Кавказа, Ирана и Загроса по данным GPS (бакалаврская работа В.В.Маркова), МГУ, кафедра «Динамическая геология», с.58. © Асланов Б.С., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY УДК 528.11

ИССЛЕДОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ И СИСТЕМАТИЧЕСКИХ ОШИБОК GPS-НАБЛЮДЕНИЙ НА ТЕРРИТОРИИ ПУЛКОВСКОЙ ОБСЕРВАТОРИИ THE INVESTIGATION OF THE NOISE AND SYSTEMATIC ERRORS OF GPS OBSERVATIONS INSIDE THE PULKOVO OBSERVATORY TERRITORY

Горшков В.Л. / Gorshkov V.L. Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, Главная (Пулковская) астрономическая обсерватория РАН / Candidate of phys.-math. Sci., Senior staff scientist, Central (Pulkovo’s) astronomical observatory of RAS e-mail: vigor@gao.spb.ru

Щербакова Н.В. / Sherbakova N.V. Главная (Пулковская) астрономическая Научный сотрудник, обсерватория РАН / Scientist, Central (Pulkovo’s) astronomical observatory of RAS e-mail: coper@gao.spb.ru

Аннотация

Abstract

По данным трёх перманентных GPS-станций, расположенных на территории ГАО РАН, исследовано поведение шумовых и низкочастотных составляющих их координат. В низкочастотной составляющей координат станций присутствуют вариации от долей года до доминирующих сезонных вариаций, обусловленных, в основном, атмосферными и гидрологическими нагрузками. Динамика освобождённых от низкочастотных составляющих координат станций и базовых линий между ними использована для оценки типа распределения случайных ошибок наблюдений. По данным всех станций вычислены компоненты средневзвешенной скорости и приведены их ошибки в зависимости от типа шумовой составляющей.

Using the data of three permanent GPS-stations located inside the Pulkovo observatory, the behavior of noise and low-frequency components of theirs coordinates has been analyzed. There are low-frequency variations of station coordinates from parts of year to the dominant seasonal variations conditioned by atmospheric and hydrological loading. Dynamics of the free from the low-frequency components of the station coordinates and base lines between them were used to estimate the type of distribution of errors. Using the data of all stations the components of the weighted average velocities and its errors were calculated for different types of noise.

Ключевые слова

Keywords

Геодинамика, нагрузочные эффекты, ошибки GPSнаблюдений.

Geodynamics, loading effects, errors of GPS-observations.

Плотные сети GPS-станций, с базами до нескольких километров, создаются для контроля подвижек технических сооружений, а также в районах с большой естественной динамикой грунтов, в том числе из-за сейсмичности. В некоторых

геодинамических пунктах также иногда имеются несколько постоянно функционирующих приёмников, расположенных в непосредственной близости друг от друга и даже на одном фундаменте. Их основные систематические

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY ошибки из-за проявления нагрузочных эффектов, местной динамики грунтов, набора наблюдаемых спутников и других локальных влияний должны быть одинаковыми и могут быть исключены в разностях результатов наблюдений. Такого рода данные наиболее подходят для исследования закона распределения ошибок наблюдений и получения достоверных оценок скоростей станций, т.к. дают возможность оценить «внешнюю» ошибку наблюдений и таким образом получить более реалистичные средневзвешенные значения скоростей станций для последующих геодинамических исследований. В наших предыдущих работах по исследованию геодинамики юго-западных окраин Балтийского щита были вычислены положения и оценены скорости перманентных станций Эстонии, Финляндии

и России, окружающих Финский залив [1,4]. Вертикальные скорости этих станций отражают, в основном, послеледниковое поднятие южных окраин Балтийского щита и позволяют оценить вязкость мантии в данном регионе. Как видно из табл.1, вертикальные скорости VU станции PULK статистически значимо отличаются в меньшую сторону от данных других станций региона. Это может быть связано с расположением обсерватории на доминирующей над местностью гряде, являющейся частью древнего берега Литоринового моря и отличающейся по геологическому строению и динамике грунтов. Наличие синхронных GPS-наблюдений на территории ГАО РАН даёт возможность решить как задачу по верификации величины скорости станции PULK, так и определить наиболее реалистичную величину её ошибки. Таблица 1.

Вертикальные скорости перманентных станций, расположенные вокруг Финского залива (данные для станции VIRO взяты из работы [10]) Станции (интервал в годах)

Vu (мм/год)

PULK (2002-2010)

0.56 ± 0.07

SPBU (2005-2010)

3.53 ± 0.19

SVTL (2005-2010)

2.77 ± 0.08

TOIL (2008-2010)

3.90 ± 0.31

SUUR (1998-2010)

3.82 ± 0.06

METS (2006-2010)

4.85 ± 0.14

VIRO (1998-2009)

3.69 ± 0.06

Данные и метод обработки На территории ГАО РАН проводятся наблюдения на трёх станциях (PULK, SPTR и PULJ) с разнотипными двухчастотными GPS-приёмниками и антеннами, разнесёнными на несколько сотен метров (базы 407, 354 и 327 м). Антенны установлены на крышах зданий, существенно различающихся размерами и высотой, покрытиями крыш, системой монтировки антенн и видимостью горизонта (рис.1). Эти различия могут обуславливать незначительные расхождения в вариациях координат станций.

Исходные данные по станциям SPTR и PULJ любезно предоставлены нам соответственно ОАО «Российские космические системы» и ЦНИИГАиК. Наблюдения обработаны с помощью пакета GYPSI 6.1.2 (JPL) с применением стратегии РРР (Precise Point Positioning) и с учётом абсолютной калибровки антенн, точных орбит ИСЗ (в системе IGS 08), поправок часов и параметров вращения Земли (eop IERS), модели тропосферы (GMF), океанической приливной модели (FES-2004) и твердотельных приливов.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY

Рис. 1. ГНСС сеть Пулково Наблюдения на данной сети станций имеют разную продолжительность, большие пропуски на станции PULJ и, частично, на станции SPTR, что ограничивает возможность полноценного сравнения данных. Все изменения, вызванные сменой и принудительным изменением положения антенн (для станции SPTR), были учтены. Для правильной оценки скоростей и их ошибок желательно (а для эпизодических полевых наблюдений обязательно) предварительное исключение низкочастотных, в основном сезонных и полугодовых компонент, в координатах станций. Эти вариации положений станций обусловлены, главным образом, сезонными вариациями атмосферных и гидрологических нагрузок, достигающих в вертикальной составляющей 2 см. Для данной сети станций они были частично учтены с помощью соответствующих поправок за атмосферные нагрузки [13]. К сожалению, вычисление гидрологических нагрузок в режиме службы временно прекращено с середины 2010 года в связи с уточнением модели вычислений. Поэтому остаточные сезонные вариации в координатах станций исключались в том случае, если их удавалось выделить соответствующей фильтрацией и

они соответствовали по фазе с имеющимися гидрологическими нагрузками до 2010 года. Скорости и низкочастотные вариации координат станций В табл. 2 приведены оценки скоростей станций с помощью метода наименьших квадратов (МНК) и робастным методом с использованием минимизации абсолютных уклонений от подбираемой прямой. Из таблицы видно, что северная компонента станции SPTR существенно превосходит среднее значение по станциям. Для неё также характерно наименьшее значение вертикальной составляющей. Видно также, что вертикальные составляющие станций имеют тенденцию к уменьшению от самой южной станции (PULJ) в северном направлении. Причина этого может быть связана с расположением станции SPTR над самым северным краем пулковского холма. Многочисленные стоки водоносного слоя холма со всех южных высот, обрывающиеся в этом месте к северу и обнажающие водоносный горизонт, постоянно вымывают породу, что, вероятно, и приводит к постепенному проседанию холма и сползанию его на север.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Видно также, что робастные оценки скоростей станций достаточно хорошо сходятся с МНК оценками и тем ближе, чем больше продолжительность наблюдений. Это косвенно свидетельствует о том, что в

исследуемых рядах распределение ошибок наблюдений близко к нормальному, особенно для горизонтальных координат станций. Таблица 2.

МНК и робастная оценки скоростей станций (первая и вторая строки соответственно) и дисперсия вариации Аллана (ADEV). Для оценки средней скорости по станциям в качестве весов использовалось количество наблюдений N. Станции

N Интервал (года) (дни)

PULJ

2008-2012

PULK

2002-2012

SPTR

2007-2012

Средневзвешенное по станциям

Vn (мм/год)

11.84 ± 0.07 853 11.69 11.82 ± 0.01 3585 11.80 12.32 ± 0.03 1936 12.33 11.97 ± 0.23 11.95 0.26

На рис. 2 - 4 представлены низкочастотные вариации координат станций

Ve (мм/год)

Vu (мм/год)

20.73 ± 0.06 20.75 21.08 ± 0.01 21.08 20.78 ± 0.03 20.77 20.94 ± 0.16 20.94 0.16

1.23 ± 0.31 0.68 0.35 ± 0.04 0.37 0.20 ± 0.11 0.00 0.42 ± 0.32 0.30 0.25

ADEV(мм) φ

1.56

1.33

5.67

1.32

1.06

4.39

1.39

1.25

4.76

SPTR-PULK (база) 1.16

на фоне остаточных уклонений после снятия линейного тренда.

Рис. 2. Низкочастотные вариации координат станции PULJ (красная кривая) и поправки в координаты станций за гидрологические нагрузки (синяя кривая) на фоне остаточных уклонений после снятия линейного тренда (серая кривая). Голубыми прямоугольниками отмечены пропуски в наблюдениях, превышающие неделю. МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY

Рис. 3. Низкочастотные вариации координат станции PULK и поправки в координаты станций за гидрологические нагрузки на фоне остаточных уклонений после снятия линейного тренда.

Рис. 4. Низкочастотные вариации координат станции SPTR и поправки в координаты станций за гидрологические нагрузки на фоне остаточных уклонений после снятия линейного тренда. МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Как уже упоминалось, поправки за атмосферные нагрузки были учтены для всех станций, поэтому оставшаяся низкочастотная составляющая может быть обусловлена как гидрологическими нагрузками, так и иными эффектами. Эти вариации выделялись с использованием FFT-фильтрации с частотой отсечки 1 цикл/год и с помощью выделения главных низкочастотных компонент сингулярным спектральным анализом [15]. Для сравнения на рисунках представлены неучтённые гидрологические нагрузки. Видно, что не во всех исследуемых рядах сезонная компонента выделялась и, главное, соответствовала имеющимся гидрологическим нагрузкам. Для станции PULJ результаты значительно уступают в точности ввиду

больших промежутков в наблюдениях и меньшего периода наблюдений. При продолжительности наблюдений менее трёх лет и наличии сезонных вариаций в наблюдениях оценки скоростей станции могут быть существенно искажены [5]. В итоге для дальнейшего исследования случайных ошибок из всех исходных рядов были удалены линейные тренды. Сезонные составляющие в соответствии с анализом рис. 2-4 были удалены только для вертикальной компоненты на станции PULK, для горизонтальных компонент станции SPTR и для северной компоненты станции PULJ. На рис. 5 для станции PULK приведены остаточные уклонения вертикальной компоненты после снятия сезонной составляющей и линейного тренда.

Рис. 5. Остаточные вариации вертикальной компоненты станции PULK. Исследование случайных ошибок и типа их распределения Теоретический аспект Ошибки, формально получаемые при оценке скоростей станций с помощью метода наименьших квадратов (МНК), всегда занижены (т.е. их точность завышена) ввиду редкого соответствия шумов GPS-

наблюдений нормальному распределению и, как правило, большого количества наблюдений на перманентных станциях. Поэтому при наличии нескольких станций на компактной территории средневзвешенное значение скорости по всем GPS-станциям естественным образом даёт более надёжную оценку. При этом можно получить также более достоверную «внешнюю» ошибку этой величины. Однако это не отменяет

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY закона необходимости изучения распределения ошибок на каждой станции, что, помимо уточнения ошибок скоростей станций, даёт дополнительную информацию о качестве самих наблюдений. В качестве дисперсионной меры для последующего вычисления ошибки скоростей станции можно использовать несколько оценок. 1. Можно определить скорости с помощью робастных оценок, не зависящих от закона распределения, например как в табл.2, используя минимизацию абсолютных уклонений от оцениваемой прямой (y = a + bt):

min ∑ | yi − a − bti | i

Здесь и в дальнейшем суммирование происходит по всем n наблюдениям. В этом случае дисперсионной мерой может служить среднее абсолютное уклонение Vr наблюдённых значений от полученной таким образом прямой. 2. Можно использовать в этом качестве величину дисперсии вариации Аллана (ADEV = (AVAR)1/2 ), обычно очень близкую к Vr , но выгодно отличающуюся отсутствием зависимости от долгопериодических вариаций в изучаемом ряде:

ADEV =

∑( y − y i

i +1

)2 / 2(n − 1).

Большое количество наблюдений на перманентных станциях позволяет исследовать закон распределения ошибок (тип шумовой составляющей) конкретного ряда. GPS-наблюдения, после удаления трендов и квазипериодических компонент, являются стохастическим сигналом (шумом) со спектральной плотностью мощности хорошо аппроксимируемой степенной зависимостью от частоты f:

P( f ) ∝ f − β . Для стохастических сигналов с таким спектром мощности для целочисленных значений β в работе [14] приведены следующие простые для вычислений оценки скоростей станций, не отличающиеся более чем на 2.5% от точных оценок:

– для нормально распределенных (β = 0)

σn ≅

a 12 n , T

где а – средняя величина амплитуды шума, в качестве которой может быть использована любая их предыдущих оценок (Vr или ADEV), Т = ∆T(n – 1) – продолжительность ряда наблюдений с постоянным приращением ∆T (обычно в годах); – для распределения типа фликер-шум (β = 1)

a T

σ b ≅ 0.75 , – для случайных блужданий (β = 2)

σb =

b . T

где b – амплитуда броуновских блужданий также может быть аппроксимирована любой из предыдущих оценок. Видно, что только при нормально распределённых случайных ошибках наблюдений ошибка определения скорости станций зависит от количества наблюдений и их продолжительности. В остальных случаях ошибка определения скорости станций зависит только от продолжительности наблюдений, будучи наихудшей для распределения типа броуновских блужданий. Естественно, что при исследовании реальных рядов величина β может принимать не только целочисленные значения. Нормальное распределение не зависит от частоты и характеризуется степенным показателем β ≈ 0. Это так называемый белый шум. В интервале 0 < β < 1 процесс является стационарным (обобщённый гауссовый шум) и при β = 1 соответствует фликер-шуму (так называемый розовый шум). При β > 1 процесс перестаёт быть стационарным и относится к типу обобщённых (фрактальных) броуновских движений (ОБД), впервые рассмотренных Мандельбротом [11]. При β = 2 это обычное броуновское движение или случайные блуждания (коричневый шум). Для оценки величины β существует несколько возможностей. Наиболее простой способ [3] основан на определении

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY коэффициента k наклона log-log зависимости вариации Аллана (AVAR) от продолжительности выборки τ. В этом случае величина k ≈ 0 характеризует распределение типа фликер-шум, k < 0 соответствует нормальному распределению и k > 0 – случайным блужданиям. Напомним, что вариации Аллана характеризуют приращения процесса. Другой способ основан на вычисление β по соотношению β = 2Н + 1 [2] для обобщённых броуновских движений , где Н есть параметр Хёрста (0 < Н < 1), определяемый по исследуемой реализации сигнала методом нормированного размаха R/S [9]. Параметр Н также определяется по коэффициенту наклона log-log зависимости вариаций R/S от продолжительности выборки τ. При 0 < Н < 1 величина 1 < β < 3, т.е сигнал отражает нестационарный процесс и относится к типу ОБД. Однако его приращения являются стационарными и, как было предположено в [12] и доказано в [7], для них β' = 1 – 2H'. Оба способа были реализованы для оценки типа шумовой составляющей по приращениям координат станций. В GPS практике широко применяется также алгоритм, основанный на оценке так называемой «реалистичной» ошибки скоростей станций, предложенный в [8]. В этом алгоритме линейный тренд оценивается по данным наблюдений с разной степенью осреднения (по недельным, месячным и т.д. нормальным точкам) и строится зависимость остаточной дисперсии (χ2) от продолжительности выборки осреднения. Полученная экспоненциальная зависимость экстраполируется на теоретически бесконечную продолжительность наблюдений выбором соответствующего масштабного множителя, что и даёт «реалистичную» ошибку скорости. Практический аспект при Достаточно проблематичным исследованиях шумовой составляющей сигнала является вопрос о предельной частоте обрезания низкочастотных, часто не периодических, компонент в исследуемом процессе. Как уже упоминалось, для

линейного тренда при достаточной продолжительности наблюдений существуют, например, робастные оценки. Вопрос только в том, какую величину ошибки приписать полученным оценкам скоростей станций; поэтому иногда приводят все ошибки [10], доверяя их выбор пользователю. Не вызывает сомнения необходимость удаления сезонного тренда, имеющего вполне понятный физический смысл (нагрузочные эффекты) и достаточно хорошо моделируемого посредством геофизических данных. Формальное и почти повсеместно применяемое в аналитических центрах использование МНК для аппроксимации годовой и полугодовой гармоник в рядах наблюдений не является оптимальным ввиду псевдогармонического характера большинства геофизических и метеорологических рядов. В настоящее время имеется много способов фильтрации и/или выделения низкочастотных составляющих. В данном исследовании для этого наряду с FFTфильтрацией применялся вариант сингулярного спектрального анализа в реализации СПбГУ [15]. Если не пытаться строить модели локального характера, например, для тропосферной задержки или картирующей функции, то остальные низкочастотные вариации координат станций следует отнести к шумам. Заметим, что сезонный компонент предпочтительней удалять из данных до оценки линейного тренда ввиду имеющейся зависимости оценки последнего от присутствия первого [5], особенно учитывая квазипериодический характер сезонных компонент. Эта процедура может иметь итерационный характер, особенно при больших линейных трендах. Отдельно следует рассматривать ступенчатые изменения в координатах станций. Если нет оснований для их инструментальной интерпретации (сдвиг или смена антенны), а также отсутствуют местные тектонические проявления (в том числе антропогенного происхождения), то, видимо, их также следует отнести к шумам, что приведёт к смещению типа шумов в сторону случайных блужданий.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY

Рис. 6. Остаточные вариации вертикальной компоненты станции PULK. что свидетельствует о присутствии остаточных низкочастотных вариаций в исследуемых рядах. В этой связи данные, приведённые в табл. 3, отражают усреднённые оценки H и k, которые для некоторых рядов различны до (как правило розовый шум) и после вышеуказанных периодов, но не выводят их за рамки определённой модели шума. Для станции PULJ приведённые оценки тем более формальны ввиду короткого и разрывного характера наблюдений. Таблица 3.

В табл. 3 представлены результаты оценок типа шумов для каждой компоненты каждой из станций. Заметим, что оценки получаются существенно зависимыми от присутствия квазипериодических компонент, как это видно из рис.6, на котором для вертикальной компоненты PULK представлены соответствующие оценки величины k. Более того, анализируя зависимости AVAR(τ) и R/S(τ), заметно, что зачастую эти кривые имеют точки перелома, как правило, в районе периодов 0.5-1.0 года,

Результаты оценок типа шумов (ячейки без окраски соответствуют нормальному распределению шумов, тёмно-розовым выделены распределения, соответствующие фликер-шуму, светло-розовым – промежуточный тип шума) Станции PULJ

0.21

PULK SPTR PULK-SPTR

H' λ

φ .03

k λ

0.33 .02

-0.12

0.22±0.01

0.23±0.01

0.21±0.01

-0.29 ±0 .08

0.19± 0.11

-0.23± 0.15

0.28

0.25

0.20

-0.16

0.09

-0.82

.01

0.23 ± 0.02

.02

.15

.16

-0.52

.01

.02

0.30

.27

.10

-0.93

.14

.10

-1.04 ± 0.37

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Видно, что, как и для большинства станций международных GPS-сетей [6], распределение шумов на исследуемых станциях близки к фликер-шумам или занимают промежуточное положение между белым и розовым шумами. В табл.4 представлены ошибки скоростей исследуемых станций в зависимости от всех типов распределения шумов, вычисленные

по вышеприведённым формулам для σn, σf и σb с использованием оценок ADEV из табл. 2. Видно, что для исследуемых станций оценка ошибок скоростей, соответствующих фликер-шумам и нормальному распределению, наиболее адекватна ошибке, полученной для средневзвешенного значения скоростей из трёх станций (табл.2). Таблица 4.

Ошибки скоростей станций в зависимости от типа распределения шумов. σf

σn

σb

Станции (N) φ

(853)

0.47

0.40

1.70

0.07

0.06

0.26

0.99

0.84

3.59

PULK (3585)

0.10

0.08

0.33

0.01

0.03

0.42

0. 34

1.39

SPTR (1936)

0.20

0.18

0.67

0.02

0.07

0.60

0.54

2.07

PULJ

Станция PULK является единственной из исследуемых станций, входящая в международную европейскую GPS-сеть (EPN). По результатам наших исследований следует признать неадекватными «реалистические» ошибки для скоростей станции PULK (±0.40, ±0.35, ±1.94 мм/год, соответственно по широте долготе и высоте), вычисленные за период с 2008 года в EPN. Эти оценки близки к оценкам в случае их распределения по типу случайных блужданий для периода в 5 лет (см. табл.4), что не подтверждается ни внутренней сходимостью территориально близких GPSстанций, ни прямой оценкой типа распределения шумов на этих станциях. Некоторое объяснение этому расхождению оценок может состоять в том, что, как показано в данной работе, не учёт или формальный учёт сезонных вариаций координат смещает модель в сторону коричневого шума тем больше, чем больше амплитуда этих вариаций. В этом смысле использование AVAR предпочтительнее χ2, применяемого в алгоритме «реалистичной» оценки. Кроме того EPN-оценки определены по половине реализации ряда PULK, что также существенно для любых оценок. Выводы Низкочастотные изменения координат станций, расположенных на территории

Пулковской обсерватории, имеют схожие амплитуды, но значительные фазовые расхождения для разных составляющих координат. Эти вариации сопоставлены с сезонными атмосферными и гидрологическими нагрузочными эффектами. Определён тип шумов на исследуемых станциях, оказавшийся близким к фликершумам. Получены оценки ошибок скоростей станций в зависимости от типа шумов, характерных для каждой станции. Вычислены компоненты средневзвешенной скорости локальной сети станций в Пулково. Подтверждена достоверность аномально низкой вертикальной скорости станции PULK по отношению к соседним GPS-станциям в районе Финского залива, что, вероятно, объясняется геологическими и гидрологическими особенностями строения пулковского холма. Литература

Горшков В.Л., С.С. Смирнов, Н.В. Щербакова, 2012. Нагрузочные эффекты в ГНСС-наблюдениях при исследовании региональной геодинамики. Вестник СанктПетербургского университета, (2012), №2 Кроновер Р.М., 2000, Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. Постмаркет, Москва, с. 387.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY

7. 8. 9.

Allan, D.W. and J. A. Barnes, 1981, A Modified “Allan Variance” with Increased Oscillator Characterization Ability, Proceedings of the 35th Annual Frequency Control Symposium, 470–475. Assinovskaya B., Shchulin J., Gorshkov V., Shcherbakova N., 2011. On recent geodynamics of the Eastern Baltic Sea region. Baltrica, 24 (2), 61-70. Vilnius. Blewitt, G. and D. Lavallée, 2002. Effect of annual signals on geodetic velocity, J. Geophys. Res., 107(B7), 2145, doi:10.1029/2001JB000570. Feissel-Vernier M., O. de Viron, and K. Le Bail, 2007, Stability of VLBI, SLR, DORIS, and GPS positioning, Earth Planets Space, 59, 475–497. Flandrin P., 1989. On the spectrum of Fractional Brownian motion, IEEE trans. on inform. theory, Vol. 35, No. 1, 197-199. Herring T., 2003. MATLAB Tools for viewing GPS velocities and time series. GPS Solutions, Vol. 7, No. 3, 194-199. Hurst H.E., 1957. A suggestial statistical model of some time series which occur in Nature, Nature, v.180, № 4584, pp.494-495.

10. Lidberg

11. 12.

13.

14.

15.

M., J. M. Jonsson, H.-G. Scherneck, G.A.Milne, 2009. Recent results base on continuous GPS observations of the GIA process in Fennoscandia from BIFROST, J. Geodyn. (2010), doi:10.1016/j.jog. 2009.11.010. Mandelbrot B.B., 1982, The fractal geometry of Nature, NY, Freeman. Mandelbrot B.B., Van Ness J.W., 1968. Fractional Brownian motion, fractional noises and application, SIAM Review., V.10, No.4, 422-437. Petrov L., Boy J.-P., 2004. Study of the atmospheric pressure loading signal in VLBI observations, J. Geophys. Res., 10.1029/2003JB002500, Vol. 109, No. B03405. Williams S.D.P., 2003. The effect of coloured noise on the uncertainties of rates estimated from geodetic time series. J. Geodesy (2003) 76, 483—494. http://www.gistatgroup.com/gus/programs.html © Горшков В.Л., Щербакова Н.В., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY УДК 528

ГЕОДЕЗИЧЕСКОЕ КОСМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РОССИИ. GEODESY AND SPACE RESEARCH IN RUSSIA

Майоров А.А. / Mayorov A.A. Доктор технических наук, профессор, ректор Московского государственного университета геодезии и картографии / doctor of Technics, professor, Rector of Moscow State University of Geodesy and Cartography of Russia e-mail: rector@miigaik.ru

Савиных В.П./ Savinykh V.P. Член-корреспондент РАН, доктор технических наук, профессор, Президент Московского государственного университета геодезии и картографии Россия / Corresponding Member of RAS, Doctor of Science Professor, President of the Moscow State University of Geodesy and Cartography Russia e-mail: rector@miigaik.ru

Цветков В.Я. / Tsvetkov V.Ya Доктор технических наук, профессор, академик Российской академии естествознания, академик Российской академии космонавтики им. Э.К. Циолоковского, ученый секретарь отделения 6 РАКЦ / doctor of Technics, professor, Russian Academy of Natural Sciences, Russian Academy of Cosmonautics. EK Tsiolokovskogo, scientific secretary of the sixth branch RAKTs e-mail: cvj2@list.ru

Аннотация

Abstract

В статье рассмотрены вопросы развития геодезии в аспекте ее связи с космическими исследованиями. Выделены стратегические и тактические задачи геодезии. Показано, что использования искусственных спутников Земли для решения геодезических задач привела к появлению нового раздела геодезии космической геодезии. Показано, что космическая геодезия позволяет по-новому решать ряд существующих задач.

Issues of development of geodesy and its relation to space research discussed in the article. Strategic and tactical Geodesy disclosed in the article. It is shown that the use of satellites for surveying applications solutions has led to a new branch of geodesy - space geodesy. It is proved that the space geodesy allows a new approach to a number of existing problems.

Ключевые слова

Keywords

Геодезия, космические исследования, космическая геодезия, координатное обеспечение, космические измерения земной поверхности.

Geodesy, space research, space geodesy, coordinate maintenance, space measuring the earth's surface.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Термин «Геодезия» — деление Земли, происходит от греческих слов γῆ — Земля и δαΐζω — делю. Геодезия как область науки и производства, связана с измерениями на местности. Длительное время измерения проводились на местности и с использованием аэрофотосъемки. С выходом человека в космос появилась возможность измерений на земной поверхности с точек вне Земли. Эти пункты наблюдений и измерений удалены от поверхности на несколько земных радиусов. Измерения из космического пространства значительно информативней наземных и воздушных. Так для получения части территории поверхности Земли требовалось до сотни аэрофотоснимков. В тоже время один космический снимок может дать изображение всей земной полусферы. Выход человека в космос открыл новые возможности для геодезического обеспечения России. С запуском в СССР 4 октября 1957 г. первого в мире искусственного спутника Земли появилась возможность создавать космические построения, основанные на наблюдениях ИСЗ. Использование космических методов в геодезических целях сильно изменили взгляды и представления о геодезии и ее проблемах [1]. Прежде чем рассмотреть особенности космического геодезического обеспечения России, необходимо остановится на основных задачах геодезии. Основные задачи геодезии делятся на стратегические и тактические. К стратегическим задачам относятся: • • • • •

размеров и Определение фигуры, гравитационного поля Земли; Создание единой координатной системы на территорию отдельного государства, континента и всей Земли в целом; Выполнение измерений на поверхности Земли; Изображение участков поверхности земли на топографических картах и планах; Изучение глобальных смещений блоков земной коры.

К тактическим относятся: •

задачам

геодезии

Создание государственных и локальных кадастров: земельного, городского,

•

• • •

•

недвижимости, водного, лесного и пр.; Топографо-геодезическое обеспечение делимитации (определения) и демаркации (обозначения) государственной границы России; Разработка и внедрение стандартов в области цифрового картографирования; Создание цифровых и электронных карт и их банков данных; Разработка концепции и государственной программы повсеместного перехода на спутниковые методы автономного определения координат; Создание инфраструктуры пространственных данных России и другие.

Эти научные и практические задачи геодезии, с использованием космических методов, предстали в новом содержании и в более широком значении [2, 3]. Появились новые методы измерений, и в десятки раз увеличилась точность измерений. Возможность использования искусственных спутников Земли для решения геодезических задач привела к появлению нового раздела геодезии - космической геодезии. Космическая геодезия – раздел геодезии, изучающий методы определения положения точек на земной поверхности в единой системе координат с началом в центре масс Земли. Космическая геодезия занимается определением размеров и фигуры Земли, параметров ее гравитационного поля, используя результаты наблюдения искусственных спутников Земли (ИСЗ). К орбитальным методам космической геодезии относят способы установления связи между пунктами положения ИСЗ в пространстве на основе законов его движения в гравитационном поле Земли. Применение этого метода освобождает от необходимости проведения наблюдений во всех пунктах в один и тот же момент времени. К динамическим задачам космической геодезии относят определение параметров гравитационного поля Земли путём исследования изменений некоторых элементов орбит ИСЗ, вычисляемых по результатам систематических позиционных и дальномерных наблюдений ИСЗ. Космическая геодезия позволяет по-новому решать ряд существующих задач (рис.1).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY

Рис. 1. Новый подход с применением космической геодезии Спутниковая триангуляция. Одним из методов решения задач космической геодезии является синхронное наблюдение ИСЗ из нескольких пунктов на земной поверхности. Если в земной системе координат известны положения двух (или более) этих пунктов, то путём решения пространственных треугольников с одной из вершин в точке нахождения космического объекта можно вычислить положения также и др. пунктов, из которых проводились наблюдения. Такой метод установления связи между пунктами на земной поверхности называется спутниковой триангуляцией. В случае одновременных позиционных и дальномерных наблюдений ИСЗ геодезические связи могут быть осуществлены и при одном пункте с известным положением методом геодезического векторного хода. В описанных методах ИСЗ обозначает точку, фиксированную в пространстве в некоторый момент времени. Измерение протяженных объектов. измерение протяженных объектов всегда представляло проблему [4] в связи с особенностью картографического отображения земной поверхности. Поднявшись на тысячи километров над поверхностью Земли, человек получил возможность измерять длинные линии на Земле (линии порядка сотен и тысяч километров) с высокой точностью. Измерение геопотенциала. Для измерения геопотенциала применяют

динамические методы. Сравнивая экспериментально наблюдаемые и теоретически предвычисленные положения ИСЗ в пространстве, находят расхождения. Полученные расхождения относят на счет неточного знания гармонических коэффициентов геопотенциала. Набрав достаточно много результатов наблюдений и составив соответствующие уравнения, можно получать уточненные значения гармонических коэффициентов. Уточненные значения позволяют точнее рассчитывать положения ИСЗ на орбите, получать все меньшие невязки с наблюдениями и все более уточнять значения коэффициентов геопотенциала. Результаты этих работ существенны. Если к 1950 г. геодезистам было известно только значение полярного сжатия земного эллипсоида, а сжатие экватора они определяли менее уверенно, то через несколько лет после запуска первого ИСЗ были получены достаточно точные значения гармонических коэффициентов до порядков и степеней n = m = 8. В настоящее время геопотенциал известен уверенно до значений n = m = 24. Это составляет около 500 коэффициентов, каждый из которых характеризует какую-либо особенность гравитационного поля Земли Спутниковая альтиметрия. С 1974 г. ведутся исследования в области спутниковой альтиметрии. Лазерные и радио-альтиметры (высотомеры), установленные на ИСЗ, первоначально давали информацию, позволяющую уточнять элементы их орбит. С увеличением точности определения высот появилась возможность геодезического использования альтиметрической информации. Например, радиоальтиметр, установленный на ИСЗ «Геос», позволяет измерять расстояние спутник – поверхность океана с ошибкой 1 – 3 м. Это, при известном положении ИСЗ на орбите, создает возможность уточнить форму геоида на участках, занятых Мировым океаном. Сравнение, альтиметрических измерений с профилями геоида подтверждает высокую надежность этого метода определения формы геоида (правда, только на участках, занятых Мировым океаном; но это немало – две трети поверхности земного шара). В перспективе предполагается повысить точность радиоальтиметров до 10 см. Что же касается

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY она может лазерной альтиметрии то, обеспечить точность порядка 1 см. Создание геодезических сетей нового типа. Фундаментальная астрономогеодезическая сеть (ФАГС) состоит из постоянно действующих и периодически определяемых пунктов, формирующих единую сеть на территории Российской Федерации. Пространственное положение этих пунктов определяется методом спутниковой геодезии в общеземной системе координат с предельной ошибкой не более 3 мм*10-8R, где R – радиус Земли. В настоящее время ФАГС является главной геодезической основой для формирования всей государственной геодезической сети. Фундаментальная астрономогеодезическая сеть состоит из постоянно действующих и периодически определяемых пунктов, формирующих единую сеть на территории Российской Федерации. Пространственное положение этих пунктов определяется методом спутниковой геодезии в общеземной системе координат с предельной ошибкой не более 3 мм*10-8R, где R – радиус Земли. Плотность распределения пунктов ФАГС в среднем должна быть на 300000-500000 км2. Расстояние между смежными пунктами ФАГС – 650-1000 км, а между активными – 1500-2000 км. Количество, расположение постоянно действующих и периодически определяемых пунктов ФАГС, состав аппаратуры и программы наблюдений определяются программой построения и функционирования ФАГС. Все пункты ФАГС должны быть фундаментально закреплены с обеспечением долговременной стабильности их положения как в плане, так и по высоте. Пространственное положение пунктов ФАГС определяется методами космической в геоцентрической системе координат относительно центра масс Земли со средней квадратической ошибкой 10-15 см, а средняя квадратическая ошибка взаимного положения пунктов ФАГС должна быть не более 2 см по плановому положению и 3 см по высоте с учетом скоростей их изменения во времени. В число основных задач построения ФАГС входит достижение требуемой точности и достоверное оценивание точности создаваемой новой геоцентрической системы

координат и определение изменений координат пунктов ФАГС во времени. На пунктах ФАГС выполняются определения нормальных высот и абсолютных значений ускорений силы тяжести. Определения нормальной высоты производится нивелирование не ниже II класса точности, абсолютные определения силы тяжести - по программе определения фундаментальных гравиметрических пунктов. Периодичность этих определений на пунктах ФАГС устанавливается в пределах 5-8 лет и уточняется в зависимости от ожидаемых изменений измеряемых характеристик. Задаваемая пунктами ФАГС геоцентрическая система координат согласовывается на соответствующем уровне точности с фундаментальными астрономическими (небесными) системами координат и надежно связывается с аналогичными пунктами различных государств в рамках согласованных научных проектов международного сотрудничества. ФАГС тесно связана с ВГС (высокоточная геодезическая сеть) и СГС-1 – (спутниковая геодезическая сеть 1 класса). Основная функция ВГС – распространение на всю территорию России геоцентрической системы координат и уточнение параметров взаимного ориентирования геоцентрической системы и системы геодезических координат. СГС-1 обеспечивает оптимальные условия для реализации точных и оперативных возможностей спутниковой аппаратуры при переводе геодезического обеспечения территории России на спутниковые методы определения координат. Сети служат основой создания Высокоточной Национальной геоцентрической система координат. Создание Высокоточной Национальной геоцентрической система координат связано с геоинформационной системой геодезических данных. Глобальные навигационные спутниковые системы (ГНСС). Спутниковые геодезические измерения выполняют с помощью аппаратуры, работающей по сигналам спутников систем GPS (Global Positioning System, США) и ГЛОНАСС [6]. В Европейском союзе ведутся работы по созданию системы - GNSS-2 " этих систем GALILEO". Использование достаточно широко освещено в литературе. Поэтому остановимся динамических

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY глобальных измерениях с помощью навигационных спутниковых систем (ГНСС). Динамические измерения в реальном времени позволяют создавать единое информационное

пространство и определение координат подвижных объектов (рис. 2) [7]. Это служит основой создания интеллектуальных транспортных систем.

Рис. 2. Определение координат подвижных объектов. Таким образом, современное космическое геодезическое обеспечение России является важным инструментом развития национальной экономики и науки. Оно является важным ресурсом повышения потенциала развития страны как внутри ее, так и на международной арене.

Литература 1.

Малинников В.А., Майоров А.А., Савиных В.П.,. Конопихин А.А., Краснопевцева Б.В., Цветков В.Я., Шингарева К.Б., Оберст Юрген. Достижения космонавтики в развитии наук о Земле. / «Космические решения земных задач» К 50-летию полета в космос Ю.А. Гагарина. Научная конференция 23-25 марта 2011 г. Тезисы докладов. – М.: Политехн. Музей, 2011 с. 60-61. Савиных В.П. Система получения координатно-временной информации для решения задач мониторинга //

Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». №3-2012.- с.4-7. Савиных В.П., Цветков В.Я. Синергетический аспект геоинформатики и технологий дистанционного зондирования // Исследование Земли из космоса.. - 2002 - №5. - с. 71-78 Цветков В. Я., Омельченко А.С. "Особенности построения моделей объектов большой протяженности в геоинформатике". // "Фундаментальные исследования .-2006. - №4. -с.39-40/ Розенберг И.Н., Савиных В.П., Цветков В.Я. Практическое применение ГЛОНАСС // Российский космос. - 2009. -№ 2. - с. 24-27 Розенберг И. Н., Цветков В. Я., Создание динамической пространственно-временной модели управления железной дорогой // Геодезия и картография. – 2010. - №8. – с. 4851

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY УДК 528

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В ГЕОДЕЗИЧЕСКОМ ОБРАЗОВАНИИ CURRENT TRENDS IN GEODETIC EDUCATION

Аннотация

Abstract

В статье рассмотрены вопросы состояния и современного развития геодезического образования на основе результатов первой конференции, прошедшей в России под эгидой Международной Федерации Геодезистов. Конференция была посвящена вопросам геодезического образования в разных странах, включая Россию. В статье описана связь и эволюция терминов «геометрия» и «геодезия». В статье дается краткий анализ основных докладов аспекте состояния и развития геодезического образования. Отмечены тенденции применения цифрового моделирования и динамического цифрового моделирования. Показана тенденция применения методов искусственного интеллекта в области геодезических исследований. Отмечено значение геостатистики как нового инструмента пространственного анализа. Показано значение коррелятивного анализа для выявления латентных связей.

The article describes the current status and development of modern geodetic education on the basis of the first conference, held in Russia under the auspices of the International Federation of Surveyors. The conference was dedicated to surveying education in different countries, including Russia. The paper describes the evolution of the relationship and the terms "geometry" and "surveying". The article provides a brief analysis of the main aspects of the reports and the development of geodetic education. There was a trend of digital simulation and dynamic digital simulation. Shows the trend in the use of artificial intelligence in the field of geodetic research. Highlighted the importance of geostatistics as a new tool of spatial analysis. Shows the value of correlative analysis to identify latent connections.

Ключевые слова

Keywords

Геодезия, образование, геодезическое образование, профессиональное образование, науки о Земле, цифровые технологии.

Geodesy education, surveying education, vocational education, earth sciences, digital technology.

Впервые под эгидой Международной Федерации Геодезистов (FIG) с 26 по 28 сентября 2012 года в России прошла Международная Конференция «Образование в области геодезии, кадастра и землеустройства: тенденции глобализации и конвергенции». Конференция проходила в рамках второй комиссии FIG, работа которой направлена на укрепление профессионального образования в области геодезии. По существу на конференции проводился анализ состояния геодезического образования в мире и в России.

Прежде чем говорить о результатах конференции, необходимо остановится на терминологии и терминологических отношения [1]. Термины и отношения между ними создают понятийное поле в любой области и соответственно в области образования данной профессиональной деятельности. Однако в процессе развития человечества некоторые термины меняют свой смысл, инвертируют или приобретают новое значение. Именно так было с терминами «геометрия» и «геодезия». Следует напомнить

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY неискушенным читателям, что «геометрия» переводится как измерение Земли, в то время как «геодезия» – деление Земли. Однако с течением времени геометрия стала разделом математики и теоретической наукой. А практической наукой, связанной с измерениями и исследованием земной поверхности, стала геодезия. Поэтому геодезическое образование включает не только получение знаний в области геодезии, но и связанных с ней наук: фотограмметрии, картографии, топографии, прикладной геодезии, космической геодезии, землепользования, кадастра, геоинформатики, геоматики и др. В силу этого первое название международного геодезического общества звучало как Federation Internationale des Geometres, что означает Международная федерация геометров. Она была основана в 1878 году в Париже под названием Federation Internationale des Geometres что и определило ее аббревиатуру (FIG). На русском языке аббревиатуры совпадают Международная федерация геометров (МФГ) и Международная федерация геодезистов (МФГ). На латинском языке они различаются Federation Internationale des Geometres (FIG) (французские корни) и International Federation of Surveyors (IFS) (английские корни) Поскольку Международная Федерация Геодезистов считает себя правопреемником (FIG), она сохранила старую аббревиатуру, отдавая этим дань традициям и отмечая этим связь времен. Основными организаторами конференции были Международная Федерация Геодезистов (International Federation of Surveyors, FIG) Московский государственный университет геодезии и картографии, Факультет экономики и управления территориями (МИИГАиК) и ряд спонсирующих организаций. Конференция проходила в Московском государственном университете геодезии и картографии. Примерно за полтора месяца до конференции - 2 августа Президент Международной Федерации Геодезистов господин Тео Чи Хай посетил МИИГАиК, что также было впервые в истории России. Во время визита обсуждался спектр вопросов профессиональной международной

интеграции и укрепления связей между высшими профессиональными образовательными и научными учреждениями, бизнесом и государственными органами власти в целях развития профессиональной отрасли. FIG является единственной международной организацией, охватывающей все области применения геодезии. FIG — это признанная ООН неправительственная организация, целью которой является поддержка и развитие геодезической деятельности во всех областях ее применения, а также поддержка специалистов, осуществляющих эту деятельность, в деле удовлетворения потребности рынка, а также потребностей пользователей геодезических услуг и продукции. Международная федерация геодезистов FIG является юридическим лицом с 1999 года. Она включает 10 комиссий. Председатели комиссий избираются на срок 3-4 года. Срок деятельности нынешних кончается в 2014 году. Вот перечень комиссий. Комиссия 1 – Профессиональная деятельность. Председатель: г-жа Леони Ньютхам (Австралия) Комиссия 2 – Профессиональное образование. Председатель: профессор Стивен Франк (США) Комиссия 3 – Управления пространственной информацией. Председатель: проф Ерах Дойчер (Израиль) Комиссия 4 – Гидрография. Председатель: д-р Майкл Сазерленд (Канада). Комиссия 5 – Позиционирование и измерения. Председатель: Г-н Микаэль Лили (Швеция) Комиссия 6 – Инженерные изыскания. Председатель: профессор Джетин В. Робертс (Великобритания) Комиссия 7 – Кадастр и землеустройство. Председатель: Г-н Даниэль Роберж (Канада) Комиссия 8 – Пространственное планирование и развитие. Председатель: Г-н Вафула Набутола (Кения). Комиссия 9 – Оценка и управление недвижимостью. Председатель: д-р Фрэнсис Plimmer (Великобритания) Комиссия 10 – Экономика строительства и управление. Председатель: Г-н Роберт Синкнер (Чешская Республика)

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Московский Государственный Университет Геодезии и Картографии (МИИГАиК) является первым от России академическим членом Международной Федерации геодезистов (FIG) с 2001 года и активно участвует в работе международной ассоциации. В рамках встречи Президента Международной Федерации Геодезистов (FIG) Тео Чи Хай и ректора МИИГАиК А.А. Майорова было принято решение о проведении такой конференции. Проведение конференции состоялось согласно принятым ранее решениям. На конференции были представлены ряд докладов, отражающих в целом состояние и тенденции развития геодезического образования. Ключевым на это тему следует считать фундаментальный доклад профессора Стивена Франка (США) на тему «Профессиональное образование для геодезистов». В докладе был выполнен методологический анализ состояния геодезического образования в мире. Стивен Франк отметил, что геодезия является профессией, признанной мировым сообществом, что обуславливает получение профессионального качественного образования. Профессиональные геодезисты должны научиться не только техническим навыкам, но и хорошо разбираться в области математики, естественных наук, коммуникаций. Они должны иметь интеллектуальные навыки и социальные навыки. Он выделил геоматику (в России чаще используют термин геоинформатика) как искусство и науку по межеванию. В своем докладе Стивен Франк разграничил область геодезического образования на четыре составляющие: • • • •

технические геодезические знания и навыки; профессиональные геодезические знания и навыки; профессиональные интеллектуальные знания и навыки; профессиональные социальные знания и навыки.

Он подчеркнул, что профессиональный специалист должен знать основы управления и законодательства, обладать творческими

способностями. В аспекте предоставление профессионального образования Стивен Франк поделился опытом того, что перспективным является тенденция на электронное обучение. Он отметил, что исследования показали более высокий уровень подготовки студентов при сочетании традиционных методов и электронного обучения. По его мнению, специалистам в области землепользования необходимо шире преподавать инноватику и предоставлять знания в области инноваций. Он отметил, что образовательные практики могут играть ключевую роль в формировании будущих специалистов в области геодезии. Участие студентов в научных сообществах, научных исследованиях формирует дополнительные творческие и способности будущих специалистов Интересный доклад о проблемах аккредитации представили профессора МИИГАиК В.В. Голубев и И.С Фартукова. Они отметили, что во многих странах аккредитацию учебных заведений проводят неправительственные организации, объединяющие специалистов данной профессиональной деятельности. Авторы доклада выделили и подчеркнули различие нескольких типов аккредитации, существующих в мире, таких как: • • •

институциональная и специализированная аккредитация; государственная и общественная профессиональная аккредитация; национальная и международная аккредитация.

Были подчеркнуты и показаны преимущества профессиональной и международной аккредитации. Авторы доклада предложил, не отвергая аккредитацию вузов, которую проводит Минобразование России, проводить дополнительную аккредитацию геодезических учебных заведений со стороны международных организаций, в частности, со стороны FIG. Этот шаг не только повысит качество геодезического образования в России, но будет способствовать интеграции

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY России и геодезического образования в Международное сообщество. Этот шаг может способствовать повышению статуса российских вузов прошедших такую аккредитацию. Этот шаг будет способствовать повышению конкурентоспособности российских специалистов, получивших образование в таких вузах. Эта инициатива была с пониманием воспринята представителями Международной Федерации Геодезистов и Международная Федерация Геодезистов выразила готовность проводить такую аккредитацию. Ректором МИИГАиК А.А. Майоровым и профессором МИИГАиК В.Я. Цветковым был представлен доклад «Изучение процессов глобализации методами геоинформатики». В докладе был освящен процесс глобализации, происходящий в настоящее время. Отмечены его особенности, в частности, образование различных транснациональных пространств. Показана роль геодезического образования как инструмента изучения глобальных процессов и управления ими. Интересные исследования по вопросу активного взаимодействия студентов при обучении были представлены профессором из Нидерландов Лизой Гроендик ( Liza GROENENDIJK) из университета города Твенте. Были проведены эксперименты по информационному взаимодействию аспирантов как экспертов и преподавателей. Рассмотрены разные схемы взаимодействия. Основная идея подхода автора в том, что активное взаимодействие в информационном образовательном поле типа «преподаватель – студент» и особенно «преподаватель – магистр» «преподаватель – аспирант» — может являться ресурсом образовательного процесса и инструментом повышения качества образования. Автор доказывает, что активное участие студентов, магистров и аспирантов в образовательном процессе повышает в итоге качество геодезического образования и профессиональный уровень будущих специалистов. Итоговым можно назвать а анализ современного профиля специалиста по геодезии был представлен в совместном докладе мексиканских профессоров Даниэль Мендоса Араиса, представляющего

автономный университет Синалоа и Хосе Де Ла Лус Мендоса Рамирес, представляющего автономный университет Пуэбл. В докладе был проведен статистический анализ состояния геодезического образования в мире. Они анализировали специальности, которые получают геодезисты в разных странах мира (землемер, геодезист, топограф, геометр). В докладе отмечено, что по специальности геодезия идет преподавание в 143 высших учебных заведениях в 53 станах мира. В России находятся 2 университета и в Китае – один университет. В них находятся факультеты, связанные с геодезией: геодезический, картографический, фотограмметрический, астрономический и другие. В университетах многих стран имеются только геодезические факультеты. В частности: в Германии – 15 факультетов, Бельгии – 4, Англии – 3, Испании – 3, Голландии, Швейцарии, Чехии, Словении, Болгарии, Венгрии, Польше, Украине, Югославии, Вьетнаме и Мексике – по 1. На основе проведенного анализа авторы предлагают ввести в современное мировое геодезическое образование 3 специальности: •

• •

(сурвеюр, агрименсор, Топограф верменшустекик, верменшуй-инженер, кадастровый инженер и геометр) - эти специальности могут иметь схожие учебные программы. Геоматик (аналог геоинформатик). Геодезист (космический геодезист, прикладной геодезист, информатикгеодезист) - современный специалист в области геодезии

Отмечая общие тенденции в состоянии и развитии образования, можно отметить, что они характерны как для России, так и для других стран. В первую очередь это реорганизация геодезического образования в связи с переходом на трехуровневую систему обучения [2]. Наблюдается широкое применение методов информатизации в сфере геодезии. При этом информатизация и геоинформационные технологии создают условия для появления и распространения инноваций [3].

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Применение методов информатики привело к важному понятию в области геодезических наук – информационному полю. Информационное поле и информационные модели построены на семантике информации и информационных единицах [4, 5]. В свою очередь, развитие данного направления привело к появлению новой модели - модели информационной ситуации [6]. Такая модель дает более полный анализ ситуации и самого объекта. Применение компьютерных технологий привело к новому виду моделирования – цифровому моделированию [7, 8]. В сфере цифрового моделирования появилось новое направление динамического цифрового моделирования [9]. В последние три десятилетия появились две новые науки геоинформатика и геоматика, которые предложили новый инструментарий и новый подход к исследованиям [10, 11]. Было отмечено, что из множества связей в сфере наук о Земле одними из важных являются геореференцные связи [12, 13]. Они основаны на выявлении пространственных отношений и использовании этих отношений для поиска и получения новых знаний. Начиная с 50-х годов прошлого столетия за рубежом интенсивно развивается научная дисциплина - геостатистика. Использование геостатистики [12] применяется в первую очередь для объектов, имеющих вероятностные составляющие. Основной информационной единице геостатистики является вариограмма. Геостатистика позволяет создавать информационные поля пространственного характера [11]. Например, поля загрязнений в водной или воздушной среде или поля распределения месторождения полезных ископаемых. Применение методов искусственного интеллекта является наиболее перспективным в развитии геодезических наук вообще и геоинформатики в частности [15]. Они связаны с созданием интеллектуальных ГИС, с применением нейронных сетей, с развитием кибернетической пространственной инфраструктуры. Развитие этой тенденции привело к понятию геознание и пространственное знание и картографического киберпространства [13]. В области анализа появилось новое направление поиска скрытых латентных связей на основе коррелятивного

анализа [16]. В целом конференция определила ориентиры развития геодезического образования в современном обществе и его ближайшие задачи. Литература Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Цветков В. Я. Терминологические отношения // Фундаментальные исследования. -2009. - № 5. - с.146- 148 2. 2. Малинников В.А., Савиных В.П., Соловьев И.В., Цветков В.Я. О необходимости нового направлении в геодезическом образовании // Дистанционное и виртуальное обучение. 2010 - №3 (33) - . с.14-22 3. Цветков В.Я. Информатизация, инновационные процессы и геоинформационные технологии. // Геодезия и аэрофотосъемка - 2006.- №4 с. 112-118 4. Цветков В. Я. Семантика информационных единиц // Успехи современного естествознания // 2007. -. №10.- с. 103-104. 5. Viktor Ya. Tsvetkov. Semantic Information Units as L. Florodi’s Ideas Development // European Researcher, 2012, Vol.(25), № 7, p.1036- 1041. 6. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Информационная ситуация. // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – 12. – с.126-127 7. Майоров А.А., Нгуен Тхе Конг Перспективы развития компьютерных технологий создания цифровых моделей рельефа // Геодезия и аэрофотосъемка - . 2011. № 4. С. 107-112. 8. Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка. - 2000. - №2. - с.147-155 9. 9 Малинников В.А., Цветков В.Я. Динамическая модель геоданных // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 01-2012.- с.49-53 10. Rozenberg I.N., Tsvetkov V.Ya. The Geoinformation approach // Eurupean Journal of Natural History. − 2009. . − № 5 . − p 102 -103 11. Майоров А.А., Матерухин А.В. Геоинформационный подход к задаче разработки инструментальных средств массовой оценки недвижимости // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2011. - №4. - с. 92-97 12. Цветков В.Я. Геореференция как инструмент анализа и получения знаний // Международный научно-технический и 1.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY производственный журнал «Науки о Земле». 2011. — №2. с.63-65 13. Hill L. L. Georeferencing: the geographic association of Information. 2009. Massachusetts Institut of Technology 14. Цветков В.Я. Геостатистика // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2007. – №3. – с. 174–184

15. 15. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43 16. Viktor Ya. Tsvetkov. Framework of Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), № 6-1, p.839- 844 © Майоров А.А., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY УДК 528

О ТЕРМИНОЛОГИИ В ОБЛАСТИ ГЕОДЕЗИИ ABOUT THE TERMINOLOGY IN GEODESY Савиных В.П./ Savinykh V.P. Член-корреспондент РАН, доктор технических наук, профессор, Президент Московского государственного университета геодезии и картографии Россия / Corresponding Member of RAS, Doctor of Science Professor, President of the Moscow State University of Geodesy and Cartography Russia e-mail: rector@miigaik.ru

Аннотация

Abstract

В статье рассмотрены вопросы применения некоторых терминов в области геодезии. Показаны причины неправильного применения известных терминов. Показаны ошибки при формировании дефиниций. Показаны объективные и субъективные факторы, обуславливающие появление некорректной терминологии. К объективным факторам следует отнести неточность перевода и полисемию терминов. К субъективным факторам следует отнести недостаточную образованность в сфере геодезии и умышленные попытки создать иллюзию научной новизны.

The paper deals with the use of certain terms in the field of geodesy. The causes of misuse of known terms. Shows the errors in the formation of definitions. Showing the objective and subjective factors that contribute to the appearance of incorrect terminology. Objective factors include inaccurate translation and polysemy of terms. Subjective factors include a lack of education in the field of geodesy and deliberate attempts to create the illusion of scientific innovation.

Ключевые слова Геодезия, геодезические термины, образование, научные исследования.

Keywords геодезическое

Вопросам терминологии в области геодезических наук регулярно уделяется внимание. Можно отметить работы [1, 2, 3, 4]. Проблемы, рассмотренные в данных работах, имеют разные причины. Но всегда следует учесть, что гармонизация и адекватное описание любой науки возможно при наличии согласованного поля понятий, между которыми существуют определенные терминологические отношения [5]. В работах [1, 2] отмечается, что проблема некорректного применения терминологии обусловлена отчасти некачественным переводом с иностранных языков технической литературы или описаний программного обеспечения. Это частично объясняется отсутствием технического редактирования научной переводной информации в коммерческих фирмах и в ряде журналов, в первую очередь не рецензируемых. В частности работа [1] была

Geodesy, research.

surveying

terms,

surveying

education,

обусловлена тем, что молодые специалисты, переведя с английского термин datum, стали трактовать его в меру своего понимания и писать свою трактовку в статьях. Кроме того, картограф с мировым именем Лев Моисеевич Бугаевский, отметил неверную интерпретацию понятий картографические преобразования и картографические проекции. Статья была опубликована первоначально в не рецензируемом журнале [1] и была сопровождена колонкой редактора. Редактор отмечала, что авторы имеют право на собственное мнение, но, по ее мнению, проблема преувеличена и каждый может трактовать термины по своему. Поэтому статья была переработана, дополнена новыми примерами и опубликована в рецензируемом журнале [2], в котором отнеслись с пониманием к мнению специалистов. Профессор В.И. Кафтан регулярно

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY поводу нечеткости в выступает по использовании понятий система отсчета и система координат [3]. Кроме того он отмечает некорректное использование термина референц-эллипсоид. На наш взгляд эта проблема обусловлена недостаточным вниманием к этим вопросам на уровне образования в вузе и небрежностью многих специалистов в употреблении терминов. Друг друга они поймут на конференции или в дискуссии, после уточняющих вопросов. Но неточностью формулировок в статьях создают прецедент для молодых ученых. Следует отметить, что ряд терминов имеет полисемическое значение, что иногда объективно затрудняет его использование. Например, в вышеприведенном случае термин «референция» употребляется как элемент модели объекта для описания отношения. В этом аспекте следует отметить связь такого употребления с термином «референцэллипсоид». За рубежом широко, в России уже применяют термин «геореференция» [6, 7, 8]. В этом случае термин «референция» употребляется как элемент описания связи между информационными пространственными объектами. В этом аспекте следует отметить связь такого употребления с термином «газзетир». Профессор Г.А. Шануров [4] отмечает некорректность использования терминологии в области спутниковых измерений. Это имеет объективную причину притока в сферу геодезии специалистов из других областей. Как показывает опрос студентов заочников, многие специалисты в настоящее время начинают работы с навигационной аппаратурой после окончания краткосрочных курсов. В числе курсантов: бывшие учителя физкультуры, химики технологи, муниципальные чиновники и прочие специалисты, которые приходят из «не геодезических отраслей». Как показывает опыт работы в диссертационных Советах, новые термины вводят также соискатели ученой степени. Ряд из них вводят новые термины только потому, что плохо знают существующие. Вводимые таким образом термины дублируют существующие, а иногда нарушают сложившиеся терминологические отношения.

Примером является введение термина геоинформационное пространство авторами в 2010 году, несмотря на работы ректора СГГА профессора А.П. Карпика и ряд статей представителей РАН на эту же тему. Это типичный пример неглубокого исследования. Иногда термин вводится искусственно для создания иллюзии научной новизны в диссертационной работе или в статье, когда больше нечем ее доказать и показать. Рассмотрим такие термины. Например «кибернетическая цифровая модель» названная так авторами для отличия ее от других моделей. В реальности она никакого отношения к кибернетике не имеет. Авторы два года уходили от ответа на вопрос: «Что же в ней кибернетического?» Наконец они сказали, она кибернетическая потому, что в ней есть обратная связь. Не будем рассматривать вопрос, каким образом в цифровой модели появилась обратная связь? Оставим это на совести авторов. Объективно следует отметить, что в настоящее время имеется тенденция применения методов искусственного интеллекта [9] в геоинформатике. В зарубежной геодезической литературе существует даже понятие киберпространства [6], поэтому постановка такого вопрос актуально, однако реализация должна быть соответствующей. Например, обратная связь имеется в любом радиоприемном устройстве. Однако никто его не называет кибернетическим. Обратная связь есть в любом АСУ, но никто не называет его кибернетическим. Поэтому можно констатировать наличие псевдонаучности при введении таких суррогатных терминов. Следующий термин «эталонная цифровая модель пути». Сразу возникают вопросы для кого она эталонная и кто этот эталон использует? Существуют признанные мировым сообществом эталоны времени, длины, веса и т.д. существуют национальные эталоны, которые хранятся в специальных организациях по метрологии и стандартизации. Введенная авторами «эталонная модель» хранится только в статьях авторов. Никто ее не использует, кроме создателей, потому что практически эта модель не является реальным эталоном и не

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY несет никакой пользы. Синонимом это модели служит термин «базовая сравнительная модель». Но такой термин не несет новизны, поэтому авторы придумали иное название. Еще один термин «высокоточная цифровая модель». Такая сравнительная характеристика соотносится с выражениями из цикла «осетрина не первой свежести». В стандартах формальных [10-14] и не формальных [15] есть понятие «цифровая модель»и нет понятия «неточная цифровая модель». Цифровая модель должна отвечать требованиям точности. Если она не отвечает требованиям точности, она никому не нужна и ее соотносят не с цифровой моделью, а с бракованной информационной продукцией. Сравнительная характеристика «высокоточная модель» требует наличие объекта сравнения «точная модель». Но такого термина в геодезической литературе нет. Модель обязана быть только точной и никакой другой. «Осетрина может иметь только одну свежесть» Вывод. Снова водится искусственный термин для создания иллюзии «научности работ» в исследованиях, где другой «науки» нет. Это случай, когда отсутствие научной новизны пытаются прикрыть новым термином. Достаточно распространенный термин, применяемый при защите диссертаций, геоинформационный подход. На вопрос соискателю, что вы под этим понимаете, в ответ раздается либо молчание, либо ответ в виде нечеткой фразы типа «это применение ГИС», «это применение геоинформационных технологий», «это применение геоинформатики». Во первых нарушается правило образования дефиниций, во вторых определение частного объекта дается через объект более широкого класса, что также нарушает правило построения определения и является явной ошибкой. В то же время существует ряд работ, где этот подход раскрывается и описывается, например [16, 17], В подавляющем числе диссертаций отсутствует список определений. А если и присутствует, то редко кто указывает источник, откуда взято данное определение. В целом проблема терминологии существует и решать ее надо на основе методической работы с учеными, введения спецкурсов для магистров и аспирантов по

терминологической проблеме. Литература 1.

10.

11. 12. 13. 14. 15.

16.

17.

Бугаевский Л.М., Цветков В.Я. Флейс М.Э. К вопросу о системе картографических понятий, определений, терминов ГИС//ГИС-обозрение -34/1999. -с. 40-43 Бугаевский Л.М., Цветков В.Я., Флейс М.Э. Терминологическая основа и вопросы обучения ГИС // Информационные технологии, 2000, №11, с.11-16 Кафтан В.И. Системы координат и системы отсчета в геодезии, геоинформатике и навигации. // Геопрофи. – 2008. - №3. - с 60- 63. Шануров Г.А. О терминологии в области спутниковых измерений // Геопрофи. – 2012. -.№4. – с.58-61 Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Цветков В. Я. Терминологические отношения // Фундаментальные исследования. -2009. - № 5. с.146- 148 Hill Linda L. Georeferencing: TheGeographic Associations of Information –MIT Press Cambridge, Massachusetts,London, England- 2009, - 272 p. Цветков В.Я. Геореференция как инструмент анализа и получения знаний // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». 2011. — №2. с.63-65 Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, 2012.- №3. - с. 87 -89 9. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43 ГОСТ Р 52438-2005: Географические информационные системы. Термины и определения ГОСТ 21667-76. Картография. Термины и определения. ГОСТ 28441-99 КАРТОГРАФИЯ ЦИФРОВАЯ Термины и определения ГОСТ 22268-76 Геодезия. Термины и определения.. ГОСТ Р 51833-2001 Фотограмметрия. Термины и определения 15. Геодезия, картография, геоинформатика, кадастр: Энциклопедия. В 2-х т. /Под ред. А.В. Бородко, В.П. Савиных. – М.: ООО «Геодезкартиздат», 2008. – Т. I – 496 с. Майоров А.А., Матерухин А.В. Геоинформационный подход к задаче разработки инструментальных средств массовой оценки недвижимости // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2011. - №4. - с. 92-97 Rozenberg I.N., Tsvetkov V.Ya. The Geoinformation approach // Eurupean Journal of Natural History. − 2009. . − № 5 . − p 102 -103

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY УДК 528

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕСТНОЙ МОСКОВСКОЙ СИСТЕМЫ КООРДИНАТ ПРИ МОНИТОРИНГЕ ОБЪЕКТОВ FEATURES OF LOCAL MOSCOW COORDINATE SYSTEM FOR THE MONITORING OF FACILITIES

Максимова М.В. / Maksimova M.V. Аспирант, старший преподаватель кафедры прикладной геодезии Московского государственного университета геодезии и картографии / The post-graduate student, the senior teacher of the chair of applied geodesy of the Moscow State University of Geodesy and Cartography тел. +7 (903) 614-70-63 e-mail: olimarianna@mail.ru

Аннотация

Abstract

В настоящее время на территории г Москвы применяется специальная местная система координат, которая имеет многофункциональное значение. Описаны особенности применения этой системы координат. Эта местная система координат применяется и при мониторинге. В статье описаны особенности применения местной московской системы координат при мониторинге объектов. Показано, что преобразование координат можно рассматривать как геореференцию. Даны формулы преобразования координат и дана оценка точности преобразования.

Currently in Moscow uses a special local coordinate system, which has a multi-functional value. The features of this coordinate system. This local coordinate system is applied in the monitoring. This article describes the features of the local coordinate system of Moscow in the monitoring sites. It is shown that the coordinate transformation can be seen as geo reference. Given the coordinates and the estimation accuracy of the conversion.

Ключевые слова

Keywords

Геодезия, мониторинг, местная система координат, параметры преобразования, преобразование координат.

Surveying, monitoring, local coordinate system, the transformation parameters, coordinate transformation.

При координатном обеспечении мониторинга [1], при проведении глобального мониторинга [2] возникают проблемы перевычисления координат из одной системы в другую. К настоящему времени в Российской Федерации на территориях городов существуют множество геодезических систем координат, среди которых следует выделить [3]: глобальные: WGS 84, ПЗ-90; государственные: СК-42; СК95; СК-63 (отменена); местные системы координат. Под местной системой координат [4] понимается условная система координат, устанавливаемая в отношении ограниченной территории, не превышающей территорию субъекта Российской Федерации. Начало отсчета координат и ориентировка осей

местной системы координат смещены по отношению к началу отсчета координат и ориентировке осей координат единой государственной системы координат, используемой при осуществлении геодезических и картографических работ [5]. Местные системы координат устанавливаются для проведения геодезических и топографических работ при инженерных изысканиях, строительстве и эксплуатации зданий и сооружений, межевании земель, ведении кадастров и осуществлении иных специальных работ, в частности мониторинга [6]. Обязательным требованием при установлении местных систем координат является обеспечение возможности перехода от местной системы координат к

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY государственной системе координат, который осуществляется с использованием параметров перехода (ключей). Каждая местная система координат может создаваться с одной или несколькими трех или шести градусными зонами. Параметры местных систем координат и ключи перехода к государственной системе координат (формулы и правила, по которым координаты точек в одной системе можно получить в другой системы) устанавливает Росреестр по согласованию с Минобороной РФ. Постановлением Правительства РФ от 03.03.2007 N 139 [7] были введены правила установления местных систем координат. Иногда на небольших территориях применяют условные системы координат. Выбирается условное начало, как правило, это пункт ОМС или ГГС. Этот пункт должен быть связан с действующей на этой территории СК. Все полученные координаты перевычисляются в СК, действующую на этой территории. Для перехода необходимо знать ∆х и ∆у условного начала и разворот системы — ∆α или располагать 3-мя исходными пунктами условной системы связанными с действующей СК. Также переход может быть осуществлен при наличии нескольких пунктов, координаты которых известны в той или системе. Чем больше таких пунктов, тем точнее можно получить ключи. Московская Городская Система Координат (МГСК) — это одна из местных систем координат РФ, в которой выполнены все планы города и в которой все организации должны выполнять работы по картографированию городских территорий, в частности, городских лесопарков. Мосгоргеотрест (МГГТ) выполняет работы по картографированию территории Москвы в этой системе координат в трех основных масштабах: это план Москвы с домами в масштабе 1 : 10 000 (открытый), имеющий цифровое исполнение, а также крупномасштабные (закрытые) планы масштабов 1: 2000 и 1:500. На территории г. Москвы используется частная система отсчета координат. МГСК является плоской прямоугольной системой координат, появившейся, по-видимому, еще в XIX веке. Начало ее координат было выбрано южнее и западнее города - в левом нижнем углу его плана, чтобы значения координаты

были положительными. Сейчас эта точка находится на территории города юго-западнее комплекса университета на Воробьевых горах. Координаты теперь могут быть уже и отрицательными, если точка лежит в западной или южной части Москвы. Задание, поддержание и воспроизведение московской городской системы геодезических координат на уровне требований, обеспечивающих решение современных и перспективных задач в области геодезии, строительства, земельных отношений, геодинамики и навигации обуславливает необходимость создания ОГС Москвы на качественно новом, более высоком по сравнению с существующей сетью уровне точности. МГСК закреплена на местности опорной геодезической сетью г. Москвы (ОГС Москвы), которая представляет собой совокупность геодезических пунктов, расположенных равномерно по территории г. Москвы и ее окрестностям и закрепленных на местности специальными центрами, обеспечивающими их сохранность и устойчивость в плане и по высоте в течение длительного времени. ОГС Москвы предназначена для решения следующих основных задач, имеющих хозяйственное и научное значение: 1) Установление и распространение московской городской системы геодезических координат на территории г. Москвы. 2) Создание геодезической основы для производства инженерно-геодезических изысканий на территории г. Москвы, в том числе выполняемых в период строительства, эксплуатации и ликвидации объектов. 3) Геодезическое изучение локальных геодинамических природных и техногенных процессов и явлений на территории города. 4) Навигация наземного транспорта. ОГС Москвы является достоянием г. Москвы. Комплекс научных, производственных, организационных, материально-технических, финансовых и других мер по ее созданию и поддержанию на уровне современных требований осуществляет ГУП "Мосгоргеотрест". ОГС Москвы, создаваемая в соответствии с настоящими основными положениями, структурно формируется по принципу перехода от общего к частному и включает в себя геодезические

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY построения следующих классов точности: Каркасная спутниковая геодезическая сеть (КСГС); cпутниковая геодезическая сеть сгущения (СГСС); сеть наземных измерений (СНИ). По мере развития КСГС, СГСС и СНИ выполняется уравнивание ОГС Москвы и уточняются параметры связи городской системы геодезических координат с общеземной геоцентрической системой координат, реализуемой спутниковыми навигационными системами, и государственной геодезической системой координат. По существу связь между системами координат является одним из видов геореференции [8]. Для перевычисления координат из МГСК в государственную систему координат и обратно необходимо использовать современные алгоритмы и программные комплексы, позволяющие выполнить совместное уравнивание плоских и пространственных геодезических сетей, а так же преобразование плоских прямоугольных координат из системы в систему без потери точности. При перевычислениях могут возникнуть несколько вариантов. Наилучший это когда известны математические зависимости получения каждой системы координат. В геодезических работах принята конформная проекция Гаусса - Крюгера, на которой должны основываться все построения систем координат и их преобразования. Это связано не только с удобством работ, но и с вычислением различных поправок (редукций), получаемых на основе математических формул для этой проекции. На основе математических формул конформного преобразования построены системы координат СК-42, СК63, СК95. Для преобразования координат из МГСК в ГСК и обратно имеются ключи перевода. Точные соотношения МГСК и СК-42, СК-95 и СК-63 являются закрытой информацией, скорее всего, из коммерческих соображений, поэтому неизвестно с какой точностью определены ключи перехода. Если бы нам были известны математические законы, по которым создавалась МГСК, то ключи переводов можно найти с достаточной точностью по координатам одноименных пунктов в обеих системах. Но если эти законы не известны, то погрешности преобразования координат могут достигать нескольких

дециметров, а в отдельных случаях и метров, тем более что многие МСК создавались путем ортогонального проектирования эллипсоида на плоскость. Для небольших участков искажения в длинах линий и углах малы, и поэтому можно подобрать довольно точные формулы конформного преобразования. Однако на практике наиболее часто применяются более простые математические формулы преобразования координат на плоскости [9]это сдвиг начала координат, разворот осей и изменение масштаба проектирования:

xмгск = ∆X 42 m cos γ + ∆Y42 m sin γ + x0 y мгск = ∆Y42 m cos γ − ∆X 42 m sin γ + y0 (1)

0 ∆X 42 = X 42 − X 42

∆Y42 = Y42 − Y420 , 0

где X 42 , Y42 - координаты начального пункта в СК-42, m – масштаб МГСК, γ- угол поворота между осями координат в МГСК и в СК-42. Формулы обратного преобразования даны в [9]. При удалении от начальной точки более 15 км погрешности преобразования координат по этим формулам возрастают до нескольких дециметров и более. Ограничения при использовании этих формул составляют

Y42max − Y42min ≤ 10 км, Y42

max

≤ 35 км.

Для устранения этих недостатков вместо формул (1) рекомендуется применять другие (“полные”) формулы преобразования [10]. Перевычисления по ним осуществляются согласно [10] с точностью до 0,001м. Приведем эти формулы, сделав некоторые пояснения. Формулы преобразования координат из московской системы в систему СК-42 имеют вид: X i ,42 = X 0,42 + xi' + (2Y0,42 fyi' + Y 20,42 f ) xi' Yi ,42 = Y0,42 + yi' + (Y0,42 fyi' + Y 20,42 f ) yi' − Y0,42 fxi'2 ,

(2)

где X i ,42 , Yi ,42 - координаты пункта в СК-42 проекции Гаусса в шестиградусной зоне;

X 0,42 , Y0,42 - координаты начального пункта в СК-42 проекции Гаусса;

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY  H   H  xi' = ∆xi  1 − 0  cos γ − ∆yi  1 − 0  sin γ ; N0  N0     H   H yi' = ∆yi  1 − 0  cos γ + ∆xi  1 − 0 N0  N0  

  sin γ ;  1 ∆xi = xi − X 0, мгск , ∆yi = yi − Y0, мгск , f = , 2R2

где

(3)

X 0, мгск , Y0, мгск - координаты начального

пункта в московской системе координат; xi , yi - координаты пункта в московской системе ко-

N0 ,R- радиус кривизны первого вертикала и средний радиус кривизны; H 0 -

ординат;

высота поверхности относимости московской городской системы координат; γ - угол поворота местного осевого меридиана. Формулы преобразования координат из СК-42 в МГСК имеют вид:  H   H  xi , мгск = X 0, мгск + ∆xi 1 + 0  cos γ + ∆yi 1 + 0  sin γ N   N0  0   H   H  yi , мгск = Y0, мгск + ∆yi 1 + 0  cos γ − ∆xi 1 + 0  sin γ N  0   N0  ' ' 2 ' ∆xi = ∆xi − (2Y0,42 f ∆yi + Y 0,42 f )∆xi

(4)

∆yi = ∆yi' − (Y0,42 f ∆yi' + Y 20,42 f )∆yi' + Y0,42 f ∆xi'2 ∆xi' = X i ,42 − X 0,42 , ∆yi' = yi ,42 − Y0,42 .

Формулы (2) и (4), по утверждению [10], учитывают изменение масштаба и угла поворота местной системы координат в зависимости от расположения пункта на территории города или другого населенного пункта. Действительно, в этих формулах учитывается масштаб изображения на плоскости в проекции Гаусса и разворот, но берутся первые члены формул разложения в ряд этих величин. Однако, согласно данным, приведенным в [11], второй и третий члены формулы редуцирования линий на плоскость в проекции Гаусса для линии в 10 км равны 0,001 и 0,003 м, а для линии в 20 км, соответственно, 0,008 и 0,005 м. Учитывая это, можно считать, что заявленная в [10] точность в 0,001 м не обоснована. Следует сказать и то, что в вышеуказанных формулах H0 учитывается лишь в том случае, если в городе (или поселке) принята своя поверхность относимости с абсолютной высотой H0 . Если же в городе в

местной системе все измерения отнесены к H0 уровню моря, то в формулах (4) значение N 0 прин6имается равным 0. При создании местных систем координат начальный пункт обычно выбирается югозападнее населенного пункта, а местный осевой меридиан берется кратным целому градусу или 30 минутам, или проходит вблизи центра объекта. Соответственно часто происходит несовпадение осевого меридиана МСК и ее начального пункта. Это несовпадение может достигать 30'. Поэтому преобразование координат по предложенным формулам будет сопровождаться недопустимыми погрешностями. Один из путей повышения точности вычислений - изменение положения начального пункта. Если его координаты в местной системе координат известны, то надо вычислить его широту и долготу. Затем найти значения координат нового начального пункта (начальной точки) с широтой равной широте старого начального пункта, а его долготу взять равной долготе местного осевого меридиана. По этим данным получить значения координат в ГСК и МСК и далее пользоваться этими значениями. В этом случае можно уменьшить погрешности преобразования координат в несколько раз. Литература 1.

Егоров В.М., Цветков В.Я. Координатное обеспечение международной аэрокосмической системы глобального мониторинга // Полет. Общероссийский научно-технический журнал. 2012. № 4. С. 34-37 Viktor Ya. Tsvetkov. GlobalMonitoring // European Researcher, 2012, Vol.(33), № 11-1, p.1843- 1851 Юркина М.И., Серебрякова Л.И. Действующие системы координат в России// Геодезия и аэрофотосъемка. - 2001. - № 3. – с.67-70. Постановление от 3 марта 2007 г. № 139 «Об утверждении Правил установления местных систем координат» Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка. 2000. - №2. - с.147-155. Цветков В.Я., Решетнева Т.Г., Булгакова Т.В., Т.Г. Мазина А.С. Основы геоинформационного мониторинга // Вестник

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY

Амурского государственного университета/ серия: Естественные и экономические науки. 2003. - 21. С .75-78 Постановление от 3 марта 2007 г. № 139 «Об утверждении Правил установления местных систем координат» 8 Цветков В.Я. Геореференция как инструмент анализа и получения знаний // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». 2011. — №2. с.63-65. Руководство по математической обработке геодезических сетей и составлению каталогов координат и высот пунктов в городах и

поселках городского типа ГКИНП-06-233-90.М.:ГУГК ,-376 с. 10. Руководство по созданию и реконструкции городских геодезических сетей с использованием спутниковых систем ГЛОНАСС/GPS/ГКИНП (ОНТА)-01-271-03. М.: ЦНИИI'АиК, 2003. -182 с. 11. Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии. Изд. 2, перераб. и доп. – М.: Недра, 1979. – 296 с.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

УДК 528.8

АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ ОДНОРОДНЫХ ТЕКСТУР ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ, ОСНОВАННЫЙ НА ПОСТРОЕНИИ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ THE CLASSIFICATION ALGORITHM OF EARTHLY SURFACE HOMOGENEOUS TEKSTUR, BASED ON CONSTRUCTION OF BELONGING FUNCTIONS

Лапчинская М.П. / Lapchinsray M.P. Кандидат технических наук, доцент кафедры информационноизмерительных систем, Московский государственный университет геодезии и картографии, / Ph.D., Associate Professor of "informationmeasuring systems," Moscow State University of Geodesy and Cartography e-mail: la.margo@miigaik.ru

Аннотация

Abstract

В статье анализируются нечеткие свойства дешифровочного признака текстуры изображения «цифровой муар», вводится понятие нечеткой текстуры изображения и предлагается алгоритм классификации распознаваемых изображений текстурно-однородных поверхностей подстилающей поверхности Земли с ярко выраженными структурными особенностями на примере изображений морской поверхности. Этот алгоритм основан на оценке коэффициента качества дешифровочного признака текстуры изображения, использующего методы нечеткой логики.

The article contains the analysis of fuzzy properties of image texture identification sign named «digital moire», the introduction of the concept of a fuzzy image structure and the classification algorithm of distinguished images of texture-homogeneous surfaces of a spreading surface of the Earth with strongly pronounced structural features (images of sea are used as an example). This algorithm is based on the estimation of quality factor of an identification sign of an image structure using methods of the fuzzy logic.

Ключевые слова

Keywords

Текстурные признаки дешифрирования изображений, «цифровой муар», нечеткий алгоритм классификации изображений.

Textural signs of image identification, «digital moire», fuzzy algorithm for image classification.

При дистанционном зондировании Земли [1] широко применяют автоматизированную обработку изображений. В настоящее время появились снимки высокого разрешения с нечеткой текстурой изображения. Статья посвящена решению этой задачи на основе использованием теории нечетких множеств Нечеткие свойства дешифровочного признака текстуры изображения «цифровой муар». Формализованное определение дешифровочного признака текстуры изображения, описывающее текстурнооднородные поля, и основанное на понятии непроизводного элемента текстуры как элементарного физического объекта подстилающей поверхности Земли. Такие

изображения представляют собой некоторое трехмерное поле F(∆T,∆LX,∆LY), где: ∆T – переменная, характеризующая совокупность тонов непроизводных элементов, описывающаяся, в частности, для фотоизображений – в единицах оптической плотности; (∆LX , ∆LY) – переменные, описывающие пространственное расположение непроизводных элементов текстурно-однородного поля (области), соответствующей определенному подклассу подстилающей поверхности Земли с ярко выраженными структурными особенностями. Совокупность трех переменных описывает геометрические, статистические и физические свойства непроизводных

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

соответствующих элементов текстуры, элементарным физическим объектам подстилающей поверхности Земли и представляет собой интегральный признак текстуры изображения. В работе [2] приводится алгоритм расчета размера непроизводного элемента текстуры изображения, основанный на использовании традиционных детерминированных и статистических методов теории вероятностей, использующих параметры функции плотности вероятностного распределения. Эксперименты по распознаванию (автоматизированному дешифрированию) классов текстурно-однородных поверхностей подстилающей поверхности Земли на примере крупномасштабных (масштаба 1:160) фотоизображений морской поверхности показали, что основной особенностью интегрального признака текстуры фотоизображения является физическая и лингвистическая неопределенность прямых визуальных дешифровочных признаков, проявляющаяся в виде различных нечетких свойств последних. В частности, физическая и лингвистическая неопределенность проявляется при количественной интерпретации дешифровщиком (визуальноинструментальное дешифрирование) линейных и площадных размеров непроизводных элементов возможных ситуаций на изображении морской поверхности для таких подклассов как: «Рябь», «Рябь-на-ряби», «Слик», «Пена». Эти фотоизображения описывают различные физические явления и объекты на морской поверхности, т.е. соответствуют определенному подклассу класса «морская поверхность» с ярко выраженными структурными особенностями. Изучение этих изображений позволило выделить следующие нечеткие свойства дешифровочного признака текстуры изображения «цифровой муар». 1. Физическая неопределенность для подкласса «Рябь» (рис.1) проявляется при измерении дешифровщиком таких параметров: Длина волны волнового холма λ ê .â . Длина гребня

волнового

холма

Tê .â .

Площадь

волнового холма S ê .â . Ориентация волнового холма α ê .â .

α~ê.â. ~ S к.в. Рис.1. Нечеткие параметры непроизводного элемента текстуры изображения морской поверхности (подкласс «Рябь») Каждый из указанных 4-х параметров при одних и тех же метеоусловиях не имеет четкого значения длины волны волнового холма, длины гребня волнового холма, площади волнового холма и ориентации последнего. Параметры, имеющие большую физическую неопределенность при измерениях, будем называть нечеткими параметрами и обозначать с волнистой чертой ~ ~ ~ сверху: λ ê.â. ; Tк.в. ; Sк .в . ; α~к.в. (рис.1). Такая неопределенность приводит к неоднозначности и нечеткости качества последующего компьютерного распознавания, как указанного подкласса «Рябь», так и других подклассов физических объектов и явлений на подстилающей поверхности Земли при использовании различных групп цифровых текстурных признаков. В основе компьютерного распознавания изображений с использованием текстурных признаков «цифровой муар» лежат знания о размерах непроизводных элементов текстуры, полученные при визуально-инструментальном дешифрировании. В результате при формировании муаровых картин нельзя четко полагать, что угол поворота θ и соответствующий радиус ρ best корреляции муарового эффекта полностью соответствует размеру ~ , как это непроизводного элемента p указывается в работе. 2. Различный контраст дешифровочного текстурного признака «цифровой муар порождает неоднозначность распознавания.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

объектам. 2) непроизводные элементы зернистости изображения (в частности, соответствующие физико-химическому описанию структуры и типа фотоматериала в случае фотоизображения или случайному шуму электрического сигнала, накладываемого на цифровое изображение), на котором регистрируется определенный класс/подкласс подстилающей поверхности Земли. Таким образом, в формировании муаровых картин участвует 3 типа непроизводных элементов: pi 1) непроизводные элементы текстуры ~ изображения, соответствующие структурным элементам в виде элементарных физических объектов класса/подкласса подстилающей поверхности Земли (рис.2а); p f от 2) непроизводные элементы фона ~ ~ p непроизводных элементов текстуры

Неоднозначный контраст влияет впоследствии на формирование вектора параметров для признака «цифровой муар. 3. При формировании муаровых картин, усиливающих визуализацию пространственных свойств текстурнооднородных областей, участвуют не только непроизводные элементы текстуры, соответствующие элементарным структурным элементам – физическим объектам, но и еще 2 типа непроизводных элементов текстуры, имеющих физический смысл: 1) непроизводные элементы фона от ~p , непроизводных элементов соответствующих физическим элементарным объектам. Например, если места на изображении с непроизводными элементами элементарных физических объектов, в частности, в виде волновых холмов (рис.1) отобразить черным цветом (рис.2а), то фоновые непроизводные элементы соответствуют негативному отображению этого рисунка – рис.2б. Размер непроизводных элементов фона зависит от плотности расположения непроизводных элементов, соответствующих физическим элементарным

изображения, т.е. ~ p = f(~ p ) (рис.2б); f

3) непроизводные элементы зернистости pz (рис.2в); изображения ~

Рис.2. Три типа непроизводных элементов текстуры ~p изображения, участвующих в формировании муаровых картин Теория нечетких множеств [3, 4] позволяет описать лингвистические свойства текстурных признаков, которые трудно поддаются точной количественной оценке. В основе распознавания любых текстурнооднородных подклассов подстилающей поверхности Земли находится понятие непроизводного элемента текстуры, включающее указанные выше 3 типа непроизводных элементов. В связи с этим pf , ~ pi , ~ pz ) типы непроизводных элементов ( ~

удобно описать тремя видами функций принадлежности (рис.3). 4. Лингвистическая неопределенность имеется на изображениях текстурнооднородных поверхностей, для которых трудно определить количественные линейные и площадные размеры физических непроизводных элементов. Особенно характерна она для подклассов класса «морская поверхность»: «Пена», и «Слик». В этом случае удобнее непроизводные элементы

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

поверхностей для текстурно-однородных описать на качественном уровне, для которых вводятся соответствующие наименования лингвистических переменных (Xi ,K), наименования нечетких переменных Aifi (так

называемые термы Ti) и указывается некоторый диапазон возможных размеров непроизводных элементов – носитель нечеткого множества (Vi ,U). Пример такого описания приводится в табл.2.

µ мелкий

крупный

средний

Непроизводные элементы зернистости pz

Фоновые непроизводные pi элементы ~

Физические непроизводные pf элементы ~

0.025 0.05

0.10

0.50

1.00

5.00

10.00

50.0

100.0

500.0 1000.0

lg ~ p, мм

pf pz pi – ~ – ~ – ~ Рис. 3. Три вида функций принадлежности непроизводного элемента p Согласно алгоритму [2] распознавания цифровых черно-белых изображений морской поверхности площадь анализируемых участков равна 256 × 256 пиксел (рис. 4а), а фрагментов цифрового изображения, где формируется изображение цифрового муарового эффекта (муаровая картина) составляет – 64 × 64 пиксел (рис.4.б). Точность автоматизированного расчета вектора параметров текстурного признака «цифровой муар» зависит от качества формируемой муаровой картины на фрагменте цифрового изображения, которое, в свою очередь, зависит от площади непроизводного ~ py . px × ~ элемента W ~p = ~ Исходя из точности сканирования фотоизображения (∆= 0,01 мм), получаем площадь фрагмента цифрового изображения, в пределах которого формируется изображение муарового эффекта: Sфр.= ( 64 × ∆ )2 = 0,4096 мм2 для крупномасштабных фотоизображений масштаба 1:160. Тогда количество непроизводных

элементов на фрагменте изображения 64×64 пиксел рассчитывается по формуле Nфр.=Sфр./W, где W – площадь, занимаемая одним непроизводным элементом. Соответственно, количество непроизводных элементов на участке изображения 256×256 пиксел: Nуч.=16×Nфр.=16×Sфр./W. Текстурный признак «цифровой муар» возникает на нерегулярных текстурах, состоящих из нерегулярно расположенных непроизводных элементов и реализующийся, например, посредством сложения исходного цифрового изображения и его копии, повернутой на малый угол (до 10°). Расчеты (табл.1) показывают, что существуют варианты формирования текстурного признака «цифровой муар», начиная от долей площади одного единственного непроизводного элемента (0,26) до 2-3 десятков площадей непроизводных элементов текстуры, что недостаточно для формирования муаровой картины, удовлетворяющей концепции описания текстурной информации изображения,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

согласно которой: «Информация о свойствах и пространственных взаимосвязях непроизводных элементов текстуры ~ изображения с нерегулярно p расположенными центрами непроизводных элементов находится в изображении муарового

эффекта (муаровой картине)». За границу муарового эффекта при автоматизированном формировании муаровой картины принимается радиус корреляции, соответствующий касанию одноименных непроизводных элементов ~ текстуры изображения p .

256

64 64 64 64

256 б

а Рис. 4. Размеры анализируемых участков:цифровое изображение (а) и изображение цифрового муара (б) в пикселах Таблица 1. Экспериментальные расчеты вариантов формирования нечетких переменных Bl для текстурного признака «Цифровой муар» Линейный размер непроизводного элемента

~ p

или

~ py

[мм] на

изображениях 1:160 по результатам визуальноинструментального дешифрирования

Площадь

~ W ~p = ~ px × ~ py

[мм ]

на изображениях 1:160 [мм], занимаемая одним непроизводным элементом

Количество непроизводных элементов

~ ~ N уч. = 16 × Sфр. / W ~p на участке цифрового изображения 256×256 пиксел

Наименования нечетких переменных Bl

0,10

0,0100

655,36

0,13

0,0169

387,79

0,25

0,0625

104,86

0,45

0,2025

32,36

0,94

0,2836

23,11

1,52

2,3000

2,85

2,58

6,6629

0,98

2,75

7,5628

0,87

3,70

13,6000

0,48

5,00

25,0000

0,26

B11

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

Таким образом, резко снижается качество автоматизированного анализа и распознавания изображений. Именно параметр количества ~ ~ непроизводных элементов N уч . = 16×Sфр./W ~p на фрагменте цифрового изображения положен в основу наименований нечетких переменных Bl , количественно описывающих качество распознавания цифровых изображений. На основании этих данных разрабатывается модель нечеткого алгоритма, которая учитывает и уточняет знания дешифровщиков при инструментальновизуальном дешифрировании фотоизображений с целью объективизации и выявления более точной площади ~ p непроизводного элемента текстуры . Новый алгоритм использует теорию нечеткого оценивания коэффициента качества K дешифровочного признака текстуры изображения «цифровой муар» при формировании муаровой картины (МК) на участке цифрового изображения и учета его при распознавании изображений. Уточненная концепция описания текстурной информации изображения. Каждый из указанных типов непроизводных элементов участвует в визуализации муаровой картины. Именно поэтому формируемая муаровая картина имеет размытый ~ псевдопериод D . Указанные выше нечеткие свойства дешифровочного признака текстуры изображения «цифровой муар» и введенное понятие нечеткой текстуры изображения привели к целесообразности использования статистических методов теории вероятностей, но основанных на методах нечеткой логики, где формируется набор синтаксических правил для интегрального дешифровочного признака текстуры изображения, в частности, для текстурного признака «цифровой муар». Главное достоинство этой теории заключается в возможности математического описания лингвистических свойств текстурных признаков, трудно поддающихся точной количественной оценке. В этом случае функциям плотности вероятностного распределения соответствуют более простые понятия функций принадлежности [4]. В частности, предлагается каждый подкласс такого класса подстилающей поверхности

Земли как «морская поверхность» описать тремя видами функций принадлежности. Таким образом, введенная в работе [2] концепция описания текстурной информации изображения уточняется и формулируется теперь следующим образом: «Информация о свойствах и пространственных взаимосвязях непроизводных элементов текстуры ~ изображения pi , непроизводных элементов фона ~ p (от непроизводных элементов f

pi ) и непроизводных элементов текстуры ~ pz изображения с нерегулярно зернистости ~ расположенными центрами указанных трех типов непроизводных элементов находится в изображении муарового эффекта (муаровой картине)». Тем не менее, эксперименты над муаровыми изображениями для текстур различных подклассов изображения морской поверхности показали, что из трех типов непроизводных элементов, участвующих в формировании муаровых картин, наибольшей визуализацией обладает 1-ый (основной) тип непроизводных элементов, поскольку обладает наибольшим контрастом слагающих его элементов. Однако вклад 2-го и 3-го типов непроизводных элементов в формирование муаровой картины также существует, и он различен для разных подклассов изображений подстилающей поверхности Земли, что показали фотоизображения морской поверхности. Моделирование процесса распознавания фотоизображений морской поверхности с использованием текстурных признаков «цифровой муар». Изучение информативности дешифровочных признаков текстуры для класса подстилающей поверхности Земли «Морская поверхность». В теории автоматизированного дешифрирования принято выделять группу информативных признаков, оказывающих наибольшее влияние на качество процесса распознавания (автоматизированного дешифрирования) изображений текстурно-однородных областей, описывающих определенный класс подстилающей поверхности Земли. Для изображений таких текстурнооднородных областей как морская поверхность предлагается выделить девять таких признаков (табл.2).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

Таблица 2. Количественное описание качества распознавания подклассов на фотоизображениях морской поверхности масштаба 1:160

Синтаксические правила Gi Наименования лингвистических переменных Xi , Kt

Носитель нечеткого множества Vi U [в натуре, см]

Термы Ti , Bl

Малый 1. X1: Линейный размер объекта (подкласса) [ l , см ]

Средний

Терммн-во T1

№

Семантические правила Mi

Овальная

Терммн-во T2

Округлая

∀i = 1, D = 1,3 ]

Длина волны волнового холма λ [см]; подкласс – «РЯБЬ»

Длина гребня волнового холма T [см]; подкласс – «РЯБЬ»

Системы длин волн волновых холмов (математическое ожидание M[Σλi]= M[λI+λII] [см]; подкласс «РЯБЬ-НА-РЯБИ»

Интенсивность пенных образований Iп [1/м2]; подкласс «ПЕНА»

Интенсивность бликовых образований Iб [1/м2]; подкласс «БЛИК»

Интенсивность нефтяного покрытия Iн [1/м2]; подкласс «СЛИК»

Нормальный Темный Очень малая (капиллярные волны, λк.в.)

Терммн-во T3

card Di для

Наименования нечетких переменных Aifi , fi=1,pi | Pi=card Ti=3

Светлый

0,80 ÷ 1,00 0,20 ÷ 0,90 0,03 ÷ 0,30

Вытянутая X3: Тон (полутон) объекта (подкласса) [оптическая плотность фотоизображения D;

8,0 – 32 см 26 – 100 см

Большой X2: Форма объекта (подкласса) или анизотропия [коэффициент k = ∆x / ∆y ]

0,4 – 12 см

0,00 ÷ 1,25 1,00 ÷ 2,25 2,00 ÷ 3,00 1,6 ÷ 2,6 см

Малая (капиллярно-гравитационные волны, λк.г.в.)

2,4 ÷ 12,0 см

Средняя (гравитационно-капиллярные волны, λг.к.в.)

8,0 ÷ 80 см

Большая (короткие гравитационные волны, λкор.в.) Очень малая (капиллярные волны, Tк.в.) Малая (капиллярно-гравитационные волны, Tк.г.в.)

60,0 ÷ 100,0 см

Средняя (гравитационно-капиллярные волны, Tг.к.в.)

40,0 ÷ 400 см

Большая (короткие гравитационные волны Tкор.в.)

300 ÷ 500 см

(Очень малая (I) + малая (II))/2 (Очень малая (I) + средняя (II))/2 (Очень малая (I) + большая (II))/2 Незначительная (пенные полосы вытянутой формы) Средняя (пенные образования на элементах обрушения) Большая (пенные пятна произвольной формы) Незначительная (бликовые элементы вытянутой формы) Средняя (бликовые элементы овальной формы) Большая (пятна сплошного блика произвольной формы) Незначительная (кольцеобразные разводы округлой формы) Средняя (кольцеобразные разводы овальной формы) Большая (нефтяные сплошные пятна произвольной формы)

2,5 ÷ 12,5см 16,5 ÷ 60,0 см

2,0 ÷ 6,08 см 5,3 ÷ 43,2 см 31,3 ÷ 51,3 см 0,10 ÷ 0,30 0,20 ÷ 0,60 0,50 ÷ 0,90 0,05 ÷ 0,30 0,25 ÷ 0,70 0,60 ÷ 0,95 0,10 ÷ 0,25 0,20 ÷ 0,80 0,65 ÷ 1,00

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

Таблица 2. (продолжение) ~p идеально формирует муаровую

B11:

10.

Коэффициент качества формирования муаровой картины K на участке цифрового изображения 256 × 256 пиксел (влияние размера непроизводного элемента

~p на

снижение коэффициента качества формирования муаровой картины)

Наименования нечетких переменных Bl : l=1,m|m=card Bl=11

картину B10:

~p очень качественно формирует муаровую картину

B9:

~p качественно формирует муаровую картину

~p почти качественно формирует муаровую

B8:

картину B7:

~p достаточно качественно формирует муаровую картину

B6:

~p среднее качество формирования муаровой картины B5:

~p достаточно некачественно формирует муаровую картину

B4:

~ p почти некачественно формирует муаровую картину

B3:

~p некачественно формирует муаровую картину

B2:

~p очень некачественно формирует муаровую картину

B1:

~p не дает сформировать качественную муаровую картину

Первые три признака в табл.2 являются практически независимыми и характеризуют три переменные формализованного определения дешифровочного признака текстуры изображения F(∆T,∆LX,∆LY), представленного в работе [1]. Данные переменные описывают текстурно-однородные поля для любого класса подстилающей поверхности Земли. Остальные шесть признаков зависимы от значений первых трех признаков и удобны для описания, прежде всего, для такого класса подстилающей поверхности Земли как морская поверхность. Часть из представленных зависимых признаков описывается двумя вариантами единиц измерений ([см] и [1/м2]) и соответствующими диапазонами значений, характеризующими подклассы возможных ситуаций на изображении морской поверхности, в частности, таких подклассов как: «Рябь», «Рябь-на-ряби», «Слик», «Пена» при количественной интерпретации дешифровщиком (визуальноинструментальное дешифрирование) линейных и площадных размеров непроизводных элементов. Кроме того, эти количественные значения имеют значительные перекрытия и колебания при одних и тех же метеоусловиях получения изображения.

a a

= 1,000

11 r

= 0,900

10 r

a = 0,800 9 r

a = 0,700 8 r

a = 0,600 7

a = 0,500 6 r

a = 0,400 5 r

a = 0,300 4

a = 0,200 3

a = 0,100 2 r

a = 0,000 1

Исходя из вышеизложенного, следует, что принятое понятие непроизводного элемента и признаки, которыми оперирует дешифровщик при измерении размеров непроизводных элементов отобранных подклассов, дают нечеткие и расплывчатые значения. Это приводит к неоднозначности и нечеткости качества последующего компьютерного распознавания, как указанных подклассов морской поверхности, так и других подклассов физических объектов и явлений на подстилающей поверхности Земли при использовании различных групп цифровых текстурных признаков. Кроме того, субъективность человеческого мышления в процессе дешифрирования изображений, приблизительный характер принимаемых им умозаключений и лингвистическое описание используемых понятий и признаков привели к целесообразности использования нетрадиционных моделей алгоритмов, основанных на теории нечетких множеств [3]. Нечеткие алгоритмы позволяют, используя процесс моделирования зависимых и независимых признаков, носящих субъективный и расплывчатый характер, получить строгие однозначные значения указанных признаков.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

работе оцениваются В данной коэффициенты качества формирования муаровой картины, что повышает точность компьютерного распознавания изображений, содержащих текстурно-однородные подклассы какого-либо класса подстилающей поверхности Земли, в частности, класса «морская поверхность». В результате изучения возможных ситуаций (подклассы: «Рябь», «Рябь-на-ряби», «Слик», «Пена») на изображениях морской поверхности выделены информативные признаки. Они на языке нечетких множеств называются лингвистическими переменными и представлены в табл. 2.

переменной функции принадлежности µ E j ( u ) и µC ( v ), и называемые нечеткими i1

отношениями:

~ R(u) = E ilj = ~ R(v) = C if i =

3; Bl , l = 1,11 – наименования нечетких переменных из терм-множества K (лингвистическая оценка коэффициента качества формирования муаровой картины K на участке цифрового изображения 256 × 256 пиксел для диагноза DZj , j = 1,26 ); Gi , S – синтаксические правила, порождающие названия Aif i и Bl для значений лингвистических переменных Xi и ~ ~ Kt; Mi , Q – семантические правила: E ilj и C if i , ставящие в соответствие каждой нечеткой

∫µ

v∈V

(u)/u;

(v)/v . для ~ E ilj .

Построение функций принадлежности µ C~1 ( v ) ,

µ C~ ( v )

µ C~ ( v ) , соответственно, для

входных независимых признаков X1, X2 и X3 ~ (нечеткие переменные C if i ) и функций принадлежности

µ E~ ( u ) l

для

выходного

признака площади непроизводного элемента ~ ~ W ~p E ilj ) (нечеткие переменные осуществлялось с использованием наиболее распространенного подхода (L-R) представления нечетких переменных [3]. В частности, аналитическая запись функций ~ принадлежности µ E~l ( u ) = µ E~l ( W ~p ) площади ~ непроизводного элемента W ~p имеет вид: W p /a l , 0 ≤ W p ≤ a p , a l ≤ 0  (1 - W p )/(1 − a l ) , a ≤ W p ≤ 1 , a l ≤ 1 l 

µ E~ (W p ) =  l

где: ~ a l = argmax µ E~ (W ~p ) = (l − 1)/10, l ∈ [1,11] и l

~ W ~p ∈ U

из терм-множества Ti; fi = 1, p , p = card Ti =

∫µ

u∈U

Функции принадлежности ~ и нечетких подмножеств C if i

Описание кортежей (наборов) входных и выходных параметров. Входными параметрами являются первые три независимых признака из табл.2, остальные шесть признаков – возможными диагнозами DZj, j = 1,26 характеризующими тот или иной подкласс морской поверхности. Выходным параметром является поправочный коэффициент качества формирования муаровой картины K на участке цифрового изображения 256 × 256 пиксел. В представленной модели входные и выходные параметры описываются лингвистическими переменными с определенными кортежами: <Xi,Ti,Vi,Gi,Mi> ; <Kt,K,U,S,Q>, где: Xi , i = 1, n , n = 3 и Kt – наименования независимых признаков Xi и выходного коэффициента качества Kt; Ti , K – терммножества лингвистических переменных, соответственно, для Xi и Kt, представляющие собой совокупность нечетких переменных; Aif – наименования нечетких переменных

ifi

~ u ≡ W ~p .

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

~ Рис. 5. Графики функций принадлежности площади непроизводного элемента µ E~l ( W ~p ) Аналогично строятся функции принадлежности µ Ñ~2 и µ Ñ~3 , соответственно, для независимых признаков X2 и X3, согласно следующим экспериментальным данным: X2 – форма объекта или анизотропия (коэффициент k =

∆x/∆y):

Округлая (два перпендикулярных ∆x≈∆y)

взаимноразмера

k = 0,80 ÷ 1,00

Овальная (два взаимноперпендикулярных размера до ∆x≈5∆y)

k = 0,20 ÷ 0,90

Вытянутая (два взаимноперпендикулярных размера до ∆x≈30∆y)

k = 0,03 ÷ 0,30

X3 – тон (полутон) объекта (оптическая плотность D фотоизображения; card Di для ∀ i = 1 , D = 1 ,3 ): светлый (например, D = 0,5)

D = 0,00 ÷ 1,25

нормальный (например, D=1,5)

D = 1,00 ÷ 2,25

темный (например, D= 2,5)

D = 2,00 ÷ 3,00

Построение набора синтаксических правил, описывающих подклассы на фотоизображениях морской поверхности.

Набор синтаксических правил формируется в импликативном виде: ЕСЛИ X i есть Aif i , ТО DZ j с коэффициентом B l и представляется в виде специальных таблиц, называемых таблицами лингвистических моделей (базы знаний), реализующих эти правила для каждого из 3-х независимых признаков Xi, i = 1, n , n=3. В этот вид набора правил входят наименования j-го диагноза DZj и лингвистическая оценка соответствующего ему коэффициента качества формирования муаровой картины Bl при данной реализации i-го признака Xi, i = 1, n , n=3. Заполнение специальных таблиц осуществляется группой экспертов (r=5), каждый из которых оформляет свой вариант таблицы. Таким образом, была получена База знаний, состоящая из 15 таблиц, один из вариантов которых (эксперт r=1 – начальник отдела дешифрирования) представлен таблицей 3. Каждому члену группы экспертов был присвоен вес, рассчитанный способом

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

взаимоценок. На основании данных пяти вариантов таблиц экспертов по каждому признаку Xi составляется обобщенная лингвистическая таблица правил для определения оценок коэффициента качества дешифровочного признака текстуры изображения «цифровой муар» на примере изображений подклассов морской поверхности. Получение матриц нечетких отношений. По каждому правилу

обобщенной лингвистической таблицы составляются матрицы бинарных отношений, характеризуемые нечеткими подмножествами множества Vi × U : ~ Rifjli = U µ R (v, u) / (v, u) , ( v,u )∈vi ×u

где совместная функция принадлежности определяется по правилу: µ (v, u) = min ( µ C~ ( v )µ E~ ( v )), R

Таблица 3 Таблица лингвистической модели (Базы Знаний) для признака X1 r = 1 (начальник отдела дешифрирования) Терм-множество T1

Длина волны волнового холма λ [см]

Если X1 {линейный размер объекта (подкласса) на фотоизображениях масштаба 1:160} DZ1="отсутствует"

DZ2="очень малая" DZ3="малая"

DZ4="средняя"

То площадь непроизводного элемента

~ W p = ~p x × ~p y , 2

[см ] для диагноза

DZ j , j = 1,26

Интенсивность Интенсивность Системы длин волн Интенсивность бликовых нефтяного пенных образований волновых холмов покрытия Iн , образова-ний Iб , M[Σλi], i=1,2 Iп , [1/м2] [1/м2] [1/м2]

Длина гребня волнового холма T [см]

DZ5="большая" DZ6="отсутствует" DZ7="очень малая" DZ8="малая"

малый

средний

большой

Не формирует МК Идеально формирует МК

Идеально формирует МК

Качественно формирует МК

Не формирует МК Идеально формирует МК Почти некачественно формирует МК

Почти качественно формирует МК Не формирует МК Не формирует МК Идеально формирует МК

Не формирует МК

Не формирует МК Не формирует МК Идеально формирует МК

Идеально формирует МК

Качественно формирует МК

Не формирует МК Не формирует МК Идеально формирует МК Почти некачественно формирует МК

Почти некачественно формирует МК Не формирует МК Не формирует МК

Не формирует МК

Не формирует МК Не формирует МК

DZ12="очень малая + малая"

Идеально формирует МК

Не формирует МК Не формирует МК Достаточно качественно формирует МК

DZ13="очень малая + средняя" DZ14="очень малая + большая" DZ15="отсутствует"

Идеально формирует МК

Не формирует МК

Не формирует МК Идеально формирует МК

Не формирует МК Идеально формирует МК Почти некачественно формирует МК

Не формирует МК Идеально формирует МК

DZ9="средняя" DZ10="большая" DZ11="отсутствует"

DZ16="незначительная" DZ17="средняя"

Идеально формирует МК

DZ18="большая"

Идеально формирует МК

Некачественно формирует МК

Не формирует МК Идеально формирует МК Идеально формирует МК Идеально формирует МК Не формирует МК

Идеально формирует МК

Некачественно формирует МК

Качественно формирует МК

Некачественно формирует МК

DZ19="отсутствует" DZ20="незначительная" DZ21="средняя" DZ22="большая" DZ23="отсутствует" DZ20="незначительная" DZ25="средняя"

Некачественно формирует МК Очень некачественно формирует МК Не формирует МК Идеально формирует МК Идеально формирует МК Идеально формирует МК Не формирует МК Очень некачественно формирует МК Очень некачественно формирует МК

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ФОТОГРАММЕТРИЯ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING Почти некачественно формирует МК

DZ26="большая"

Объединяя матрицы нечетких отношений, относящихся к признаку Xi и

~ Ri j ( v , u ) =

~ jl

R U )

if i

(v ,u ∈νi × u

Очень некачественно формирует МК

диагнозу DZj , получим обобщенную матрицу нечетких отношений:

( v , u ) , f i = 1, p , l = 1,11 äëÿ ∀v , u( v , u ) ,

где элементы матриц объединяются по правилу: µ R = max( µ ( v , u ), µ ( v , u ),..., µ ( v , u )) R R R j

На этом заканчивается процесс подготовки априорной информации для работы нечеткого алгоритма классификации однородных текстур земной поверхности, основанный на построении функций принадлежности, повышающего качество процесса распознавания с использованием уточненных параметров вектора текстурных признаков «цифровой муар». Композиционное правило вывода

коэффициента качества формирования муаровой картины по Л. Заде. Организация вывода решения о поправочных коэффициентах качества формирования муаровой картины для участков цифрового изображения 256 × 256 пиксел, использующем композиционное правило Заде [3], основана на решении композиции двух нечетких отношений:

 R(v) = C~if ; i  ~j  R(v, u) = Ri ; ~ ~ ~ ∀ i = 1,3 R(u) = E ilj = C if i o Rij , для

следующий вид: и имеет ~j E il = U ( µ E~ j (u)/u) = U (max[min( µ C~if (v), µ R~ j (v, u))]/u) . il i v

где:

Заключение. Приведенный алгоритм позволит повысить качество автоматизированного распознавания изображений текстурно-однородных поверхностей подстилающей поверхности Земли с ярко выраженными структурными особенностями. Исследования алгоритма проводились на текстурно-однородных фрагментах цифровых изображений морской поверхности. В настоящее время с использованием данного алгоритма исследуются свойства распознавания различных классов земной поверхности, обладающих выраженными структурными особенностями, отрабатывается методика и разрабатывается информационная система, основанная на знаниеориентированных нечетких лингвистических моделях тектурнооднородных поверхностей подстилающей поверхности Земли. Предполагается, что данная методика позволит оперативно

распознавать изображения в комплексах аэрокосмического базирования, работающих в реальном режиме времени. Литература . Цветков В.Я. 1. Савиных В.П. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования. - М.: Картоцентр-Геодезиздат, 2001. - 224с 2. Лапчинская М.П. Метод цифрового муара. – Геодезия и аэрофотосъемка, 1997, №5, с.86-113. 3. Guillaume S. Designing fuzzy inference systems from data: An interpretabilityoriented review – IEEE. Transactions Fuzzy Systems, 2001, v.9, pp.426-443. 4. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. – М.: Радио и связь, 1982, 432 с. © Лапчинская М.П., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 681.518

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ ГЕОТЕХНИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ GEOINFORMATION GEOTECHNICAL MONITORING

Цветков В.Я. / Tsvetkov V.Ya Доктор технических наук, профессор, академик Российской академии естествознания, академик Российской академии космонавтики им. Э.К. Циолоковского, ученый секретарь отделения 6 РАКЦ / doctor of Technics, professor, academic of Russian Academy of Natural Sciences, Russian Tsiolokovsky`s Academy of Cosmonautics, scientific secretary of the sixth branch RAKTs e-mail: cvj2@list.ru

Аннотация

Abstract

В статье дается анализ геомониторинга и геотехнического мониторинга. Рассмотрены определения мониторинга в узком и широком смысле. Введено новое понятие «поле мониторинга». Введены ключевые показатели мониторинга. В статье описано возникновение и развитие геоинформационного мониторинга. Показано, что геоинформационный мониторинг больше всего соответствует понятию геомониторинг. Рассмотрены понятия геосистемы и геотехнической системы. На основе анализа вводится понятие геомониторинга как мониторинга систем. Раскрывается понятие геоинформационного геотехнического мониторинга. Показаны его особенности, отличия и преимущества в сравнении с другими видами мониторинга.

The article analyzes Geomonitoring and geotechnical monitoring. This article describes the determination of monitoring in the narrow and broad sense. We introduce the new concept of "field monitoring." Describes the key monitoring indicators. The article describes the origin and development of GIS monitoring. Proved that Geoinformation monitoring is most appropriate concept geomonitoring. The article analyzes the concepts of geosystems and geotechnical systems. Based on the analysis we introduce the notion of Geomonitoring as monitoring systems. The content of GIS geotechnical monitoring. Showing its features, differences and advantages in comparison with other monitoring.

Ключевые слова Геоинформатика, мониторинг, геотехническая система, геосистема, геотехнический мониторинг, геомониторинг, геоинформационный мониторинг, ключевые показатели мониторинга, поле мониторинга, системный подход.

Keywords Geoinformatics, monitoring, geotechnical system geosystem, geotechnical monitoring, geomonitoring, geoinformation monitoring, monitoring of key performance indicators, field monitoring, system approach.

Первоначально термин мониторинг применялся для обозначения системы повторных целенаправленных наблюдений за одним или более элементами окружающей природной среды в пространстве и времени. Термин «мониторинг» (от англ. monitor- следящий, слежение) появился незадолго перед проведением Стокгольмской конференции ООН по окружающей среде (5-16 июня 1972 г.). На первом межправительственном совещании по мониторингу (Кения, 1974 г.), созванном Советом Программы ООН по проблемам окружающей среды (ЮНЕП), были

определены основные цели глобальной системы мониторинга окружающей среды [1]. Существует несколько определений термина «мониторинг. Но всех их связывает общее значение – «наблюдение за кем-либо или чем-либо». Новый словарь русского языка [2] дает следующие толкования мониторинга: 1. Постоянное наблюдение за какимлибо процессом с целью выявления его соответствия желаемому результату или первоначальным предположениям (А) узкое определение.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS 2. Наблюдение, оценка и прогноз состояния окружающей среды в связи с хозяйственной деятельностью (Б) широкое определение. На этом этапе анализа понятия мониторинг можно остановиться и сделать следующий вывод. При мониторинге принято выделять методы мониторинга и объект мониторинга. Однако с позиции современных понятий информации и информационного поля [3, 4] необходимо ввести понятие «поля мониторинга», которое связано и определяется видом мониторинга. Поле мониторинга – это область объектов, доступных для данного вида мониторинга, с использованием всех возможных средств наблюдения и методов, которые в данном виде мониторинга возможны. Подчеркнем различие. Объект мониторинга – это конкретный объект, за которым ведется наблюдение. Поле мониторинга – это область возможных объектов и явлений, для которых может быть применен данный вид мониторинга. Поле мониторинга определяется методами наблюдений и обработки и набором исходных данных. Чем шире набор данных, которые можно использовать при мониторинге, тем шире поле мониторинга. Можно определить ключевые показатели современного мониторинга: вид мониторинга, объект мониторинга, цель мониторинга, поле мониторинга, система мониторинга, методы мониторинга, технология мониторинга. Ключевые показатели играют роль независимых переменных с точки зрения анализа мониторинга. С позиций информационного подхода [5], ключевые показатели играют роль информационно определенных параметром. Мониторинговым комплексом назовем всю перечисленную совокупность, за исключением поля мониторинга. Реальный мониторинг любого вида связан с геосистемой или с геотехнической системой. В географии геосистема (geosystem) определяется как фундаментальная структурная единица географического ландшафта, объединяющая геоморфологические, климатические и гидрологические элементы и экосистемы на определенном участке земной поверхности [6]. Геотехническая система (geothechnical

определяется как совокупность system) природных объектов и технических сооружений, функционирование которых зависит друг от друга [6]. В геоинформатике геотехническая система определяется аналогично [7]. Но понятие геосистемы трактуется шире. Оно связано не только с рельефом как элементом ландшафта, а с частью земной поверхности, включающей кроме ландшафта подземные и надземные объекты и их характеристики. Можно констатировать, что мониторинг геосистемы, или геомониторинг, является более широким понятием, чем мониторинг геотехнической системы, или геотехнический мониторинг. Вывод, поле геомониторинга шире, чем поле геотехнического мониторинга. Например, оползневая геосистема [8, 9] не имеет четких внутренних, подземных границ. Но в зависимости от климатических и геодинамических условий эта система может по разному формировать оползень и по разному проявить себя в разных формах и процессах. Кроме того, геосистема включает и антропогенные факторы, что обуславливает необходимость их выявления и учета. Двойственность трактовки имеет место также с геотехническим мониторингом в инженерных изысканиях. В инженерных изысканиях основной целью геотехнического мониторинга является выявление и предотвращение необратимых процессов в грунтовых основаниях, а также деформаций зданий и сооружений. При разработке наблюдательной сети геотехнического мониторинга принимаются во внимание особенности сооружений. Благодаря такому подходу местоположение и количество элементов наблюдательной сети для каждого конкретного объекта можно разработать индивидуально. Такая трактовка сводит геотехнический мониторинг в инженерных изысканиях в первую очередь к мониторингу зданий и сооружений, и во вторую к мониторингу среды или к мониторингу геосистемы. В геоинформатике мониторинг – это, в первую очередь, мониторинг геосистемы, включающей здания, сооружения и окружающую из среду в «малом» и «большом». Исходя из этого, можно констатировать, что геоинформационный мониторинг [10] является более общим

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS понятием по отношению к геотехническому мониторингу в инженерных изысканиях [11]. В широком смысле слова геоинформационный мониторинг это мониторинг геосистемы. Методы геоинформатики включают больше разнообразных средств измерения и анализа по сравнению с геодезией или традиционным «технологическим» геотехническим мониторингом. Поэтому можно считать развитием понятия «геотехнический мониторинг» понятие «геоинформационный геотехнический мониторинг» Таким образом, мониторинг в узком смысле (А) включает одну функцию постоянного наблюдения за каким-либо объектом, процессом, явлением с целью выявления его состояния и тенденций изменения этого состояния, с целью выявления соответствия модели или исходному положению. Он направлен на наблюдение. Этому понятию соответствует, например, геотехнический мониторинг в инженерных изысканиях. Мониторинг в широком смысле (Б) включает три функции: наблюдения, анализа и прогноза [12]. Он направлен на изучение (а не только на наблюдение) за каким-либо объектом, процессом, явлением с целью выявления его состояния и тенденций изменения этого состояния, с целью выявления причин изменения состояния и прогноза состояния в будущем. Этому понятию соответствует, например, геотехнический контроль в инженерных изысканиях. Геотехнический контроль в процессе строительства осуществляется по заявкам заказчиков на всех этапах производства земляных работ. По результатам геотехнического контроля устанавливается соответствие (или не соответствие) фактических инженерно-геологических условий принятым в проекте, в части состава, состояния и свойств грунтов вскрытых строительными выработками. Это более широкое понятие, чем геотехнический «технологический» мониторинг, который входит как составляющая в геотехнический контроль. В инженерных изысканиях применяют также геодезический мониторинг зданий и сооружений. Но такой тип мониторинга входит также в мониторинг геологической

среды, который проводится Особым конструкторским бюро ОИФЗ РАН с 1989 года. Он включает: геодезический мониторинг движения земной коры; сейсмический мониторинг; мониторинг оползневых склонов. Система геодезического мониторинга состоит из 250 постоянных пунктов и также включает специализированную сеть по геодинамическим наблюдениям современных движений земной коры и деформаций геологической среды. Таким образом можно констатировать что тип мониторинга определяется не только технологией, но целью или объектом мониторинга. Два формально «геодезических» мониторинга: геодезический мониторинг зданий и сооружений, геодезический мониторинг движения земной коры – представляют два разных типа мониторинга. Различны их цели, объекты и поля мониторинга. Но они оба входят в геомониторинг. Таким образом, можно говорить о геомониторинге как общем мониторинге процессов и явлений на земной поверхности. Геоинформационный мониторинг [10] возник исторически позже других видов мониторинга. Это обусловлено тем, что геоинформатика (геоматика) как наука стала формироваться с 90-х годов прошлого столетия. Геоинформатика дала новое развитие теории мониторинга. Оно обусловлено двумя свойствами геоинформатики как науки и технологии. Первое свойство состоит в том, что геоинформатика применяет механизм интеграции данных, получаемых из разных источников и разных технологий. Это свойство дает возможность проводить комплексную обработку разных данных и приводит к понятию комплексного геоинформационного мониторинга. Второе свойство состоит в том, что методы геоинформатики дают возможность расширить поле наблюдения и включить в него не только объект мониторинга, но среду, в которой этот объект находится. В мониторинг попадает не только объект, но и его микросреда и среда. Это дает возможность создавать информационную ситуацию объекта мониторинга [13]. Это обеспечивает больший объем данных для анализа. Это дает проведение ситуационного анализа при мониторинге [14]. Это создает большую

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS полноту результата анализа и, как следствие, приводит к более широкому полю мониторинга. Коротко характеризуя выше рассмотренные мониторинги, можно рассмотреть мониторинг (А) как «мониторинг наблюдения объекта». Мониторинг (Б) можно определить как «мониторинг наблюдения и анализа объекта и среды». Поле мониторинга (Б) шире поля мониторинга (А) поскольку включает больший набор методов и больший набор объектов мониторинга. Свойства геоинформатики (геоматики) дают основание, наряду с определениями (А), (Б), ввести еще одно понятие мониторинга (Г). Мониторинг в широком смысле (Г) включает функции: наблюдения, анализа и прогноза не только объекта наблюдения, но и его микросреды и макросреды. Он направлен на изучение системы объектов и системы «объект-среда», системы процессов среды и объектов, с целью выявления их состояний и тенденций изменения этих состояния и взаимодействий между ними. Этот мониторинг имеет целью: наблюдение, анализ, прогноз и выработки, если необходимо, управляющего решения. Этому понятию соответствует геомониторинг и геоинформационный мониторинг. По существу мониторинг (Г) можно определить как «мониторинг наблюдения и анализа систем объектов и среды». Поэтому вполне логично, что геоинформационный мониторинг (геомониторинг) требует использования системного подхода, обеспечивающего: • • •

•

анализ структуры, состава, динамики и эволюции геосистем и геотехнических систем; анализ временных (исторических) процессов в системах изучаемых объектов, процессов и явлений; выявление и исследование пространственных отношений, топологических отношений и геореференцных связей [15]; выявление и исследование причинноследственных связей в геосистеме и ее отдельных блоках.

Таким мониторинг

образом, геоинформационный обладает максимальным

количеством средств наблюдения и максимальным полем мониторинга. Применение средств геоинформационного мониторинга для реализации целей и задач геотехнического мониторинга приводит к понятию «геоинформационный геотехнический мониторинг» как разновидности геоинформационного мониторинга. В работе [7] показано, что все «геотехнические» задачи входят в сферу геоинформатики и решаются ее методами. Показано, что изучение геотехнических систем существенно реализуется методами геоинформатики. Геоинформационный геотехнический мониторинг направлен на изучение геотехнических систем объектов, систем процессов среды и объектов, с целью выявления их состояний и тенденций изменения этих состояния и взаимодействий между ними. Поле мониторинга его шире и соответствуют полю геомониторинга. Он включает набор средств цифрового моделирования и цифрового картографирования объектов мониторинга. Он дает возможность использовать топологические пространственные отношения и топологические тематические отношения. Геоинформационный геотехнический мониторинг дает уникальную возможность предоставления результатов мониторинга в форме картографических и цифровых моделей [16]. Применительно к геотехническим системам геоинформационный геотехнический мониторинг дает возможность создания и анализа трехмерных моделей объектов. Особенность этого мониторинга состоит в возможности нахождения пространственных отношений [17], что другими технологиями невозможно. Геоинформационное обеспечение мониторинга [10] интегрирует всю информацию, относящуюся к конкретным геообъектам, геосистемам, территориям и сооружениям. Данный вид информации лежит в основе подготовки практически всего спектра управляющих решений, связанных с развитием геосистем. Такая интеграция обусловлена применением специального механизма в геоинформатике, который называется геореференция [15]. Геотехнический геоинформационный

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS мониторинг основан на реализации технологий мониторинга как через геоинформационные системы, так и независимо от ГИС через геоинформационные технологии. Но при этом необходима интеграция данных и их пространственная локализация. Таким образом, «геоинформационный геотехнический мониторинг» как разновидности геоинформационного мониторинга является развитием мониторинга и позволяет решать по новому задачи задачи моноторинга геотехнических систем.

10.

11.

Литература 1.

6. 7.

Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. Л.: Гидрометеоиздат, 1984.— 560 с Новый словарь русского языка под редакцией Т.Ф.Ефремовой. - М.: Русский язык, 2000. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Мордвинов В.А, и др. Получение знаний для формирования информационных образовательных ресурсов. - М.: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 2008 - 440 с. 4. Цветков В.Я. Информационное управление. - LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Germany 2012 -201с. ISBN: 978-3-65918089-7 Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика: Учебно-методическое пособие: В 2-х частях: Часть.1 / Под общ.ред. А.Н. Тихонова- М.: МАКС Пресс. 2008 -788 с. http://geo.tsu.ru/faculty/structure/chair/dyna mic/books/Slovar_GET/Ggek.php Цветков В.Я. Изучение геотехнических систем методами геоинформатики // Международный научно-технический и производственный журнал «НАУКИ О ЗЕМЛЕ». - №3-2012.- с.17-19. Скнарина Н.А. Решение задач расстановки сети датчиков при организации геоинформационной системы

12.

13.

14.

15.

16.

17.

мониторинга оползнеопасных склонов // Кибернетика. -2011. - № 6.- с.34-37. Гановер: Kybernetika-verlag. Скнарина Н.А. Разработка геоинформационной технологии исследования оползневых процессов. Диссертация, к.т.н. – М.: МИИГАиК, 2012. – 168с. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг // Геодезия и аэрофотосъемка. - 2005.- №5. - с. 151 -155. Цветков В.Я., Дышленко С.Г. Применение ГИС «Панорама» при инженерных изысканиях. // Инженерные изыскания. 2009. - № 12. - с.46-48. Цветков В. Я. Методы прогнозирования в геоинформационных технологиях//ИнформатикаМашиностроение. -1999. - № 4. -c. 44-47. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Информационная ситуация. // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – 12. – с.126-127. Васютинский И.Ю., Цветков В.Я., Шингарева К.Б., Болотин В.В., Пусенков В.Б., Кожевников Д.И. Тенденции развития основных школ управления // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №1. с. 90 -95. А.А., Цветков В.Я. Майоров Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №3. - с. 87 -89. Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка. 2000. - №2. - с.147-155. Цветков В.Я. Пространственные отношения в геоинформатике// Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 01-2012.- с.59-61. © Цветков В.Я., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 681.518

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЙ GEOINFORMATION MONITORING URBAN AREAS

Павлов А.И. / Pavlov A.I. Кандидат технических наук, доцент, научный сотрудник экспериментально-технологического отделения № 28, НИИ оснований и подземных сооружений, ОАО «НИЦ «Строительство» / Ph.D., Associate Professor, Researcher Experimental Technology Branch №28, Institute of Foundations and Underground Structures, "SIC" Construction " e-mail: apavlov2@yandex.ru

Аннотация

Abstract

Описываются особенности геоинформационного мониторинга городских территорий. Показано, что в современных условиях мониторинг отдельных объектов заменяется мониторингом территорий. Описаны характеристики грунтов, на которых расположены объекты. Описаны особенности такого мониторинга. показано различие между геодезическим и геоинформационным мониторингом. Показана технология такого мониторинга. описаны особенности размещения деформационных марок. Показано, что геоинформационный мониторинг является более общим по отношению к геодезическому мониторингу.

The paper describes the features of geoinformation monitoring of urban areas. It is shown that in the contemporary monitoring of selected objects is replaced by monitoring areas. Describes the characteristics of soils, which are objects. The features of such monitoring. shows the difference between geodetic and geographical information monitoring. The technologies such monitoring. describes the features of placing strain marks. It is shown that Geoinformation monitoring is more common to the geodetic monitoring.

Ключевые слова Геодезия, геодезический мониторинг, геомониторинг, деформации, геоинформационный мониторинг.

Keywords Geodesy, geodetic monitoring geomonitoring, deformation, geoinformation monitoring.

До 60-х годов в Москве, в основном, строились здания 5-6 этажные, и лишь в начале 60-х годов началось строительство 6-8 этажных домов. В середине 60-х годов значительная часть новых зданий возводилась более 20 этажей. Известно, что за этот период был возведен ряд уникальных сооружений: Останкинская телебашня; Олимпийский стадион; Центр Международной торговли и др. По мере застройки росла необходимость выполнения работ по мониторингу осадок зданий и сооружений. В целом, работы по изучению осадков зданий и сооружений до середины 60-х годов велись, но без системного характера, по отдельным объектам. Поэтому в крупных городах выполняют мониторинг территорий, поскольку инфраструктура мегаполиса и отдельные объекты мониторинга тесно связаны. Вследствие плотной застройки мониторинг объектов городской

инфраструктуры трансформируется в мониторинг городских территорий поскольку один объект существенно влияет на другие объекты. Это приводит к необходимости мониторинга территории, на которой находится объект и расположенные рядом другие объекты. Мониторинг городских территорий имеет две разновидности: геодезический и геоинформационный. Геодезический мониторинг – это мониторинг, который осуществляют с помощью геодезических средств измерений, используют геодезические технологии, и окончательный результат получают в рамках методик обработки геодезической информации [1, 2]. Как правило, это локальный мониторинг [3]. Для этого мониторинга цель – исследование состояния пространственного объекта, измеряемого с помощью

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS технологий и геодезических методов, аппаратуры. Объект мониторинга – пространственный процесс. Поле мониторинга – набор средств измерения, диапазон набор значений геодезических измерений по величинам и точностным характеристикам. Основные данные – геодезические данные. Геоинформатика интегрирует науки о Земле [4], поэтому геоинформационный мониторинг является более широким понятием Геоинформационный мониторинг [5]. включает большее число технологий наблюдения, решает большее число задач и позволяет обрабатывать более разнообразные данные, чем те, которые получают в рамках геодезических технологий. Для этого мониторинга цель – исследование: пространственных отношений [6], состояний комплексов пространственных объектов, взаимодействие объектов с окружающей средой, мониторинг окружающей среды [4]. При геоинформационном мониторинге используют: геодезические методы; фотограмметрические методы; картографические методы; данные дистанционного зондирования, получаемые в оптическом, тепловом, рентгеновском и радиодиапазоне – излучения электромагнитных волн. Объекты геоинформационного мониторинга это: пространственные отношения [6]; пространственные объекты, процессы или явления; социальные процессы пространственного характера; экологические процессы пространственного характера, геотехнические и экосистемы, процессы животного и растительного мира имеющие пространственный характер, объекты представляющие угрозу для человечества, кадастр недвижимости и земельный кадастр и т.д. . Поле мониторинга – набор средств измерения геоинформационных технологий, набор методов анализа и обработки геоинформатики. Основные данные – геоданные, включающие характеристики: место, время тема [7]. Геоинформационный мониторинг распространяется на более широкий класс задач [5]. Например, мониторинг городских территорий, мониторинг деформаций [8], мониторинг чрезвычайных ситуаций, мониторинг подвижных объектов, экологический мониторинг, мониторинг

земель [9], мониторинг транспортных объектов. Геоинформационный мониторинг может включать геодезический мониторинг как составную часть. Это происходит тогда, когда окончательный результат формируется вне геодезических технологий, например в ГИС, и имеет картографическую форму представления Многолетний опыт по наблюдению за состоянием зданий и сооружений показал, что основной причиной осадок и деформаций является деформация грунта Степень их сжимаемости под нагрузкой разная. Условно грунты можно разделить на три группы [10]: 1) слабосжимаемые, для которых средняя осадка здания Sср <5 см, модуль деформации Е > 200 кг/см2; 2) среднесжимаемые, когда Sср = 5 - 15 см, Е < 200 кг/см2. З) сильносжимаемые, для которых Sср >I5 см, Е < 75 кг/см2. При деформации основания, сооружение может перемещаться по вертикали и горизонтали. Перемещение сооружения вниз называют осадкой, перемещение вверх подъемом (выпучиванием), а перемещение в сторону - горизонтальным смещением или сдвигом. Наиболее часто встречаемый вид перемещения сооружения является его осадка. Различают осадки равномерные и неравномерные. Под равномерной осадкой понимают такую, когда сооружение всеми своими частями оседает на одну и ту же величину. Обычно осадка бывает неравномерной. Этот тип осадок является более опасным. Даже небольшие по величине, они могут вызывать, например, расстройство механизма лифта для высотных зданий или перенапряжения в отдельных несущих конструкциях. Неравномерные осадки вызывают различные виды деформаций всего сооружения в целом и отдельных его частей. К ним относится [10] крен сооружения. Крен сооружения представляет собой наклон или поворот основных плоскостей всего сооружения в результате неравномерных осадок без нарушения цельности и геометрической формы. Крен сооружения может выражаться в угловой, линейной и относительной мере и характеризуется

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS отклонением его вертикальной оси от отвесной линии. Величина продольного и поперечного крена вычисляется как разность осадок двух марок, установленных на крайних точках фундамента, отнесенная к расстоянию между ними. K=

S1 − S 2 , S ср , L1, 2

где S1 , S 2 - осадки точек сооружения; L1, 2 расстояние между точками. Неравномерные осадки вызывают относительный изгиб фундамента сооружения [1, 2, 8]. Различают два вида изгиба . При изгибе выпуклостью вверх значение стрелы прогиба принимается отрицательным, а сам изгиб называется выгибом. При изгибе выпуклостью вниз, стрела изгиба принимается положительной, а изгиб называется прогибом. Прогиб может быть симметричным, если максимальная величина его находится на середине фундамента и несимметричным, если максимальная величина смещена в сторону одной из граней фундамента. Для симметричного случая величина относительного прогиба (fотн) определяется по формуле: fотн=

2 S max − (S1 + S 2 ) , 2 L1, 2

где Smax - максимальная осадка в центральной точке фундамента. При несимметричном прогибе его относительная величина будет f

отн

 1  (S max − S1 ) − (S max − S 2 ) + (S max − S 2 ) ,  L1 + L2  L1 + L2 

где L1, L2 - расстояние от граней фундамента до точки максимального прогиба. Таким образом, величину прогиба вычисляют по осадкам трех марок, расположенных вдоль продольной или поперечной осей сооружения. Неравномерные осадки углов зданий могут вызывать дополнительные напряжения в несущих конструкциях, в результате чего появляются перекосы, приводящие к изменению геометрических форм оконных

проемов и смещению над фундаментом строений. Относительный перекос определяется из выражения: Π

отн

(S1 + S 2 ) max L1, 2

(S1 − S 2 ) max где максимальная неравномерная осадка двух точек фундамента Неравномерные осадки вызывают кручение зданий. Это довольно сложный вид деформации, напоминающий деформирование балок или валов машин в строительной механике, определяется по измерениям осадок в двух соседних сечениях поперечных стен: θ"=

∆S i +1− ∆S i ∗ S '' l i ,i +1

где ∆S i и∆S i +1 - разность осадок в 1-ом и 1+ I l j j +1 сечениях, , - расстояние между сечениями. Чем больше неравномерность осадок точек сооружения, тем большие напряжения возникают в конструкциях сооружения. По степени чувствительности к неравномерным осадкам существующие многочисленные типы зданий и сооружений делят на две категории: малочувствительные, чувствительные. На основании опыта и расчетов для каждого здания и сооружения формируются предельно допустимые величины осадок и деформаций [11]. Современный этап развития народного хозяйства характеризуется появлением объектов, отличительной особенностью которых, является высокая чувствительность к осадкам с точки зрения нормального режима технологического процесса. Такие объекты [12] требуют постоянного наблюдения за стабильностью взаимного положения отдельных элементов оборудования, составляющего единую технологическую схему. Поэтому для определения величин деформаций инженерных сооружений и установленного в них оборудования, организуется мониторинг, на основе которого решаются научные и практические задачи [13]. В частности мониторинг деформаций должен решать следующие задачи:

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS •

•

Определение устойчивости основания и сооружения в период его строительства, что может способствовать корректировке методов производства строительных работ; Выявление деформации сооружения, его отдельных частей, а также монтажного оборудования в эксплуатационный период с целью принятия соответствующих профилактических мер для обеспечения нормального технологического режима работы; Проверку расчета оснований и фундаментов сооружений на различных грунтах с целью дальнейшего совершенствования проектных решений; Изучение характера деформаций в различных условиях для разработки методики их прогнозирования.

По своей структуре общий комплекс работ по наблюдениям за деформациями сооружений подразделяется на две группы [14]: 1) физико-механические наблюдения, к которым относятся: - исследование физико-механических свойств грунта; измерение температуры фундамента; колебаний уровня грунтовых вод и т.п. измерения осадок и 2) собственно деформаций инженерных сооружений, которые могут проводиться как геодезическими, так и негеодезическими методами. Обычно негеодезическими методами измеряют величины относительных осадок, деформаций или состояния поверхностного слоя [15]. Приборы для таких измерений устанавливаются непосредственно на сооружении. К таким приборам относят: клинометры, щелемеры, микрокренометры, деформетры и другие. В Мозамбике, где геодезические методы глубоко не изучены, часто используют Геодезический метод с использованием спутниковых технологий основанных на GPS приемников в настоящее время может быть использован для определения деформаций, как на обширных территориях, так и на локальных участках. Важной особенностью спутниковых

определений является их оперативность и синхронность выполнения измерений. Это обстоятельство дает возможность определить деформационные изменения на всем исследуемом участке одновременно с той точностью, с которой может дать используемая спутниковая аппаратура и методика обработки спутниковых измерений. В основу любых деформационных определений заложен принцип одновременности измерения смещений или определения осадок сооружений. Другой важной особенностью спутниковых определений деформаций является трехмерные данные по координатам, то есть мы можем одновременно определять как плановые, так и высотные деформации. Опишем общую схему определения осадок и деформаций сооружений с помощью метода геометрического нивелирования, которая состоит из следующих этапов: 1.

Создание геодезической сети, состоящей из точек, закрепленных на сооружении (осадочных марок) и исходных реперов высотной основы (одного или нескольких); Периодическое измерение превышений между точками сети методом высокоточного геометрического нивелирования; Оптимальное оценивание параметров осадок и деформаций сооружений по результатам измерений; Анализ результатов обработки и интерпретация.

Согласно первому этапу при создании геодезической сети, осадочные марки закрепляются обычно в местах, наиболее чувствительных к неравномерным осадкам и деформациям. Что касается размещения исходных высотных реперов, то здесь нет единых рекомендаций. Конечно, чем ближе репер к сооружению, тем выше точность определения осадки, однако с другой стороны и выше вероятность перемещения исходного репера. Поэтому, здесь важно найти оптимальное решение. В среднем, репер не должен быть удален от сооружения далее 0,5 км, а обычно это удаление составляет 100 - 200 м, чтобы иметь возможность передавать с него

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS отметки при помощи трех, пяти установок инструмента (при длине плеча нивелирования равного 30 м). На втором этапе между точками геодезической сети прокладываются ходы геометрического нивелирования, причем длина визирного луча при измерении превышений между осадочными марками составляет в среднем 10 - 15 метров, а при передаче отметок от исходных реперов, как отмечалось выше, в среднем 30 метров. Нивелирование производится периодически (по циклам). Расхождение между величиной одноименных превышений в разных циклах и является измерительной информацией о происходящих осадках (если конечно это расхождение выходит за пределы ошибок измерений). Задачей третьего этапа является определение величин осадок и деформаций сооружений и их оценке точности, по результатам геодезических измерений. Поскольку результаты измерений всегда содержат случайные ошибки, т. е. являются случайными величинами, то нельзя получить истинные значения для осадок и деформаций наблюдательных марок. Поэтому приходится определять также случайные величины, которые называются в этом случае оценками неизвестных параметров (осадок, деформаций). Наиболее распространенным методом получения таких оценок является метод наименьших квадратов. Он используется при обработке результатов измерений в каждом цикле или совместной обработке двух циклов. После обработки получают значения уравненных высот наблюдательных марок в каждом цикле или значения осадок для каждой марки. Одновременно получают и точностные показатели для получаемых оценок параметров или функций от них в виде средних квадратических ошибок для каждой осадки, функции параметров, или ковариционную матрицу вектора осадок... Четвертый этап заключается в анализе полученных результатов, который должен дать ответ на вопросы, связанные с изучением поведения сооружения во времени и пространстве. Применяемые для исследования деформаций знаки, согласно [14], делят по назначению на опорные, вспомогательные и

деформационные, а также на плановые и высотные. Эти знаки, которые принято называть осадочными марками, перемещаются вместе с сооружением, и, следовательно, по наблюдениям за ними можно судить о величине осадки отдельных частей сооружения. В терминах геоинформатики совокупность знаков образовывает цифровую модель объекта наблюдения. конфигурация этой модели определяется критическими точками наблюдения, формой сооружения и задачами мониторинга. Можно сказать, что это базисная цифровая модель мониторинга. Эта базисная модель позволяет проводить коррелятивный анализ [15] результатов мониторинга. Это означает, что не только выявляют видимые смещения марок, но и рассчитывают скрытые связи между этими смещениями. Опорные знаки (базисная цифровая модель мониторинга) служат исходной основой, определяющей неизменность схемы измерений. Закрепляют их с таким расчетом, чтобы обеспечить максимальную стабильность и длительную сохранность. Вспомогательные знаки являются связующими в схеме измерений и используются для передачи координат от опорных к деформационным. Размещение деформационных марок и опорных геодезических знаков является одной из основных частей всей работы по измерениям вертикальных и горизонтальных смещений отдельных точек сооружения. Деформационные знаки закрепляют непосредственно на исследуемом объекте. Они отражают изменение его положения в пространстве. От правильности размещения и количества знаков во многом зависят качество, полнота и однозначность выявления смещений, поэтому места установки знаков должны намечать c геодезистом с участием специалистов по основаниям и фундаментам, гидрогеологов и группы генплана проектной организации. Из ряда возможных вариантов размещения знаков, позволяющих одинаково полно выявить смещения, следует принимать наиболее благоприятные для производства геодезических работ. С геодезической точки зрения расположение знаков должно обеспечивать реализацию измерений с требуемой точностью

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS (видимость, высоту визирования, длины плеч и т.п.). Деформационные знаки для определения горизонтальных смещений на гражданских и промышленных зданиях размещают по периметру не реже чем через 15 - 20 м, по углам и по обе стороны осадочных швов. Проект размещения марок на сооружении составляют с учетом конструкции фундамента, нагрузки на отдельные части основания, геологических и гидрогеологических условий. Осадочные марки стремятся установить примерно на одном уровне, располагая их вдоль продольных и поперечных осей фундамента, в местах, где ожидаются наибольшие осадки: на стыках соседних блоков, по сторонам усадочных и температурных швов, вокруг зон с наибольшей динамической нагрузкой и зон с менее благоприятными геологическими условиями. Плановые деформационные знаки - это в основном визирные цели, закрепляемые или непосредственно на конструкции здания, или на постоянных и съемных кронштейнах. Простейшие визирные цели имеют вид марок, на которые наносят биссектор, штрих или концентрические окружности, в полу сооружений - это металлические пластинки с перекрытием. Таким образом, современный мониторинг объектов городской инфраструктуры реализуется в виде мониторинга городских территорий. Он включает как наблюдение объекта, так и наблюдение территории, на которой он находится. В качестве основы используют цифровые модели мониторинга, которые образуют совокупности деформационных марок. В этом различие между геодезическим мониторингом (наблюдение отдельных марок) и геоинформационным мониторинга (наблюдение точек модели и ее обобщенных характеристик) Преимущество геодезического мониторинга в том, что он требует меньше затрат по времени и финансовых. Геоинформационный мониторинг территорий более перспективен. Он включает в обработку и анализ данные получаемые иными технологиями, чем геодезические.

Литература 1.

3. 4.

10.

11. 12.

13.

14.

15.

16.

Левчук Г.П., Новак В.Е., Лебедев Н.Н. Прикладная геодезия. Геодезические работы при изысканиях и строительстве инженерных сооружений. Под редакцией Г.П. Левчука. - М.: «Недра» 1983 Цветков В.Я., Павлов А.И., Потапов А.С. Геомониторинг деформаций. - М.: МИИГАиК, «Госинформобр». 2006. - 88 с Viktor Ya. Tsvetkov. GlobalMonitoring // European Researcher, 2012, Vol.(33), № 11-1, p.1843- 1851 Цветков В.Я. Изучение геотехнических систем методами геоинформатики // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». - №3-2012.- с.17-19 Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг // Геодезия и аэрофотосъемка. - 2005.- №5. - с. 151 155. Цветков В.Я. Пространственные отношения в геоинформатике// Международный научнотехнический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 01-2012.- с.59-61/ Цветков В.Я., Домницкая Э.В. Геоданные как основа цифрового моделирования // Современные наукоёмкие технологии. - 2008. -№4. - с.100-101. Павлов А.И., Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг деформаций //Математические методы и модели анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов черноморского побережья Болгарии /Материалы Международной научно-практической конференции 5-12 марта 2012 г. – Поморие, Болгария, 2012, с.84-87 Цветков В.Я. Мониторинг земель // Современные проблемы науки и образования . –2008. – №4. – с. 49- 50/ Буденков Н.А. ,Стороженко А.Ф. К вопросу об устойчивости глубинных реперов. Геодезия и картография.- 1967.- №3. - С 22-27. Маркузе Ю.И. Уравнивание и оценка точности плановых геодезических сетей. М. '' Недра'', 1982 Большаков В.Д. Гайдаев П.А. Теория математической обработки геодезических измерений. М. '' Недра'' , 1977 Маркузе Ю.И., Бойко Е.Г., Голубев В.В. Геодезия. Вычисление и уравнивание геодезических сетей. М., Картгеоцентр-Геоезиздат, 1994 Пискунов М.Е. Методика геодезических наблюдений за деформациями сооружений. М. ''Недра'', 1980 Скнарина Н.А. Решение задач расстановки сети датчиков при организации геоинформационной системы мониторинга оползнеопасных склонов // Кибернетика. -2011. - № 6.- с.34-37. Гановер: Kybernetika-verlag Viktor Ya. Tsvetkov. Framework of Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), № 61, p.839- 844

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 004.6

ПРИНЦИПЫ ТРЕХМЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ГИС PRINCIPE’S OF THREE-DIMENSIONAL MODELING IN GIS

Дышленко С.Г. / Dishlenko S.G. Начальник отделения, Военно-топографическая служба ВС РФ / Chief of separation, military-topographic service, Military powers of Russian Federation e-mail: miigaiknir@yandex.ru

Аннотация

Abstract

В статье описаны особенности трехмерного геоинформационного моделирования и его реализация. Показано различие между обычным трехмерным моделированием (3D) и геоинформационным трехмерным моделированием (3GD). Показаны задачи, которые надо решать для реализации трехмерного моделирования. Показаны особенности реализации трехмерного геоинформационного моделирования в ГИС "КАРТА 2011".

This article describes the features of the threedimensional GIS modeling and its implementation. Shows the difference between an ordinary threedimensional modeling (3D) three-dimensional geoinformation modeling (3GD). Shows the tasks that must to be solved for the implementation of the threedimensional modeling. The features of the implementation of the three-dimensional GIS modeling in GIS "Map 2011".

Ключевые слова

Keywords

Геоинформатика, геоинформационные геоинформационное моделирование, моделирование.

системы, трехмерное

Современное трехмерное моделирование пространственных объектов является одной из тенденций развития геоинформатики [1]. В геоинформатике трехмерное моделирование является разновидностью геоинформационного моделирования [2] и тесно связано с использованием цифровых моделей. Классическое представление объектов в виде плоских карт не всегда позволяет отразить специфику объекта исследований и соотнести его с окружающими объектами и местностью [3]. Трехмерное моделирование позволяет рассматривать объект в реальной взаимосвязи с окружающей средой и принимать адекватное решение. Трехмерное моделирование является новым направлением в использовании ГИС. Оно позволяет адекватно описывать реальную местность, объекты окружающего мира и их взаимное расположение. На рис.1 приведена обобщенная схема

Geoinformatics, GIS, GIS modeling, three-dimensional modeling.

трехмерного моделирования. На схеме линиями показаны процессы моделирования. Двойными стрелками показаны информационные потоки передачи информации. Геометрия точек создается на основе сбора информации техническими средствами измерений. Семантика создается на основе использования когнитивных средств наблюдений. Формализация семантики осуществляется на основе построения семантических моделей. Создание включает следующие этапы. На первом этапе создается информационная модель объекта и делается попытка ее описания с помощью различных информационных единиц как элементов описания [4]. На втором этапе осуществляется структуризация модели и строится логически связанная модель как совокупность информационных единиц [5]. Некоторые первичные единицы могут исключаться, другие

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS для обеспечения наоборот вводиться целостности и логики. На последнем этапе логические единицы наполняются

семантическим содержанием и происходит их формирование как семантических информационных единиц [6].

Геометрия точек Семантика объекта

Геометрия среды Геометрия формы

Геометрия информационной ситуации

Семантика модели

Семантика представления

Динамика визуальной модели

Визуальная модель

Рис.1. Обобщенная схема трехмерного моделирования. Принципиальным является создание информационной модели ситуации [7, 8]. Это является отличительным признаком от моделирования объектов, при котором о ситуации ничего не говориться. Еще одним отличием является включение специального блока моделирования динамики ситуации и объекта в ней. Этот блок включает набор правил и по существу является звеном искусственного интеллекта. Введение таких узлов в схему моделирования является отражением направления применения методов искусственного интеллекта в геоинформатике [9]. Оно способствует применению методов искусственного интеллекта в более широком плане. Для практической реализации данного направления предложим прикладную

реализацию построения трехмерных моделей, которую опишем на примере использования ГИС Карты 2011 [10]. Следует отметить различие между «чистым» трехмерным моделированием (3D) во многих направлениях, например, в САПР, и трехмерным геоинформационным моделированием в геоинформатике (3GD). 1.

Одной из различий состоит в применении геоинформационного подхода, то есть использовании данных (date -D) и геоданных (geodate – GD) которые по разному структурированы и организованы, соответственно в ИС и ГИС [11]. Обычное трехмерное моделирование (3D), как правило, решает локальные задачи построения объектов не связанных с

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS

реальными точками поверхности Земли. Геоинформационное трехмерное моделирование (3GD) должно учитывать эту связь и целый ряд дополнительных пространственных связей, которые обозначаются общим понятием «геореференция» [12]. Главное целью 3D моделирования является показ объекта. Главное целью 3GD моделирования является показ системы объектов с учетом пространственных отношений. В отличие от 3D моделирования, в котором

используют декартову систему координат, в 3GD моделировании используют геоцентрические системы координат для показа кривизны Земли и возможности привязки объектов, находящихся в разных точках земной поверхности. В отличие от 3D моделирования, в котором используют математическую модель как основу представления, в 3GD моделировании применяют составные модели, включающие математическую конструкцию с интегрированным в нее снимком (рис.2).

Рис.2 Отображения трехмерной модели с наложенным фотоснимком и матрицей высот в ГИС Карта 2011 Рассмотрим общие принципы трехмерного моделирования и затем их реализацию. Трехмерное моделирование требует решения ряда задач для изображения объёмных объектов. Решение задач включает совокупность методов и инструментов. К числу этих задач и методов относят:

Конструирование точечной (проволочной) трёхмерной математической модели сцены и объектов в ней. Анализ поверхностей трехмерных объектов. Создание сцен – схематическое расположение объектов относительно друг

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS друга и поверхности Текстурирование назначение поверхностям 3D-моделей растровых или процедурных текстур, что включает передачу свойств материалов - прозрачность, отражения, шероховатость и пр. Освещение сцен установка и настройка источников света. В некоторых случаях применяют анимацию для передачи динамики объекта или процесса. Компьютерная визуализация (рендеринг) — построение вида проекции в соответствии с выбранной физической моделью. Вывод полученного изображения на устройство вывода — дисплей или принтер. Технологию 3GD моделирования применяют для: трехмерного моделирования объектов на земной поверхности; трехмерного моделирования ситуаций [7, 8]; трехмерного моделирования территорий; трехмерного моделирования процессов. Практическая реализации 3GD моделирования в ГИС Карта 2011 основана на разработке ряда приложений, входящих в состав ГИС Карта 2011: редактор карты, редактор классификатора, редактор библиотеки трехмерных видов объектов, построение трехмерной модели, редактор трехмерной карты, измерения по трехмерной карте, печать и формирование презентаций. Для построения трехмерной модели местности (задача конструирования) используются векторная карта, матрица высот, триангуляционная модель рельефа, классификатор карты, библиотека трехмерных моделей объектов, цифровые фотоснимки местности и цифровые фотографии объектов местности. Векторная карта представляет собой совокупность описания паспортных данных о листе карты, метрических данных объектов карты и семантических данных объектов карты. Классификатор карты – это совокупность описания слоев векторной карты, видов объектов и их условных знаков, видов семантических характеристик и принимаемых ими значений, представленных в цифровом виде. Библиотека трехмерных видов объектов содержит описания объемного вида объектов и подключается в классификаторе карты. Матрица высот содержит абсолютные высоты рельефа местности. Триангуляционная модель рельефа содержит треугольники нерегулярной сети, описывающие поверхность местности.

Цифровые фотоснимки местности должны содержать изображение местности и могут быть использованы для наложения на поверхность рельефа. При подготовке к отображению карты в трехмерном виде необходим анализ векторной карты на предмет полноты кодового состава. Для объектов с одним кодом и локализацией создается общее трехмерное изображение. Другим способом разбиения объектов по внешнему виду является создание серии объектов одного кода по выбранной семантике. Каждый объект серии может иметь свой внешний вид. Для того, чтобы объект на трехмерной карте выглядел реалистично, необходимо поверхности объекта покрывать текстурами (задача текстурирования). Текстура представляет собой растровое изображение поверхности частей объекта. Формирование текстур выполняется по цифровым фотографиям (рис.3). При фотографировании больших объектов, например домов, можно выделить на поверхности объекта повторяемые части и делать фотографии этих частей. Библиотека текстур является составной частью файла библиотеки трехмерных видов объектов (файл с расширением P3D). Пользователь может работать с несколькими файлами P3D. При создании нового файла необходимо загрузить в него текстуры. Готовые текстуры удобнее добавить в новый файл сразу. По необходимости библиотека текстур может пополняться. Объект местности может иметь на трехмерной модели типовой или детальный вид. Типовой вид может назначаться для объектов одного кода и локализации. Описание типового вида хранится в шаблоне. Объект, созданный на основе шаблона, имеет одинаковое изображение для каждого отрезка метрики. Примерами таких объектов являются ограждения, дороги, растительность, а так же другие объекты простой формы (строения). Знак, как шаблон, используемый в создании трехмерного вида точечных, векторных, линейных и площадных объектов, может быть не только создан с помощью Редактора трехмерных знаков, но и импортирован из файла VRML-формата, созданного с использованием сторонних программ (рис.4).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS

Рис.3 Фотография объекта и текстуры его частей

Рис.4 Примеры импортируемых знаков При наличии у объекта разных объемных частей, привязанных к отдельным точкам и отрезкам метрики, возникает необходимость в применении нескольких шаблонов к одному трехмерному виду (составная модель) объекта или формировании модели объекта (рис.5). Модель трехмерного вида объекта состоит

из формы, вектора привязки и подчиненных моделей. Для каждой подчиненной модели указано положение относительно вектора привязки основной модели, форма, вектор привязки и ссылка на параметры. Параметрами подчиненных моделей могут быть другие модели или шаблоны.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS Метрику такой модели называют формой. Форма отличается от метрики исходного «точечного» или «проволочного» объекта тем, что она трехмерная, не содержит “лишних точек” на сторонах, углы выпрямлены. В форме выделен отрезок, который называют вектором привязки модели. Модель может содержать несколько форм. К форме, как к каркасу, привязываются дочерние модели, каждая из которых имеет свою форму. Для создания модели объекта пользователю предлагается выбрать одну из заданных форм метрики или создать форму по метрике объекта. Для серии домов одного вида пользователь создает в редакторе классификатора отдельные модели – подъезд, верх шахты лифта, торец, фасад, тыльную сторону здания и т.д.

Далее создается основная модель. Выбирается форма и на этой форме, укладываются подчиненные модели. Модель привязывается к конкретному объекту карты автоматически. Конкретная форма модели указывается в семантике объекта. Если семантики у объекта нет, выбирается первая форма модели. Вектор привязки модели совмещается с первыми двумя точками метрики объекта. Модели, так же как и шаблоны, лежат в файле трехмерных изображений (рис.6). Таким образом, в данной статье сделана попытка обобщить опыт создания трехмерных моделей местности для дальнейшей реализации в иных ГИС-проектах. Результат работ планируется использовать для применения в трехмерном кадастре, поправки для которого готовит РосРеестр.

Рис.5 Пример трехмерного изображения объекта сложного вида МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS

Рис.6 Пример трехмерной модели местности Литература 1.

Малинников В.А., Майоров А.А., Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоинформатика: Тенденции развития / 8-я Международная научнопрактическая конференция «Геопространственные технологии и сфера их применения». Материалы конференции. – М.: Информационное агентство «Гром» 2012 - с. 1115 Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование // Информационные технологии. - 1999. -№3. - с. 23- 27. Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка. - 2000. №2. - с.147-155. Tsvetkov V.Ya. Information objects and information Units // Eurupean Journal of Natural History. − 2009. . − № 2 . − p 99. Tsvetkov V.Ya. Logic units of information systems // Eurupean Journal of Natural History. − 2009. . − № 2 . − p 99-100 Цветков В. Я. Семантика информационных единиц // Успехи современного естествознания // 2007. -. №10.- с. 103-104 Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Информационная

ситуация. // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – 12. – с.126-127 8. Соловьев И.В. Применение модели информационной ситуации в геоинформатике// Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 01-2012.- с.54-58. 9. 9. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43 10. Дышленко С.Г., Демиденко А.Г., Железняков В. А., Цветков В.Я. Новые возможности ГИС "Панорама // Кадастр недвижимости. – 2010. №3(20). –с.101-103. 11. Цветков В.Я., Домницкая Э.В. Геоданные как основа цифрового моделирования // Современные наукоёмкие технологии. - 2008. №4. - с.100-101 12. Цветков В.Я. Геореференция как инструмент анализа и получения знаний // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». 2011. — №2. с.63-65. © Дышленко С.Г., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 004.6

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ СИТУАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ GEOINFORMATION SITUATION MODELING

Маркелов В.М. / Markelov V.M. Соискатель Московского государственного университета геодезии и картографии Россия / The competitor of the Moscow State University of Geodesy and Cartography e-mail: cvj2@mail.ru

Аннотация

Abstract

В статье рассмотрено новое геоинформационное ситуационное моделирование. Геоинформационное моделирование опирается на ситуационный анализ и геоинформационный подход. Геоинформационное ситуационное моделирование использует интегрированные модели, объединяющие концепции, теоретические методы и логические последовательности действий. Модель ситуационного моделирования содержит концепции, методы и процессы. Показано различие между внутренней и внешней информационной ситуацией. В соответствии с этим различают внешнее и внутреннее ситуационное моделирование.

In the article the new geo-information modeling Case modeling. Geoinformation modeling is based on the situation analysis and geo-information approach. GIS situational simulation using integrated models that combine concepts and theoretical methods, and logical consistency. The model includes the concept of situational awareness, methods and processes. In the show the difference between the internal and external situation of the information in the article. In accordance with this distinction internal and external situational simulation.

Ключевые слова Геоинформатика, геоинформационное моделирование, ситуация.

Keywords моделирование, информационная

Современная информатизация общества характеризуется появлением и применением информационного подхода [1]. Геоинформатика является развитием информатики [2] и содержит свой геоинформационный подход [4].Геоинформатика имеет свою специфику, которая связана с использованием и интеграцией наук о Земле для решения новых задач. Именно по этой причине геоинформатика позволяет эффективно осуществлять междисциплинарный перенос знаний. Геоинформатика является обобщением и интеграцией многих наук [2]. Поэтому она позволяет интегрировать методы информатизации, инновационные процессы и геоинформационные технологии [4] в единую среду. Интеграция наук порождает проблемы

Geoinformatics, modeling, GIS, modeling, information situation.

интеграции терминологий с учетом терминологических отношений [5] в этой области. Интеграция методов информатики и управления в геоинформатике создает возможности построения ситуационной модели [6]. Применение методов геоинформатики к такой модели дает возможность создания геоинформационного ситуационного моделирования, как нового вида моделирования в геоинформатике. Ситуационное моделирование как управленческая технология безотносительно к геоинформатике относится к школе управления при непредвиденных обстоятельствах (contingency school of management) [7]. Оно в значительно мере основано на методах информационного управления [8]. Ситуационное моделирование

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS основано на построении информационных моделей ситуационного моделирования (МСМ) (рис.1), которые представляют собой интегрированные модели, объединяющие

концепции, теоретические методы и логические последовательности действий (рис.1).

Рис.1 Модель ситуационного моделирования Включение модели логической последовательности действий как составной части такой модели создает условия для ситуационного моделирования. Индексы i, j, k подчеркивают наличие множества разных теоретических и логических подходов и множество концепций. Концептуальная модель, как часть в МСМ, задает концепции и принципы построения моделей и их изменения (моделирования). Теоретическая составляющая МСМ задает методы моделирования. Логическая составляющая МСМ задает процессы, которые применяются при ситуационном моделировании. Таким образом, можно сказать, что информационная модель ситуационного моделирования содержит концепции, методы и процессы. Этим она создает условия для применения методов искусственного интеллекта в геоинформатике [9]. При ситуационном моделировании используют первичные информационные ресурсы для создания вторичных информационных ресурсов. Информационная ситуация в геоинформатике связана с объектом наблюдения или измерения. Объект измерения находится в микро и макросреде. На ситуацию в первую очередь влияет микросреда. Таким образом, информационная ситуация представляет собой описание состояния объекта в микросреде и его отношений с

макросредой. В качестве описания такой сложной совокупности будем использовать понятие система. Под системой (измерения или наблюдения) можно понимать разные системы: фотограмметрические системы, геодезические измерительные средства, спутниковые средства измерений, системы управления и т.д. Для описания процессов изменения ситуации или объекта в среде используем понятие информационное взаимодействие [8]. Под информационным взаимодействием в узком смысле понимают взаимодействие наблюдателя с объектом: измерительный процесс или процесс наблюдений. Примерами информационного взаимодействия в геоинформатике являются: фотограмметрическая съемка, аэрокосмическая съемка, спутниковые измерения, инфракрасная или радиолокационная съемка, геодезические измерения на местности, обработка информации в ГИС, обработка данных полевых измерений, взаимодействие пользователя с базой данных или информационной системой и пр. Под информационным взаимодействием в широком смысле понимают описание взаимодействия объекта наблюдения с внешней средой и изменение состоянии объекта на этой основе [8]. Под информационной ситуацией будем

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS понимать модель, включающую описание объекта наблюдения, описание его состояния и описание состояния микросреды, в которой находится [6, 8]. Информационная ситуация определиться как совокупность информационно определяемых параметров, характеризующих микросреду и состояние объекта измерений или исследований в этой среде. Информационную ситуацию следует рассматривать как одну из составных частей текущей ситуации, отражающую информационную деятельность системы. Полное описание информационной ситуации может включать: • •

описание текущего состояния микросреды описание текущего состояния объекта наблюдения; описание текущих целей и задач, решаемых системой; описание текущих условий измерений или наблюдений; описание информационных ресурсов имеющихся в распоряжении наблюдателя или аналитика; описание характера и содержания внешних информационных воздействий на систему и внутренних информационных воздействий на элементы системы.

Информационная ситуация фиксируется в когнитивной области системы наблюдателя (ЛПР) на основе получения осведомляющей информации применительно к текущим целям (задачам), путём её описания с использованием двух типов информационных моделей: инфологической модели и процессной информационной модели. В модели информационной ситуации различают внутреннюю и внешнюю информационную ситуацию [8, 10]. В соответствии с этим различают внешнее и внутреннее ситуационное моделирование. Динамика внутренней информационной ситуации задает аспект внутреннего ситуационного моделирования, то есть характеристику состояний частей системы и их динамику. Динамика внешней информационной ситуации применительно к рассматриваемой системе позволяет сопоставить её с взаимодействующими и конкурирующими с

ней системами и определить наличие или отсутствие информационного преимущества. Внешняя информационная ситуация характеризует среду, в которой находится система наблюдений и объект наблюдений. Это определяет внешнее ситуационное моделирование. Таким образом, следует отметить качественное различие между этими моделями. Внешняя информационная ситуация и ситуационное моделирование в первую очередь характеризует среду и направлена на ее описание. Внутренняя информационная ситуация и ситуационное моделирование в первую очередь характеризует систему наблюдения или объект наблюдения или совместно то и другое. Это различие приводит к тому, что в одной модели являются существенными одни параметры, а в другой иные. Обе модели являются динамическими и должны включать характеристики изменения состояний. Оценить информационную ситуацию можно лишь на основе ее информационной модели. Напомним, что информационная модель это совокупность связанных, формально определенных, информационно идентифицируемых параметров, отражающих наиболее существенные свойства объекта моделирования и его внутренние и внешние отношения [10]. Отсюда следует, что оценить информационную ситуацию можно на основе измерений параметров ее информационной модели или определения вспомогательных величин, на основе которых эти параметры можно рассчитать. Если ввести понятие вектора целей системы, то при сравнении параметров модели информационной ситуации с аналогичными входящими в вектор цели можно говорить о положительной или отрицательной информационной ситуации. Отрицательная оценка информационной ситуации побуждает к постановке задач элементам системы по изменению информационного взаимодействия и использования необходимых информационных ресурсов, по поддержанию информационного соответствия [8] и информационного взаимодействия элементов системы. Оценка информационной ситуации также

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS служит основой для принятия решений по развитию и использованию информационной инфраструктуры системы и её информационных ресурсов. В общем виде модель информационной ситуации (ISM) запишется как ISM = Ф(А1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, ….) (1)

Здесь Аi - совокупность упорядоченных параметров (предикатов). Наличие всех параметров дает основание считать данную модель информационной ситуации – полной. Такая модель может быть названа статической или описательной. В геоинформатике эта модель более структурирована. Она имеет вид ISMg = Ф{(C1,C2,…Cn), (Pt1, Pt2, …Ptm), ,(А1, A2, …Al) (2) Здесь Ci - совокупность координатных (пространственных) параметров (i=1..n); Pti – совокупность временных параметров (i=1…m); Аi - совокупность тематических характеристик (i=1…k). Качественным отличием выражения (2) является выделение в явном виде пространственных и временных характеристик. Ситуационное моделирование основано на временных изменениях. Поэтому модель информационной ситуации в геоинформатике более удобна для ситуационного моделирования, чем обычная информационная модель, в которую временные параметры входят неявно. Другим отличием модели (2) является выделение в явной форме пространственных характеристик. Это дает возможность оценивать изменения в пространстве. В частности в качестве дополнительной пространственной информации применяют геореференцию [11, 12]. Это особенность геоинформационного ситуационного моделирования. При геоинформационном ситуационном моделировании всегда ставится определенная цель. Наличие в модели параметров, необходимых для достижения данной цели Т1 дает основание считать такую модель информационной ситуации – полной по задаче (цели) Т1, а ситуацию моделируемой. Формально такое условие запишется как: ISMg=Ф→Т1 (3)

Исходная модель (2) является открытой и ряд параметров можно дополнять. Для каждого из информационно определяемых параметров «A» существовать должен справочник кодов или классификатор. Для каждой информационной ситуации существует набор стереотипно моделируемых задач ISMgi → CТi CТi - набор (коллекция) моделируемых задач для i-ой модели информационных ситуаций. Параметры ISMg - это тщательно подобранный набор показателей на основе цели исследования. Таким образом, введение и применение ситуационного моделирования в геоинформатике позволяет получать научные результаты в следующих направлениях: • • • •

ISMgm - для оценки результатов деятельности системы измерений; ISMgg - для оценки реализации цели исследования; для оценки изменения ISMgis внутреннего состояния объекта во времени; ISMges - для оценки изменения внешнего состояния объекта во времени и пространстве.

Как оценочная система ISMg дает возможность исследователю превратить свою постановку задачи в действия, реализуя стратегию исследований посредством выбранных целей и показателей модели. Как система научного исследования ISMg дает возможность объединить процессы теоретических исследований с экспериментом. Кроме того, ISMg дает возможность критически изучить действующие теории и концепции. В информационном аспекте ISMg дает возможность объединить теоретические информационные ресурсы для получения технологических информационных ресурсов. Как инструмент накопления и анализа информации ISMg дает возможность интеграции опыта разных подходов и создает возможность решения одной из главных задач геоинформатики – междисциплинарного переноса знаний [3]. Таким образом, геоинформационное

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS является ситуационное моделирование дополнительным инструментом исследования и управления. Его применение позволяет решать новые задачи и повышать эффективность решения существующих задач. Литература 1. Цветков В.Я., Корнаков А.Н. Информационный подход в управлении // Успехи современного естествознания. - №3. 2010 . – c.137-138. 2. Майоров А.А. Состояние и развитие геоинформатики // Международный научнотехнический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 03-2012.- с.11-16. 3. Rozenberg I.N., Tsvetkov V.Ya. The Geoinformation approach // Eurupean Journal of Natural History. − 2009. . − № 5 . − p 102 -103 Информатизация, 4. Цветков В.Я. инновационные процессы и геоинформационные технологии. // Геодезия и аэрофотосъемка - 2006.- №4 с. 112-118. 5. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Цветков В. Я. Терминологические отношения // Фундаментальные исследования. -2009. - № 5. - с.146- 148 6. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Информационная ситуация. // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – 12. – с.126-127/

7. Васютинский И.Ю., Цветков В.Я., Шингарева К.Б., Болотин В.В., Пусенков В.Б., Кожевников Д.И. Тенденции развития основных школ управления // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №1. - с. 90 -95 8. Цветков В.Я. Информационное управление. - LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Germany 2012 -201с. ISBN: 978-3-659-18089-7 9. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43 10. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика: Учебнометодическое пособие: В 2-х частях: / Под общ.ред. А.Н. Тихонова- М.: МАКС Пресс. 2008. Часть.1 -788 с. Часть.2 - 860 с. 11. Цветков В.Я. Геореференция как инструмент анализа и получения знаний // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». 2011. — №2. с.63-65 12. Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №3. - с. 87 -89 © Маркелов В.М., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 51-7

О ПРИМЕНЕНИИ ГЕОСТАТИСТИКИ В НАУКАХ О ЗЕМЛЕ APPLICATION OF GEOSTATISTICS IN THE EARTH SCIENCES

Кужелев П.Д. / Kuzhelev P.D. Кандидат технических наук, доцент Московского государственного университета геодезии и картографии Россия/ Ph.D., Associate Professor of Moscow State University of Geodesy and Cartography of Russia e-mail: miigaiknir@yandex.ru

Аннотация

Abstract

В статье рассмотрены вопросы развития и современного применения геостатистики. Дается разграничение между статистикой и геостатистикой. Описана эволюция геостатистики и различные направления ее применения. Отмечены различные ученые и специалисты, которые способствовали развитию геостатистики. Дается постановка основной задачи геостатистического анализа. Показан основной подход – метод Криге и его особенности. Описаны принципы пространственной интерполяции, которая применяется в геостатистике. Дается математическая и информационная интерпретация геостатистического метода. Описаны основные понятия геостатистического анализа. Рассмотрены особенности применения этого метода в России.

The paper deals with the development and application of modern geostatistics. In the article there is a distinction between statistics and geostatistics. Evolution of geostatistics and its various areas of application are described. Scientists and experts who contributed to the development of geostatistics in article says. Statement of the main tasks of geostatistical analysis is in the article. It illustrated the basic approach Krige method and its features. Principles of spatial interpolation, which is used in geostatistics – described. Mathematical and information interpretation of geostatistical techniques are given. Geostatistical analysis of the basic concepts are described. Features of this method are described in Russia.

Ключевые слова Науки о Земле, геостатистика, пространственные данные, пространственный анализ, пространственная корреляция, вариограмма, положительно определенная полувариограмма, интерполяция, пространственные модели, пространственная поддержка локализованных измерений, плоскостное информационное поле, объемное информационное поле, пространство Гильберта, прогнозирование, пространственная оценка ситуации.

Прежде чем говорить о геостатистике, надо разграничить ее со статистикой и отметить, что применение статистики для решения проблем в области геологии и горнодобывающей промышленности, а также гидрологии практиковалось длительное время. Поэтому термин «геостатистика» какое-то время трактовался как статистика применительно к геологии или в более общем плане – статистика для решения проблем в области наук о Земле [1]. В настоящее время ряд специалистов далеких от статистики и геостатистики ошибочно считает

Keywords Earth science, geostatistics, spatial data, spatial analysis, spatial correlation, variograms, positive definite poluvariogramma, interpolation, spatial models, spatial support for localized measurements, planar information field, volumetric information field, Hilbert space, forecasting, spatial assessment of the situation.

геостатистику разделом статистики, что и явилось одной из причин к написанию данной статьи. Начиная с середины 60-х и особенно в середине 70-х геостатистику стали связывать с работами Жоржа Матерона (Matheron) [2,3] и, частично такая связь преобладает и сегодня. Это обусловлено тем, что многое из его ранних работ по геостатистике, а также его учеников появилась в первую очередь на французском языке и не были хорошо известны в США и других странах. Произошло несколько событий , прежде

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS чем ситуация изменилась. В 1975 году была проведена конференция недалеко от Рима в Италии, «Будущее геостатистики в горнодобывающей промышленности». Материалы конференции были в основном на английском языке. Этому предшествовал набор заметок (Matheron), подготовленный для летней программы в Фонтенбло на английском языке. Более подробные теоретические статьи появились в журнале «Прикладная теория вероятностей» в 1973 году Профессор Матерон работал Высшей горнорудной парижской школе, одном из вузов Франции. Как часть научно-исследовательских подразделений, (расположенных в Париже рядом с Люксембургским садом), Матероном был создан Центр Морфологической математики. Позже в этом центре стали развиваться две программы, одна по математической морфологии другая по геостатистике. Двое из студентов Матерона сыграли важную роль в переносе геостатистики в Северную Америкеу. Андре Жорнель (Journel) переехал в Стэнфордский университет в 1978 году на факультете прикладных наук о Земле. Туда же перехал соавтор Матерона по «Горной Геостатистики» Ч. Убрехт (Ch. Huijbrechts). . Мишель Дэвида ранее переехала в Политехническую школу в Монреаль и в 1977 году опубликовала работу «Геостатистическая оценка запасов руды». Работы Матерона не были приняты в статистическом сообществе в течение длительного времени, хотя ряд известных статистиков были гостями в Фонтенбло в 70-х, 80-х и 90-х. Отчасти это было из-за ощущения, что некоторые работы были дублированием результатов, которые были уже хорошо известны в статистике, но с другими названиями. Склонность Матерона публиковать только по-французски, и только во "внутренних материалах" в центре Математической морфологии, вероятно, способствовали этому восприятию. В середине 80-х, с помощью М. Армстронга, эти работы были опубликованы в математической геологии. Небольшое количество этих заметок появились в журнальных статьях. В конце 70-х в геостатистическом Центре Фонтенбло была создана магистерская

программа по геостатистике (два года), которая привлекла и привлекает постоянный поток студентов из промышленности и государственных предприятий в различных странах. В сотрудничестве с Shell Oil и Бюро по исследованиям геологической математики (французский USGS) был разработан коммерческий пакет программного обеспечения под названием BLUEPACK. Первая версия была только установлена на VAX, но была доступна на ряде платформ рабочих станций. Она продается в США GEOMATH Хьюстон. Выяснилось, что прикладная геостатистика без компьютера не представляет большого интереса, Следует напомнить что это было время когда не было персональных компьютеров и рабочих станций. С 1983 по 1996 год было проведено 5 конференций по геостатистике в основном за пределами Франции. Появилось большое число работ в этой области на английском языке. После 1983 года появилась практическая заинтересованность коммерческих кампаний в применении геостатистики для экологического мониторинга и экологической оценки В дополнение к поддержке исследований по целому ряду лиц и программы, кампания EPA способствовала выпуску в эксплуатацию геостатистического пакета программного обеспечения «GEOEAS», который затем был выпущен в открытый доступ. Официально геостатистику стали преподавать в Университете Аризоны с осени 1982 года. Однако исследовательские работы начались гораздо раньше К ним привлекались студенты разных направлений по исследованию почвы, воды и наук об окружающей среде. Эти курсы быстро привлекали студентов из различных ведомств; горные инженеры, специалисты гидрологических, почвенных, водных и экологических наук. Позже были привлечены студенты, изучающие дистанционное зондирование, патологию растений, географию, возобновляемые природные ресурсы. Это является прямым следствием количественного характера применения геостатистики в этих различных программах. Развитию геостатистики способствовало

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS и другое. B. Матерн, работающий в Швеции, разработал по существу параллельную теорию по отношению к Матерону, но с приложениями в лесном хозяйстве. Его работы появились на шведском в 1960 году и не были переведена на английский язык до 1986 (Springer-Verlag). Прфессор Л. Гандин, работавший в бывшем Советском Союзе, применил свою работу в метеорологии и атмосферных наук, где она была известна как объективный анализ [4]. Эта работа была переведена на английский намного позже, когда он эмигрировал в Израиль. Наконец, в 1971 году, Р. Харди (Iowa State University) работал над проблемами, связанными с интерполяцией гравиметрических данных Он разработал метод, который стал известен как метод радиальных базисных функций. Его работы более известны в области численного анализа. Геостатистика может быть рассмотрена как сугубо прикладная дисциплина (возможно, это даже не дисциплина, а приложение метода). Ее развитием и применением занимаются: горные инженеры, инженерынефтяники, гидрологи, почвоведы, геологи, а также статистики. Существуют приложения, в области эпидемиологии, патологии растений и энтомологии, лесного хозяйства, наук об атмосфере, глобальное изменение климата, географии. Существует некоторое приложение в ГИС и пространственной статистики в целом. Из журналов следует особо отметить журналы водных ресурсов исследований и почвы. В последнее время статьи стали появляться в «Environmetrics», дистанционного зондирования окружающей среды, а также многих других В теоретическом плане геостатистику можно рассматривать как методологию для интерполяции данных на нерегулярной сетке, но это слишком упрощенно. Ряд методов интерполяции и алгоритмов обработки таких данных были хорошо известны, когда геостатистику стали применять. Например, метод обратного взвешивания и анализа, алгоритм (метод) ближайшего соседа и др. Геостатистика концентрируется, прежде всего, на пространственных данных. То есть, каждое значение исследуемых данных связанно с локализацией в пространстве. Существует, по крайней мере, одна связь

(одномерная связь) между расположением и значением данных. "Локализация" имеет, по крайней мере два значения, одно это просто положение точки в пространстве (которое существует только в абстрактном математическом смысле) и, во-вторых, площадь или объем в пространстве. Например, значение локализованных данных, связанных с областью может быть среднее значение наблюдаемой величины, среднее значение на площадь области, значение на объем области. В последнем случае площадь или объем часто называют «поддержкой» данных. Это тесно связано с идеей поддержки измерений. Этот подход имеет аналог в истории. Этот аналог содержится в методе Вороного-Делоне. Но там модель не является вероятностной, хотя по постановке задачи подходы близки. Пусть х, у, ...., w-точки (не только координаты) в 1, 2 или 3-мерном пространстве в которых берут «пробы» или просто производят измерения какой-то величины. Через Z (X), Z (Y) .... обозначим измеренные значения в этих местах. Например, это может быть плотность грунта, содержание веществ на поверхности земли или в водоеме. Это может быть стоимость недвижимости [5], температура гидравлической проводимости, концентрации загрязняющих веществ. Теперь предположим, что T это место, которое находится вне точек "пробы". Целью геостатистического оценивания является предсказание (прогнозирование) значения Z (T) в новой точке Т. Если имеется только эта информация, то задача является некорректной, то есть она не имеет единственное решение. Один из способов получить единственное решение заключается во применении специальной интерполяционной модели. Есть два способа построить модель: детерминированный и стохастический; статистический. Оба подхода должны каким-то образом включить идею о том, что существует неопределенность, связанная с цепочкой «оценка – прогнозируемый шаг». Значение Z (T) в расположении без выборки само по себе не случайно, но наши знания о нем неизвестны. Одним из подходов состоит в том, чтобы рассматривать Z (X), Z (Y), .... и Z (T) как значения случайных величин. Если совместное

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS распределение этих случайных величин известны, то "лучшая" оценка (лучше означает, с минимальной дисперсии ошибки оценивания) будет условное математическое ожидание Z (T) с учетом значений других случайных величин. Однако исходные данные состоят только из одного ряда наблюдений случайных величин Z (X), Z (Y), .... одной случайной величины Z (T). Поэтому невозможно оценить или моделировать это распределения с использованием стандартных способов моделирования или подбора вероятностных распределений. Таким образом, мы подошли к постановке задачи, метод решения которой разработал исторически раньше Даниель Герхардус Криге – южноафриканский инженер. Этот метод получил его имя и известен как Кригинг. Теория интерполяции и экстраполяции на основе кригинга была разработана французским математиком Жоржем Матероном на основе магистерской диссертации Д Г. Криге [6]. Говоря современным языком, на основе точечных значений метод Криге позволяет получать непрерывное поле исследуемой величины [7]. Для создания своего метода Криге предположил наличие корреляции между измеренными значениями в поле наблюдений. Он стал рассматривать пространственные объекты и явления, которые распределены в пространстве непрерывно. Между точками таким объектов существует объективная пространственная связь (пространственная корреляция). Примером является месторождение нефти под земной поверхностью или месторождение золотоносной руды. Это поле может быть плоским, если измеренные значения связывают с плановыми координатами. Это поле может быть объемным, если измеренные значения связывают с плановыми координатами. Такой подход применим ко многим явлениям, имеющим непрерывное распределение в пространстве. Для оценки отклонений интерполяции от реальных значений и ввел понятие полувариаграммы. То есть он рассмотрел положительно определенную часть вариограммы для оценки качества интерполяции. Для специалистов в области статистики и теории вероятности такой

эмпирический подход Криге был непонятен и необоснован. Человек берет случайную составляющую, которая имеет положительную и отрицательную части (мат ожидание равно нулю). Он отбрасывает отрицательную компоненту и начинает работать только с положительной частью случайной составляющей и делает на этой основе интерполяцию. При этом измерения еще связывает с пространственными факторами – участками элементарных площадей или объемов. Теоретиков это покоробило и они десятки лет не воспринимали этот подход как научный. Но на практике такой подход дал основание разработать новый метод пространственной интерполяции. Специалистам метод понравился потому, что приносил результат, которого теории других подходов не обеспечивали. Для людей с математическим уклоном можно сказать, что интерполяция по Кригингу может также рассматриваться как сплайн в пространстве Гильберта, воспроизводящего ядро [8]. С воспроизводящего ядра задается ковариационная функция. В настоящее время геостатистику методы в России пока не преподают. В то же время методы геостатистики широко используют, прежде всего, в экологии. Многие пакеты программ ГИС имеют модули пространственного анализа, которые включают различные методы интерполяции по Криге. Геостатистика используется не только в науках о Земле, но и в управлении [9], экономике, транспорте и многих других направлениях. Имеет место информационно-технологический подход, при котором пользователи программ мало что понимают в алгоритме и их устраивать результат. Точно также применяют искусственные нейронные сети. В заключение следует пожелать, прежде всего, вузам, обратить более пристальное внимание на геостатистику как инструмент подготовки конкурентоспособных специалистов. Литература 1.

Agterberg, F P, Geomathematics, Mathematical Background and Geo-Science Applications, Elsevier Scientific Publishing Company, Amsterdam, 1974

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS 2. 3.

Matheron, G., "Principles of geostatistics", Economic Geology, 58, pp 1246–1266, 1963 Matheron, G., "The intrinsic random functions, and their applications", Adv. Appl. Prob., 5, pp 439–468, 1973 Гандин Л. С. Объективный анализ метеорологических полей. Гидрометиоздат, 1963.— 118 с. Майоров А.А., Матерухин А.В. Геоинформационный подход к задаче разработки инструментальных средств массовой оценки недвижимости // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2011. - №4. с. 92-97 Krige, D.G, A statistical approach to some

7. 8. 9.

mine valuations and allied problems at the Witwatersrand, Master's thesis of the University of Witwatersrand, 1951 Цветков В.Я. Геостатистика // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2007. – №3. – с. 174–184 Grace Wahba (1990). Spline Models for Observational Data. 59. SIAM. p. 162 Цветков В.Я., Зайцева О.В. Геостатистика как инструмент управления // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2007. – №5. – с. 134 137 © Кужелев П.Д., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 681.518

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИИ ПРИ РЕШЕНИИ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ APPLICATION OF GEOINFORMATION FOR LOGISTICS SOLUTIONS

Куренков П. В. / Kurenkov P.V. Доктор экономических наук, профессор, заместитель директора Института менеджмента и информационных технологий (ИУИТ), Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ) / Doctor of Economics, Professor, Deputy Director, Institute of Management and Information Technology (IUIT) Moscow State University of Railway Engineering (MIIT) e-mail: petrkurenkov@mail.ru Аннотация

Abstract

В статье дается анализ применения геоинформации в логистике. Приведены особенности применения геоинформации в логистике. Описан логистический анализ с использованием геоинформации на примере транспортной сети. Описана модель графа как основа логистического анализа. Дано решение логистической задачи на основе топологического подхода. Показано что применение геоинформации позволяет решать новые задачи в логистике. Показано что применение геоинформации повышает эффективность решения логистических задач.

The article analyzes the use of geo-information in logistics. The paper presents the features of the application of geo-information in the field of logistics. In the article the logistic analysis using geographic information on the example of the transport network. The paper describes the graph model as the basis of logistic analysis. The article provides logistics solutions based on the topological approach. The paper shows that the use of geo-information allows to solve new problems in logistics. It is shown that the use of geo-information improves logistic solutions.

Ключевые слова

Keywords

Геоинформатика, геоинформация, топология, графы. оптимизация пространственный анализ.

на

логистика, графе,

В России транспортный комплекс действует как активный структурообразующий фактор, влияющий на экономику страны. Поэтому актуальным является разработка и совершенствование методов, повышающих эффективность грузовых перевозок. Около 90-95 процентов грузовых перевозок осуществляется двумя или более видами транспорта. Более 70 процентов грузовых обрабатывается на крупных транспортных узлах. Представители различных государственных структур задействованы в контроле трафика экспортных грузов. Правильная координация их работы имеет особое значение в нынешних экономических условиях [1]. Однако многие факторы, влияющие на качество экспортных интермодальных грузовых перевозок не получают внимания, которого они заслуживают, потому что специалисты привыкли считать главным

Geoinformatics, Geoinformation, logistics, topology graphs. optimization on graphs, spatial analysis.

образом материальные потоки - транспортные и грузовые потоки. Хотя многие вынуждены признать, что информационные потоки также важны, но лишь немногие специалисты увидели взаимосвязь материальных, информационных, финансовых и энергетических потоков. Однако еще не многие принимают во внимание геоинформацию [2] как инструмент повышения эффективности логистических операций [3]. И совсем незначительное число специалистов говорить о геоинформационных потоках как средстве повышения эффективности логистических операций. Сокращение транспортных расходов (или затрат на логистику) невозможно без надлежащего взаимодействия и координации всех носителей и субъектов рынка транспортных услуг, без использования новейших информационных и геоинформационных технологий [4].

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS Геоинформация и геоданные являются основой анализа сложных сетевых пространственных структур. Поэтому есть все основания использовать эти факторы для решения логистических задач. Геоданные [5], цифровые модели и карты [6] являются универсальным средством моделирования разных процессов, позволяют решать многие прикладные задачи. В более чем 140 странах уже создана национальная структура геоданных [7]. Одной из ее назначений является управление транспортными потоками, включая логистические операции. Она создается и в России [8], что определяет актуальность исследования применения геоинформации в логистике. Для того, чтобы применить геоинформацию в логистике и в сфере транспорта, она должна быть организована в виде геоданных [5]. Общие принципы организации геоданных включают использование: семантических информационных единиц [9], информационных моделей [10] объектов, информационных моделей ситуаций. Все это применяется на основе геоинформационного подхода [11]. Один из важных принципов организации геоданных – организация связей между данными. Основной теоретический принцип, применяемый для организации таких связей — геореференция [12, 13]. Основной технический принцип, применяемый для организации таких связей — геокодирование. Большое значение при выявлении и последующей организации связей имеет коррелятивный анализ [14] и визуальное моделирование. Еще один из принципов организации геоданных заключается в создании топологических пространственных связей или топологии [15]. Топологические структуры геоданных включают в себя точечные, линейные и площадные объекты и дополняют их описанием отношений между объектами. Отношения легче изображать графически и не всегда они имеют точное аналитическое представление. Топологические сети возникли как попытка визуализации логических и математических в первую очередь отношений и во вторую выражений. Поэтому они имеют графическую и аналитическую формы

представления. Пространственные топологии естественным образом отображаются графовыми структурами. Именно топология геоданных позволяет создавать топологические логистические модели [2, 3] и решать на этой основе логистические задачи. Топологические свойства пространственных объектов являются обязательными атрибутами геоинформации и геоинформационных моделей. Благодаря этому применение логистике в геоинформатике существенно упрощается Применительно к логистике принципы анализа геоданных включают: анализ структур, анализ взвешенного графа, оценку информационной ситуации. Анализ геоинформации реализуется в топологической модели транспортной сети. Транспортная сеть - пространственный линейный объект, описываемый геоданными. В теории графов транспортная сеть представляет собой сетевую модель, в которой обязательно выполняются два условия: определены две вершины - вход и выход сети; для каждой дуги задана характеристика, называемая пропускной способностью. Анализ транспортной сети представляет собой одну из основных задач в логистике, а именно доставка груза из входа сети в точку выхода при условии минимизации заданного критерия. Как правило этот критерий определяется минимизацией затрат, но в отдельных случаях (доставка грузов в условиях чрезвычайных ситуаций) критерием может быть минимальное время доставки. Один из методы решения таких оптимизационных задач основан на теореме о максимальном потоке и минимальном разрезе, утверждающей, что максимальный поток, который можно пропустить через сеть из вершины U в вершину V, равен минимальной пропускной способности разрезов, разделяющих вершины U и V. На этой основе строят различные алгоритмы нахождения максимального потока. Для конечных графов, то есть для графов с конечным множеством вершин и ребер, как правило, проблема существования алгоритма решения задач, в том числе оптимизационных, решается положительно. Решение многих задач, связанных с конечными графами, может

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS быть выполнено с помощью полного перебора всех допустимых вариантов [16]. Существенное значение для теории графов имеет построение эффективных алгоритмов, находящих точное или приближенное решение. Постановка задачи при этом следующая. Дан неориентированный граф G = V, E9, ребрам которого заданы веса. В нашем случае пара (V,E), где V(Vertex) - непустое множество объектов, называемых вершинами подмножество графа, а E (Edge)двухэлементных подмножеств множества V, называемых ребрами графа. Вес дуги- число, приписанное дуге и играющее, например, роль физической длины дуги. В общем случае смысл веса должен оговариваться особо. Если последовательность вершин v0, v1,..., vp определяет путь в G, то его длина определяется как сумма весов ребер. В этом случае используют термин вес пути. Вес путифункция, определенная на множестве дуг пути; чаще всего это - сумма весов дуг пути Вес может иметь разное значение. Он может отражать как фактор расстояния, так и фактор затрат при перевозке груза на расстояние определяемой точками входа и выхода транспортной сети. Таким образом вершинам соответствуют реальные пункты отправки, назначения и промежуточные. Вес дуги также может соответствовать времени перемещения грузов между вершинами. Необходимо найти кратчайший путь между фиксированными вершинами s, t V. . которые соответствуют началу и концу маршрута. Длину такого кратчайшего пути мы будем обозначать d (s, t) и называть расстоянием от s до t (расстояние, определенное таким образом, может быть отрицательным). Если каждый контур графа имеет положительную длину, то кратчайший путь будет всегда элементарным путем, т.е. в последовательности v1,..., vp не будет повторов. На практике железнодорожных и автоперевозок, как правило, путь существует и надо выбрать из множества существующих путей кратчайший. В этом случае для произвольных s, t ∈ V (s , t) существует вершина v, такая что

Действительно, свойством таким обладает предпоследняя вершина v произвольного кратчайшего пути из s в t. Используя этот рекурсивный подход, мы можем найти вершину u, для которой d (s, v) = d (s, u) + a (u, v), и т.д. Из положительности длины всех контуров следует, что создаваемая таким образом последовательность t, v, u, ... не содержит повторений и оканчивается вершиной s. Данная задача вполне решается на современных компьютерах [17]. Это является достоинством решения и дает основание рекомендовать методы теории графов для анализа транспортных сетейи оптимизации грузоперевозок. Следует отметить еще одно важное свойство этого метода. Еще раз отметим, что вес пути может означать расстояние (пространственный фактор), время доставки (временной фактор), стоимость перевозки (экономический фактор). Все это выполняется в одной модели, описываемой геоданными. Для моделирования логистических процессов дополнительно применялись теории взаимодействия параллельных процессов, введенной Чарльзом Хор, комбинаторной топологии, основанной Андре Пуанкаре [18], теорию ситуационного управления [19] В результате анализа такой модели, включая комплексный анализ, осуществляется обоснованная выработка управляющего решения и оказывается воздействие на объект логистики. Как показали практические эксперименты, применение пространственного анализа повышает дополнительно эффективность следующих логистических процессов • экономическую эффективность прямой перевалки грузов вагон-судно и судно-вагон , • экономически обоснованное время, необходимое для загрузки непосредственно в грузовой железнодорожный вагон, • экономическую эффективность ускорения операций обработки грузов. Таким образом, топологическая модель пространственной информации позволяет применять методы интеллектуальной обработки данных, что создает основу развития интеллектуальных логистических и интеллектуальных транспортных систем.

d (s, t) = d (s, v) + a (v, t). МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS Литература 1.

Куренков П.В. Монополия морских портов на грузовые перевозки в экспортном сообщении с точки зрения логистики и экономики. //Математические методы и модели анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов черноморского побережья Болгарии /Материалы Международной научно-практической конференции 5-12 марта 2012 г. – Поморие, Болгария, 2012, с. 84-88. 2. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43. Цветков В.Я. Интеллектуализация транспортной логистики // Железнодорожный транспорт. - 2011. - № 4. – с.38—40. A.Ф, Куренков П.В. Котляренко Моделирование взаимодействия между различными типами элементов, потоков и законодательства в экспорте грузовых перевозок // Бизнес и логистика. Материалы второго международного форума логистики. Москва, 1-4 февраля 2000 г. / Под ред. Миротин Л.Б., Нишбаев И.Е., Журавлева Н. С. - М: Брандес, 2000 .С. 252-257. Цветков В.Я. Модель геоданных для управления транспортом //Успехи современного естествознания. –2009. – №4. – с. 50-51. Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка. 2000. - №2. - с.147-155. Геопортал инфраструктуры пространственных данных РФ http://nsdi.ru/geoportal/catalog/main/home.pa ge Савиных В.П., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Развитие национальной инфраструктуры пространственных данных на основе развития картографогеодезического фонда Российской Федерации// Геодезия и аэрофотосъемка.-

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17. 18. 19.

2011.- №5. - с.85-91. Viktor Ya. Tsvetkov. Semantic Information Units as L. Florodi’s Ideas Development // European Researcher, 2012, Vol.(25), № 7, p.1036- 1041. Цветков В.Я. Информационные модели как основа обработки информации в ГИС // Геодезия и аэрофотосъемка. -2005. №2. с. 118-123. Rozenberg I.N., Tsvetkov V.Ya. The Geoinformation approach // Eurupean Journal of Natural History. − 2009. . − № 5 . − p 102 103. Цветков В.Я. Геореференция как инструмент анализа и получения знаний // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». 2011. — №2. с.63-65. Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №3. - с. 87 -89. Framework of Viktor Ya. Tsvetkov. Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), № 6-1, p.839- 844. Борисович Ю.Г., Ближняков Н.М., Израилевич Я. А., Фоменко Т. Н. Введение в топологию. - М: Наука, 1995 - 416 с. Котляренко A.Ф., Куренков П.В. Logistization информационных технологий на транспортных узлов (в морских портах и пограничных пунктах) «Транспорт. Экспедирование и логистика »- 2002.- № 3 .- Стр. 11-22 Тараканов В. Е. Комбинаторные задачи и (0,1) матрицы .- М: Наука. 1985 .- 192 с. Пуанкаре А. Избранные труды: В 3 томах. - В. III .- М: Наука,. 1974. - 772 с. Васютинский И.Ю., Цветков В.Я., Шингарева К.Б., Болотин В.В., Пусенков В.Б., Кожевников Д.И. Тенденции развития основных школ управления // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №1. с. 90 -95. © Куренков П.В., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 681.518

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS ON RAILWAY TRANSPORT

Розенберг И.Н. / Rozenberg I.N. Доктор технических наук, заместитель генерального директора ОАО «НИИАС» / Doctor of technical sciences, The assistant to the general director of Open Society "NIIAS"

e-mail: ig.rozenb2012@yandex.ru

Аннотация

Abstract

В статье описаны геоинформационные системы, применяемые на железнодорожном транспорте. Описаны особенности ГИС. Показана двойственность моделирования с графическими образами и с базой геоданных. Описаны три типа экспертных систем, в качестве которых применяют ГИС. Описаны ГИС предназначенные для информационно – аналитического обеспечения Комплексов информационных технологий определенных концепцией информатизации железнодорожного транспорта.

The article describes the geographic information systems used in rail transport. The features of GIS. Shows the duality model with graphic images and geodatabase. Describes three types of expert systems, which are mainly used GIS. Describes the GIS intended for informational - analytical support of a set of information technologies specific concept of information Railway.

Ключевые слова

Keywords

Геоинформатика, геоинформационные геоинформатика транспортных пространственная информация.

системы, объектов,

Геоинформационная система (ГИС) – современная интегрированная информационная система, предназначенная для визуальной и комплексной обработки геоданных [1]. Она представляет синтез автоматизированных систем (АС) и информационных систем (ИС). ГИС железнодорожного транспорта (ГИС ЖТ) – информационно-управляющая ГИС, обеспечивающая оптимальное решение задач управления объектов железнодорожного транспорта. Основной целью создания ГИС ЖТ является управление деятельностью железнодорожного транспорта, обеспечение безопасности движения. Как сложная иерархическая система ГИС включает системные уровни, определяющие иерархическую структуру ГИС. Обобщенная ГИС [1] содержит три системных

Geoinformatics, GIS, geoinformatics transportation facilities, spatial information.

уровня следующего содержания: уровень сбора и первичной обработки геоинформации; уровень моделирования, хранения и обновления информации (содержит внутреннюю БД); уровень представления и поддержки принятия решений. ГИС интегрирует свойства других систем на уровне данных и технологий. Это обусловлено применением специальной формы организации данных, которая называется интегрированной информационной основой Обработка информации в ГИС [2]. организована на уровне геоинформационных моделей [3]. Это создает возможность проведения геоинформационного моделирования [4], которое в отличие от моделирования в других ИС характеризуется двойственностью. Эта двойственность проявляется с одной стороны в возможности

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS моделирования с графическими образами, меняя при этом содержимое базы геоданных. С другой стороны в возможности моделирования с образами базы геоданных, что влечет изменение графических образов. Технологии ГИС включают в себя технологии АСУ и дополнительно методы сбора пространственно-временных данных, технологии использования спутниковых навигационных систем, технологии реального масштаба времени и др. Это делает ГИС звеном, объединяющим экономические процессы и геоинформационные технологии [5]. На уровне представления информации ГИС дополняют технологии АСУ применением интеллектуальной графики [6] и визуального анализа при принятии решений, что делает их понятными для работников управления. Таким образом, отличия ГИС от других автоматизированных систем увеличивают их возможности по использованию различных данных и их обработке. Эти отличия увеличивают возможности ГИС по анализу и принятию решений, а также дают возможность решать новые задачи анализа и управления, недоступные другим автоматизированным системам [7]. При визуальной обработке ГИС использует в качестве многослойной организации геоданных идеологию САПР. В качестве языка интерпретации в ГИС используется картографический язык. Последнее определяет три класса геоинформационных объектов: точечные, линейные, площадные. В соответствии с первоначальной концепцией создания ГИС они создавались как экспертные системы. В технологиях ГИС используются три типа экспертных систем: На уровне сбора информации – система автоматизированного распознавания образов при обработке фотоснимков, или сканировании картографических изображений; На уровне моделирования – ЭС автоматизированного редактирования картографических данных. Для управления и принятия решений применяются ЭС анализа атрибутивных данных, данных о запросах пользователей и др. На уровне представления данных – ЭС генерализации картографических изображений.

Особенностью организации геоданных [8] является подразделение их на три класса при сборе (место, время, тема) и два класса при обработке (координатные и атрибутивные). Местоположение и визуальное отображение пространственных объектов в ГИС задается классом координатных данных. Этот класс отображается графовыми или графическими моделями, которые хранятся в виде связанных индексированных файлов. Для описания временных параметров и тематической информации используется класс атрибутивных данных. Этот класс отображается в виде табличных моделей и служит основой для хранения во встроенной базе данных ГИС. Кроме того в ГИС имеются так называемые метаданные, которые играют вспомогательную роль, в том числе служат основой связи между графическими и табличными моделями. Координатные данные – отражают пространственные отношения о размерах и площадях пространственных объектов и о топологии объектов. Последнее очень важно для железнодорожных магистралей, которые образуют пространственную сетевую модель на поверхности земли [9]. Для визуализации координатных данных используются графические модели. Класс атрибутивных данных – содержит дополнительную информацию о пространственных объектах, включая геореференцные связи [10]. Результат обработки в ГИС представляют в виде двухмерных электронных карт или в виде трехмерных цифровых моделей [11]. Цифровые модели – основная форма хранения данных в ГИС. Они могут служить основой для построения электронных карт или быть визуализированы с помощью 3D моделирования. Графические модели координатных данных в ГИС организованы в виде трех типов растровых, векторных или гибридных моделей. Соответственно модели имеют растровые или векторные форматы. В зависимости от того какой тип моделей является основным, т.е. приспособлен для моделирования и обработки, определяется тип ГИС. Большинство ГИС являются векторными, основной графической информацией в них является векторная, а растровая играет вспомогательную роль. По этой причине одной важных процедур преобразования данных в ГИС является

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS векторизация- перевод растровой информации в векторную. Векторные слои в ГИС называют объектными, т.е. они несут информацию об объекте. По этой причине векторные ГИС также называют объектными. Векторные слои бывают трех типов: точечные, линейные и площадные. Особенностью графических данных в ГИС является организации их в виде многослойных (оверлейных) структур. Их отличие от систем CAD состоит в том, что слои в ГИС могут быть как векторными, так и растровыми. В отличии от САПР векторные слои в ГИС подразделяют на три типа : точечные, линейные, площадные. Оверлейные процедуры выполняют топологические преобразования над объектами содержащими топологические структуры и распложенными в разных слоях. Сущность оверлейных операций состоит в наложении разноименных но только однотипных слоев с генерацией производных объектов и наследованием атрибутов. Операции преобразования форматов и представлений присутствуют в каждой ГИС как необходимые средства обмена данными, включая другие АС. При описании графических данных используют два класса форматов растровый и векторный. Преобразование форматов одного класса осуществляется с помощью программ – конверторов. Преобразование растровых форматов в векторные осуществляется с помощью программ векторизаторов. Векторизаторы могут быть ручными, полуавтоматическими и автоматическими. Прикладные программные средства ГИС позволяют выполнять ряд операций пространственного анализа. Для векторных моделей такими операциями являются: определение расстояний; определение длин кривых: определение площадей фигур: трансформирование точек объекта; расчет и построение буферных зон; анализ сетей; генерализация; цифровое моделирование; геокодирование, 3D –моделирование, автоматизированная классификация и др. Развитие автоматизированных методов обработки пространственной информации привело к появлению нового направления в моделировании – цифрового моделирования (ЦМ). Основными элементами цифрового

моделирования являются: цифровая модель рельефа (ЦМР); цифровая модель местности (ЦММ); цифровая модель объекта (ЦМО). Цифровые модели широко используются в ГИС, САПР и АСУ. Современные инструментальные системы ГИС позволяют интегрировать в себя базы данных и комплекс технологий позволяющих осуществлять: сбор данных, инвентаризацию, проектирование, мониторинг, управление или получение информации для поддержки принятия решений.. Ни одна из современных автоматизированных систем не в состоянии решить такой комплекс задач на единой интегрированной основе Для того, чтобы известные задачи АСУ могли быть решены в ГИС ЖТ, необходимо преобразовывать их в форму допускающую их решение в методами геоинформационных технологий. Кроме того, поскольку внутренние базы данных ГИС ограничены по объему и возможностям, необходимо предусмотреть функционирование ГИС в системе с мощной базой данных на основе интерфейса ODBC. Применение ГИС как аналитической системы требует разработки лингвистического обеспечения и методов информационного поиска с использованием ГИС-технологий. Применение электронных карт для отображения текущей информации требует разработки динамической модели электронной карты, информация в которой обновляется по мере поступления новых оперативных данных. Необходимо предусмотреть разработку новых типов электронных карт, например логистических или прогнозных для анализа ситуаций и выработки управляющих решений. В соответствии с Программой инновационного развития железнодорожного транспорта [12], ГИС предназначены для информационно – аналитического обеспечения всех Комплексов информационных технологий (КИТ 1, 2, 3, 4 ). Приоритетными направлениями применения ГИС являются: По комплексу 1: •

Создание цифровых топологических моделей главных путей железных дорог России, обеспечивающих решение задач

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS

•

• •

автоматизации управления движением поездов. Информационно-аналитическое сопровождение перемещения грузов с применением спутниковых навигационных систем [13]. Информационно–аналитическая поддержка решения задач диспетчеризации [14]. Информационно–аналитическое обеспечение систем ситуационного анализа управления железнодорожными станциями [15]. По комплексу 2:

•

• •

Разработка информационно– аналитической ГИС «Электронная карта сети железных дорог России», как средства повышения эффективности маркетингового управления грузовыми перевозками. Прогнозирование функционирования и развития железнодорожного транспорта. Создание автоматизированной системы железнодорожного кадастра, как средства управления недвижимостью в условиях рыночной экономики.

•

Большое внимание уделяется интеграции ГИС с глобальными навигационными спутниковыми системами ГИС – должны обеспечивать ведение единой, оперативно– обновляемой базы геоинформационных данных дорог на всех иерархических уровнях управления, иметь средства ее наглядного отображения в виде электронных карт, планов и масштабных схем и средства обмена информацией с другими автоматизированными системами. Таким образом, геоинформационные системы на железнодорожном транспорте являются одним из эффективных механизмов реорганизации и модернизации железнодорожного транспорта России. Литература 1.

По комплексу 3: •

•

Интеграция ГИС с существующими автоматизированными системами инвентаризации и управления дистанций пути, станций и других линейных предприятий. Интеграция ГИС с системами автоматизированного проектирования объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта. Информационно–аналитическое обеспечение автоматизации управления ремонтными и восстановительными работами. Создание реперных систем контроля плана и профиля путей скоростных направлений железных дорог, как геометрической основы ГИС, перекрывающей по своей точности все возможные сферы деятельности железнодорожного транспорта. По комплексу 4:

Информационная поддержка процесса подготовки кадров, способных решать задачи железнодорожного транспорта на основе геоинформационных систем и технологий.

Иванников А.Д., Кулагин В.П., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Геоинформатика. - М.: МаксПресс 2001 -349 с. Цветков В.Я. Создание интегрированной информационной основы ГИС// Геодезия и аэрофотосъемка. – 2000. - №4. - с.150-154. Цветков В.Я. Информационные модели как основа обработки информации в ГИС // Геодезия и аэрофотосъемка, -2005. - №2. - с. 118-123. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование // Информационные технологии.- 1999. - №3. с. - 23-27 Цветков В.Я. Информатизация, инновационные процессы и геоинформационные технологии. // Геодезия и аэрофотосъемка - 2006.- №4 с. 112-118. 6. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Матвеев С.И., Дулин С.К. Интегрированная система управления железной дорогой/Под ред. В. И. Якунина. М.: ИПЦ «Дизайн. Информация. Картография», 2008. -144с. Цветков В.Я. Модель геоданных для управления транспортом //Успехи современного естествознания. –2009. – №4. – с. 50-51.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS 9.

10.

11.

12.

13.

9.Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Железная дорога как геотехническая система // Успехи современного естествознания. –2009. – №4. – с. 52 Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №3. - с. 87 -89. Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка. - 2000. №2. - с.147-155. Программа инновационного развития ОАО «РОССИЙСКИЕ ЖЕЛЕЗНЫЕ ДОРОГИ» на период до 2015 года. Утверждена советом директоров ОАО «РЖД» (протокол №13 от 24.06.2011) Розенберг И.Н., Тони О.В., Цветков В.Я. Интегрированная система управления

железной дорогой с применением спутниковых технологий // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 6. – с.5457. 14. Цветков В.Я., Маркелов В.М. Интеллектуализация логистики с применением геоинформатики // Международный журнал экспериментального образования. – 2012. №6. – с.111-112 15. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Информационная ситуация. // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – 12. – с.126-127 © Розенберг И.Н., 2012

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 4-2012