geodesy and aerophotosurveying - МИИГАиК123 известия высших учебных...

123

известия высших учебных заведений

геодезия и аэрофотосъемка

2018. Том 62. № 2

москва 2018 Moscow

izvestia vuzov

geodesy

and aerophotosurveying

2018. Vol. 62 (2)

научное издание московского государственного университета геодезии и картографии

scientific publication of Moscow state universityof geodesy and cartography

124

Сдано в набор 02.04.2018 Подписано в печать 24.04.2018

Формат 60×90⅛. Усл. печ. л. 15,00 Тираж 100 экз. Заказ 30

Отпечатано в типографии МИИГАиК

Индекс в каталоге Роспечать 70365

Р е д а к ц и о н н а я к о л л е г и яГл А в н ы й Р е д А К Т О Р

в.П. САвИныхМайоров А.А. (зам. главного редактора), Бондур в.Г., верещака Т.в., Гвишиани А.д., денисенко О.в.,

Журкин И.Г., Карпик А.П., Клюшин е.Б., Малинников в.А., Маркузе Ю.И., Мазурова е.М., нейман Ю.М., непоклонов в.Б., нехин С.С., Оберст Юрген (Германия), Павлов в.И., Пимшин Ю.И., Сизов А.П.,

Уставич Г.А., Чибуничев А.Г., Якушенков Ю.Г., Ямбаев х.К., Яшкин С.н.

адРес Редакции:105064, Москва, Гороховский пер., 4, оф. 260

тел. 8 (499) 261-8286е-mail: [email protected]

http://journal.miigaik.ru

известия высших учебных заведенийгеодезия и аэрофотосъемкаЖУРнАл ОСнОвАн в 1957 г. выхОдИТ шеСТь РАЗ в ГОд

ISSN 0536-101X (print)ISSN 2618-7299 (online)

входит в Перечень вАК (Приказ Минобрнауки РФ от 01.12.2015 №13-6518) и систему Российского индекса научного цитирования (РИнЦ)

E d i t o r i a l b o a r dc h i e f e d i t o r

SAViNYKh V.Mayorov A. (deputy chief editor), Bondur V., Chibunichev A., Gvishiani A., Denisenko O.,

Karpik A., Kliushin E., Malinnikov V., Marcuse Yu., Mazurova E., Neiman Yu., Nepoklonov V., Nekhin S., Oberst Jürgen (Germany), Pavlov V., Pimshin Yu., Sizov A., Ustavich G., Yakushenkov Yu., Yambayev Kh., Yashkin S., Vereshchaka T., Zhurkin I.

izvestia vuzovgeodesy and aerophotosurveying

fOUND IN 1957. PUBlICATION frEqUENCY IS 6 TIMES A YEArISSN 0536-101X (print)ISSN 2618-7299 (online)

On the list of higher Attestation commission (Decree of The Ministry of Education and Science of russian federation 01.12.2015 #13-6518)

and rSCI (russian Science citation index) on Web of Science platform

Зав. редакцией е.А. евтееваверстка Б.в. КузнецовГрафика А.Ю. Боков

Учредитель: Государственный комитет СССР по народному образованию.Журнал зарегистрирован Государственным комитетом СССР по печати.Регистрационное свидетельство от 26 октября 1990 г. № 743

© МИИГАиК, 2018

125

DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2

содеРжаниеастрономия, гравиметрия и космическая геодезия

Сугаипова Л.С. Об уточнении нормального поля .........................................................................................127Клюшин Е.Б., Кравчук И.М., Гагаева Х.Р. Особенности преобразования декартовых координат в эллипсоидальные ................................................................................................................132

геодезияБуюкян С.П., Кузянов Н.А., Васютинский И.Ю. Специализированный видеопроцессор для видеоизмерений при решении задач прикладной геодезии ..........................................................136Шеховцов Г.А. О создании плановой разбивочной сети на монтажном горизонте при строительстве зданий повышенной этажности ............................................................................140Лэ Ань Куонг. К вопросу об оптимальном проектировании геодезических сетей ..................................147

картографияСтепанченко А.Л. виды картографических произведений, созданных по результатам межевания земель России в середине XIX века ....................................................................................152Степанова Н.К. Картографирование туристско-рекреационного потенциала Астраханской области..............................................................................................................................157Балдина Е.А., Трошко К.А. Картографирование природно-территориальных комплексов острова Котельный по разновременным радиолокационным снимкам Sentinel-1 ............................162

кадастрМаксудова Л.Г., Маставичене Т.В. О системах распределенных реестров в информационных технологиях кадастра ...............................................................................................................................173Жуковский А.Ю. Особенности взимания платы за посещение особо охраняемых природных территорий в Республике Крым..............................................................................................................179

дистанционное зондирование и мониторинг земельКривичев А.И., Залецкий А.В. Беспилотные авиационные технологии мониторинга сфер человеческой деятельности на примере крупнейших производителей и эксплуатантов в России ........................................................................................................................186Липски С.А. Земли Арктической зоны, организация их использования и мониторинга ..........................196Коновалов Л.А. Формирование и развитие эоловых форм рельефа на территории национального парка «Бузулукский бор» по материалам космических снимков высокого разрешения ...............................................................................................................................204Кресникова Н.И., Васильевых Н.А. Применение данных дистанционного зондирования и геоинформационных технологий для обеспечения территориального планирования ..................212

геоинформационные технологииМайоров А.А., Артамонов А.В. Геопространственные технологии в концепции «Умного города»: ............. анализ и исследование примеров использования .................................................................................218Боярчук М.А., Орлов П.Ю. Разработка программного модуля ГИС «Мониторинг» для геоанализа объектов образования Республики Крым ....................................................................223Маркелов Г.М. О компонентах интерфейсов программирования приложений, использующих двух- и трехмерную графику ........................................................................................233Матерухин А.В. Математическая модель процессов обработки потоков пространственно-временных данных в геоинформационной системе ...............................................237

Миртова Ирина Алексеевна (1949–2018) ......................................................................................................244

126

DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2

Contentsastronomy, gravimetry, and space geodesy

Sugaipova L.S. On refinement of the normal field .............................................................................................127Klyushin E.B., Kravchuk I.M., Gagaevа K.R. Issues of transformation of the Сartesian coordinates into Ellipsoidal ........................................................................................................................132

geodesyBuyukyan S.P., Kuzianov N.A., Vasiutinskiy I.Y. Specific video processor for video measurements while solving the problems of applied geodesy .........................................................................................136Shekhovtsov G.A. On creation of the planned mark out network on assembling horizon while constructing the buildings of excess height ....................................................................................140Le Anh Cuong revisiting the question of the optimal engineering of geodetic networks .................................147

cartographyStepanchenko A.L. Types of cartographic products created using the data of land-surveying of russia in the middle of the XIX century ..............................................................................................152Stepanova N.K. Mapping of tourist and recreational potential of the Astrakhan region ...................................157Baldina E.A., Troshko K.A. Mapping of the natural landscapes of Kotelny island using multi-temporal Sentinel-1 radar images .....................................................................................................162

cadastreMaksudova L.G., Mastavichene T.V. Distributed register systems in the information technology of cadasters ..............................................................................................................................173Zhukovskiy A.Yu. Рeculiarities of charging the pay for visiting protected areas in the republic of Crimea .....179

remote sensing, and Land monitoringKrivichev A.I., Zaletsky A.V. Unmanned aircraft technologies for monitoring the human activities on the example of the largest producers and operators in russia ..............................................................186Lipski S.A. Arctic lands: arrangements for their use and monitoring ................................................................196Konovalov L.A. Building and developing aeolian relief forms in the territory of "Buzuluk Pine forest" national park with the use of high-resolution satellite images .........................204Kresnikova N.I., Vasilevykh N.A. remote sensing and geoinformation technology data usage for spatial planning ensuring ......................................................................................................................212

geoinformation technoLogyMayorov A.A., Artamonov A.V. Geospatial technologies in the concept of Smart city: analysis and study of examples of use .......................................................................................................218Boyarchuk M.A., Orlov P.Yu. Developing a software component for GIS «Monitoring» module designed for geoanalysis of educational facilities in republic of Crimea ....................................223Markelov G.M. On components of application programming interface for rendering 2D- and 3D-graphics ............................................................................................................233Materukhin A.V. Mathematical model for processing spatio-temporal data streams in geoinformation system ...........................................................................................................................237

Mirtova Irina Alekseevna (1949–2018) .............................................................................................................244

127

АСТРОНОМИя, ГРАВИМЕТРИя И КОСМИчЕСКАя ГЕОдЕЗИя

астРономия, гРавиметРия и космическая геодезия

УдК 528.2 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-127-131

об уточнении нормального поля© 2018 г. л.с. сугаипова

Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия[email protected]

on refinement of the normal fieldl.S. Sugaipova

Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, [email protected]

Received December 4, 2017 Accepted March 30, 2018

Keywords: functionals on the potential, linearization and spherical approximation errors, normal field, the geodetic boundary value problem.

Summary. Errors arising due to linearization and spherical approximation of the fundamental equation of physical geodesy can be weaken by replacement of the standard normal field generated by an equipotential ellipsoid. A low-frequency part of one of the modern global models of the geopotential can be used as a new normal field. Here the iterative procedure of refinement of the standard normal field is described and the results of corresponding numerical experiments is shown. We have used here first 70 harmonics of the model GO_CONS_GCf2_DIr_r5 as a new normal field. We are given 6169 points by their geodetic coordinates B, L, h. These points are located all over the USA territory. Two sets of values of height anomaly and the disturbing potential — with reference to the WGS84 normal field and with reference to the new normal field — were calculated. Statistics of the experiment have shown that the values of the disturbing potential and height anomaly decrease more than by 28 times when using the new normal field. Therefore proposed refinement of a normal field can be of use when solving problems dealing with assumptions about smallness of disturbing potential, closeness of artificial telluroid to the real Earth etc. At the same time additional computing expenses are insignificant. The iterative procedure converges in two-three steps and do not take much computational capability and time.

Citation: Sugaipova L.S. On refinement of the normal field. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 127–131. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-127-131.

Поступила 4 декабря 2017 г. Принята к печати 30 марта 2018 г.

ключевые слова: краевая задача геодезии, нормальное поле, погрешности линеаризации и сферической аппрокси-мации, функционалы на потенциале.

Описана и численно реализована итерационная процедура замены стандартного нормального поля, генерируемого уровенным эллипсоидом, низкочастотной частью одной из существующих глобальных моделей геопотенциала. Это позволяет ослабить погрешности, возникающие за счет разного рода ап-проксимаций краевой задачи геодезии, и уменьшить значения возмущающего потенциала и аномалии высоты более чем в 28 раз.

для цитирования: Сугаипова Л.С. Об уточнении нормального поля // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 127–131. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-127-131.

128

ИЗВЕСТИя ВыСШИХ учЕБНыХ ЗАВЕдЕНИй. ГЕОдЕЗИя И АэРОфОТОСъЕМКА. Т. 62. №2. 2018

введение

естественно предположить, что при вы-числении аномалий высоты по гравиметриче-ской информации погрешности, возникающие за счет линеаризации соответствующей кра-евой задачи и сферической аппроксимации, можно заметно ослабить, если вместо стан-дартного нормального поля, генерируемого уровенным эллипсоидом, воспользоваться од-ной из существующих в настоящее время гло-бальных моделей геопотенциала, полученных по спутниковым данным. в настоящей работе мы попытались на конкретном примере по-строить новый возмущающий потенциал и гео-дезические функционалы на нем, оценить воз-можную эффективность указанного уточнения нормального поля и сопоставить эту эффек-тивность с необходимыми для ее достижения численными затратами.

Процедура уточнения нормального поля

в качестве исходных данных использо-ваны находящиеся в открытом доступе гео-дезические широты B, долготы L и высоты h 6169 пунктов P, разбросанных по территории СшА (широты 24–49°, долготы 235–293°) (ри-

сунок). Пользуясь одним из общепринятых нормальных полей WGS84 и моделью гравита-ционного поля Земли (ГПЗ) EGM2008 до 2190 степени, мы вычислили в этих точках анома-лии высот ζ и получили оценки нормальных высот H(P) = h(P) – ζ. Тем самым получены геодезические высоты точек Q теллуроида, со-ответствующего нормальному полю WGS84, поскольку h(Q) = H(P). Кроме того, действи-тельные потенциальные числа C(P) можно вы-числить по формуле ( ) ( ) ,C P H P= γ так как по определению ( ) / ,H P C= γ где С = W0 – W(P) — измеренная разность реальных потенциа-лов силы тяжести W на уровне моря и в точке P на поверхности Земли, а γ — средняя нор-мальная сила тяжести вдоль соответствующей отвесной линии [1]. Тем же значениям C равны и нормальные потенциальные числа, т.е. при-ращения U0 – U(Q) нормального потенциала в соответствующих точках теллуроида относи-тельно его значения на эллипсоиде. Это следу-ет из известного условия подбора точек Q.

введем теперь в рассмотрение новый нор-мальный потенциал как сумму низкочастотной части одной из современных моделей ГПЗ в виде конечного ряда по шаровым функциям и

45°

40°

35°

30°

25° 125°

120° 115° 110° 105° 100° 95° 90° 85° 80° 75° 70°

Расположение 6169 пунктов на территории сШаlocation of 6169 points in the territory of the USa

129


потенциала центробежной силы за счет вращения Земли:

1 2

2 2

0 0( , , ) ( cos sin ) (cos ) sin ,

2

nN n

nm nm nmn m

GM aU r c m s m P ra r

+

= =

ω θ λ = λ + λ θ + θ

∑ ∑ (1)

где r, θ, λ — сферические координаты; G — гравитационная постоянная; M — масса Земли; a — большая полуось эллипсоида; Pnm — полностью нормированные присоединенные функ-ции лежандра; cnm и snm — гармонические коэффициенты n-й степени и m-го порядка (c00 = 1, s00 = c10 = s10 = c11 = s11 = 0); ω — угловая скорость вращения Земли; здесь и далее верхняя тильда ~ указывает на то, что речь идет о понятиях, связанных с новым нормальным полем.

Соответствующая нормальная сила тяжести представляет собой градиент потенциала. в ло-кальной ориентированной на север системе координат (lNOf) имеем:

1 1= grad = = .sin r x z

U U U U U UU e e e e e er r r x zθ λ

∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂γ − − + + +

∂θ θ ∂λ ∂ ∂ ∂ ∂yy

Здесь единичные направляющие векторы , , re e eθ λ касательных к координатным линиям

θ, λ, r составляют ортонормированный базис локальной системы координат (lNOf), а единич-ные направляющие векторы , ,x ze e ey

— ортонормированный базис глобальной геоцентрической системы координат Земли (ECEf). При этом

cos cos sin sin cos= cos sin cos sin sin ,

sin 0 cos

E L

E L

E L

x x

z z

− θ λ λ θ λ − θ λ − λ θ λ

θ θ

y y

где верхние индексы E и L указывают на принадлежность к системам координат ECEf и lNOf соответственно, и

2 2 2 2 2 2

1 1| | .sin

U U U U U Ur r r x z

∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂γ = γ = − + − + = + + ∂θ θ ∂λ ∂ ∂ ∂ ∂ y

(2)

необходимые при этом производные по аргументам получаются обычным дифференцирова-нием и имеют следующий вид:

22

2 22 0

1 2

2 0

1

2 0

( 1) ( cos sin ) (cos ) ( sin ) ;

( )( cos sin ) (cos ) sin sin 2 ;2

( sin

nN n

nm nm nmn m

nN n

nm nm nmn m

nN n

nmn m

U GM GM an c m s m P rr r a r

U GM a rc m s m Pa r

U GM a m c ma r

+

= =

+

= =

+

= =

∂ = − − + λ + λ θ + ω θ ∂

∂ ω ′= − λ + λ θ ⋅ θ + θ ∂θ

∂ = − λ ∂λ

∑ ∑

∑ ∑

∑ ∑

cos ) (cos ).nm nms m P+ λ θ

Первую производную присоединенной функции лежандра по θ можно вычислить по формуле [2]

1,1( ) ( ( ) ( )), ,nm nm nm n mP ntP P n mu −′ θ = θ − θ ∀f (3)

где 2 2( )(2 1) sin , cos , ,

2 1nmn m nu t

n− +

= θ = θ =−

f

или

130


, 1' ( ) ( ) ( ), ,nm nm nm n mtP m P g P n mu +θ = θ − θ ∀ (4)

где ( 1)( ) .nmm

n m n mg + + −=

δ

в формуле (4) δm = 1 для всех m > 0 и только при m = 0 надо положить δ0 = 2. если m = n, то fmm = gmm = 0 и соотношения (3) и (4) редуциру-ются к

( ) ( ), 0.mm mmtP m P mu

′ θ = θ ∀ Что касается конкретного выбора нового нор-

мального потенциала, мы остановились на первых 70 степенях модели GO_CONS_GCf2_DIr_r5 по двум причинам. во-первых, эта модель получена прямым методом только по спутни-ковым данным GOCE, GrACE, lAGEOS [3] без сферической аппроксимации. во-вторых, современные глобальные модели геопотенци-ала при сравнении показывают практически одинаковую точность в диапазоне частот, со-ответствующем степеням n = 2÷70. Это можно рассматривать как свидетельство того, что ука-занная часть спектра ГПЗ определена доста-точно надежно, а соответствующие значения коэффициентов близки к реальным стоксовым постоянным. Сравнение выполнено в одной из более ранних работ автора. Таким образом, в предыдущих формулах N = 70.

Точки Q соответствующего нового теллу-роида можно получить методом последова-тельных приближений. для этого предполо-жим, что 0 ( ) ( ),h Q H P= и в каждой точке Q выполним следующие действия: а) с помощью упомянутой модели GO_CONS_GCf2_DIr_r5 вычислим значение первого слагаемого пра-вой части формулы (1), т. е. значение ново-го нормального потенциала сил притяжения; б) преобразуем геодезические координаты

0( ), ( ), ( )B P L P h Q в прямоугольные x, y, z и вы-числим центробежный потенциал 0,5ω2(x2 + y2), где ω — угловая скорость вращения Земли; в) складывая два последних результата, по-лучим новый нормальный потенциал силы тяжести ( ).U Q нижний индекс 0 обозначает нулевое приближение, а верхняя тильда ˜ по-прежнему указывает, что речь идет о понятиях,

связанных с новым нормальным полем. дробь ( ) ( )( ) ,

( )U Q U Qh Q

Q−

∆ =γ

где 0( )U Q U C= − — определяет превы-шение точки Q нового теллуроида над точ-кой Q теллуроида традиционного, поэтому

1 0( ) ( ) ( )h Q h Q h Q= + ∆ задает новое приближе-ние для геодезических высот нового теллуроида.

далее процесс повторяется, доставляя оче-редные значения 2 3( ), ( ), ...h Q h Q . Однако прак-тика показывает, что процесс сходится очень быстро, и двух–трех приближений обычно до-статочно. Кроме того, вместо ( )Qγ

можно поль-зоваться постоянным средним значением ,γ поскольку это не вносит практически погреш-ностей.

численный экспериментМы проделали указанные вычисления для

уже упомянутых 6169 пунктов на территории СшА. Показать подробности результатов до-вольно трудно из-за большого объема дан-ных. в табл. 1, 2 приведены результаты вы-числений для первых пяти пунктов. Однако статистические характеристики результатов вполне красноречивы. Так, аномалии высот ζ, соответствующие традиционному нормаль-ному полю, изменяются от min = –39,63 м до max = –6,51 м и имеют среднеквадратическое значение 28,36 м. То же для аномалий высот ,ζ соответствующих новому нормальному полю: min = –4,67 м, max = 3,90 м, среднеквадратиче-ское значение 1,01 м. Таким образом, отличие нормальных высот (которые, как известно, отображаются на топографических картах) от геодезических высот реальной поверхности Земли уменьшилось более чем в 28 раз.

новый возмущающий потенциал T опреде-ляем как разность реального и нового нормаль-ного потенциала в одной и той же точке, т.е.:

( ) ( ) ( ) ( ).oT P W P U P W C U P= − = − −

Полученные значения оказались в пределах от min = –41,46 м2/с2 до max = 42,51 м2/с2, сред-неквадратическое значение равно 8,07 м2/с2. Те же показатели для возмущающего потенциала относительно традиционного нормального поля

131


составили: min = –388,95 м2/с2, max = –63,79 м2/с2, среднеквадратическое значение — 278,29 м2/с2. Аномалии силы тяжести в терминах уточнен-ного нормального поля можно вычислить сле-дующим образом:

( ) ( ) ( ) ( ( ) ( )) ( )

( ) ( ( ) ( )).

g P g P Q Q g P Q

g P Q Q

∆ = − γ = γ + ∆ − γ =

= ∆ + γ − γ

Здесь g(P) и ( )Qγ

вычисляются по форму-лам, аналогичным (2), где P и Q имеют коор-динаты (B, L, h) и ( , , )B L h −ζ соответственно.

Т а б л и ц а 1аномалии высоты ζ относительно нормального

поля WGS84 и ζ относительно нового нормального поля для пяти пунктов на территории сШа

номер пункта B° L° h, м ζ, м ζ , м

12345

40,78033,38433,37941,29841,296

268,883275,716275,704277,794277,794

175,929240,700242,379209,857210,055

–33,305–29,489–29,486–34,538–34,534

–0,617–1,293–1,300–0,235–0,232

Т а б л и ц а 2значения возмущающего потенциала T относительно

нормального поля WGS84 и T относительно нового нормального поля для пяти пунктов

на территории сШаномер пункта B° L° h, м T, м2/с2 T , м2/с2

12345

40,78033,38433,37941,29841,296

268,883275,716275,704277,794277,794

175,929240,700242,379209,857210,055

–326,712–289,460–289,428–338,786–338,749

–1,759–8,380–8,4511,9862,014

заключениеМы не предлагаем повсеместное изменение

нормального поля, поскольку это привело бы к слишком большим проблемам организацион-ного характера, однако при решении конкрет-ных задач уточнение нормального поля может оказаться полезным. Примером может служить

широкий класс задач, связанных с упрощен-ным использованием теории Молоденского. Так, упрощения, позволяющие получать прак-тически доступные решения классической кра-евой задачи Молоденского (перенос краевого условия с неизвестной поверхности Земли на модельную поверхность теллуроида, избавле-ние от косой производной и др.) основаны на предположении о малости возмущающего по-тенциала, близости искусственно построенно-го теллуроида к реальной поверхности Земли, малом сжатии Земли и т.п. Простейшим ана-логом подобной ситуации можно считать стан-дартную линеаризацию нелинейной функции с помощью дифференциала в определенной окрестности заданной точки. При этом по-грешность линеаризации пропорциональна радиусу упомянутой окрестности. При лине-аризации краевой задачи Молоденского роль подобной окрестности играют аномалии вы-сот. Эти же величины определяют и отличия нормальных высот, изображаемых на топо-графических картах, от высот геодезических. Поэтому предложенное уточнение нормально-го поля, уменьшающее среднеквадратические значения аномалий высот в несколько десятков раз, следует признать вполне перспективным и достойным дальнейшей разработки. При этом дополнительные вычислительные затраты не-значительны и вполне окупаемы.Благодарности. выражаю благодарность Ю.М. нейману и в.Б. непоклонову за конструктив-ные замечания при подготовке статьи.acknowledgements. I thank Yu.M. Neyman (MIIGAiK) and V.B. Nepoklonov (MIIGAiK) for their constructive comments during preparation of the article.

RefeRenCes1. Hofmann-Wellenhof B., Moritz H. Physical Geodesy. Springer

Science&Business Media, 2006: 403 p. [In russian].2. Holmes S.A., Featherstone W.E. A unified approach to the

Clenshaw summation and the recursive computation of very high degree and order normalised associated legendre functions. Journ. of Geodesy. 2002, 76 (5): 279–299.

3. Bruinsma S.L., Forste C., Abrikosov O., Marty J.C., Rio M.H., Mulet S., Bonvalot S. The new ESA satellite – only gravity field model via the direct approach. Geophys. research letters. 2013, 40 (14): 3607–3612.

литеРатуРа1. Гофман-Велленгоф Б., Мориц Г. Физическая геодезия /

Пер.с англ. под ред. Ю.М. неймана. М.: МИИГАиК, 2007. 410 c.2. Holmes S.A., Featherstone W.E. A unified approach to the

Clenshaw summation and the recursive computation of very high degree and order normalised associated legendre functions // Journ. of Geodesy. 2002. V. 76. № 5. P. 279–299.

3. Bruinsma S.L., Forste C., Abrikosov O., Marty J.C., Rio M.H., Mulet S., Bonvalot S. The new ESA satellite – only gravity field model via the direct approach // Geophys. research letters. 2013. V. 40. № 14. P. 3607–3612.

132


УдК 528.4 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-132-135

особенности преобразования декартовых координат в эллипсоидальные© 2018 г. е.Б. клюшин1*, и.м. кравчук1, Х.Р. гагаева2

1Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия;2Грозненский государственный нефтяной технический университет

имени академика М.д. Миллионщикова, Грозный, Россия*[email protected]

issues of transformation of the сartesian coordinates into EllipsoidalE.b. Klyushin1*, i.M. Kravchuk1, K.r. Gagaevа2

1Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia;2Grozny State Oil Technical University, named after academician M.D. Millionshtchikov, Grozny, Russia

*[email protected] December 5, 2017 Accepted March 26, 2018

Keywords: сartesian coordinates, coordinate transformation, ellipsoidal coordinates, the origin of coordinates.Summary. It may be necessary to convert coordinates from one system to another when processing the results of satellite measurements in engineering and geodetic work. for instance, coordinates might be converted to ellipsoidal coordinates, and then transferred to the Gaussian map projection. It is shown that such a path is not the only possible one; it requires the use of additional information and can lead to additional distortions. It is proposed to take advantage of the usage of the modern coordinate systems installed in satellite navigation sys-tems since they are most accurately located and oriented in the Earth. That makes possible to take into account the influence of the curvature of the Earth when calculating the coordinates in the Gauss projection in the region where engineering and geodetic works are being carried out and to exclude the processing of the values of the altitude anomalies. for this purpose it is necessary to obtain the coordinates of the base station in the PZ-90 (for GlONASS) or WGS84 (when working with satellites NAVSTAr GPS) coordinate systems. Using the re-sults of phase measurements, it is possible to calculate the coordinates of the points to be determined, and then — the latitudes and longitudes of all points on the Krasovskii ellipsoid, and finally, make a shift to the coordinates in the Gauss projection. The coordinate differences in the Gaussian projection between the base station and the determined points form the final result of such calculations. If there is no additional distortion, these differences will have the accuracy of phase measurements. The method of coordinate transformation, which was published in the paper [1] is recommended by the authors.

Citation: Klyushin E.B., Kravchuk I.M., Gagaevа K.R. Issues of transformation of the Сartesian coordinates into Ellipsoidal. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 132–135. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-132-135.


ключевые слова: декартовы координаты, начало координат, преобразование координат, эллипсоидальные координаты.При обработке результатов спутниковых измерений возникает необходимость преобразования координат из одной декартовой системы в другую и пересчета их в эллипсоидальные координаты. Показано, что процесс преобразования координат может быть существенно упрощен и при этом не потребуется знание аномалий высот пунктов. Окончательный результат таких вычислений — разности в проекции Гаусса, которые характеризуются точностью фазовых измерений при отсутствии дополнительных искажений.

для цитирования: Клюшин Е.Б., Кравчук И.М., Гагаева Х.Р. Особенности преобразования декартовых координат в эллипсоидаль-ные // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 132–135. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-132-135.

Одна из важных особенностей исполь-зования спутниковых методов измерений в инженерно-геодезических работах — необхо-

димость преобразования координат из декарто-вой системы в государственную или местную (в зависимости от того, какая система коорди-

133


нат принята в районе выполнения геодезиче-ских работ). наиболее распространенный ал-горитм преобразования координат в практике инженерно-геодезических работ, опубликован-ный во многих отечественных и зарубежных публикациях [1–3], состоит в следующем. на трех и более пунктах государственной гео-дезической сети с известными координатами выполняют спутниковые наблюдения с помо-щью не менее двух спутниковых приемников, приняв один из них за базовый. По плоским прямоугольным координатам пунктов государ-ственной геодезической сети (x и y) вычисляют эллипсоидальные координаты B и L этих пун-ктов. Используя эллипсоидальные координаты B и L пунктов государственной геодезической сети и геодезическую высоту Н, вычисляют ко-ординаты этих пунктов в декартовой системе координат X, Y, Z по формулам:

( ) cos cos ;X N H B L= + (1)

( ) cos sin ;Y N H B L= + (2)

2( )sin sin ,Z N H B e N B= + − (3)

где N — радиус кривизны первого вертикала,

2 2;

1 sinaN

e B=

− a — большая полуось эл-

липсоида; 2 2

22

a bea−

= — квадрат первого экс-

центриситета эллипсоида.Затем, сопоставляя декартовы координа-

ты одних и тех же пунктов, полученные дву-мя разными методами, вычисляют параметры преобразования координат с помощью следу-ющей формулы [2, 3]:

2 1,2 1

1(1 ) 1 ,

1

Z Y

Z X

Y X

X X XY Y m YZ Z Z

∆ ε −ε = ∆ + + −ε ε ∆ ε −ε

(4)

где X, Y, Z с индексом 1 — координаты пунктов в системе координат 1 (в нашем случае в систе-ме координат ПЗ-90 или WGS84); X, Y, Z с ин-дексом 2 — координаты пунктов в системе ко-ординат 2 (в нашем случае в Государственной геодезической системе координат, например, СК-95), вычисленные в декартовых координа-

тах; ΔX, ΔY, ΔZ — смещения начал координат; 1 + m — масштабный коэффициент; εX, εY, εZ — углы разворота вокруг соответствующих осей координат.

Однако такой метод преобразования ко-ординат приведет к заметным искажениям результатов обработки в местных или локаль-ных сетях, так как координаты пунктов этих сетей не позволяют вычислить действитель-ную широту и долготу пунктов и, как резуль-тат, учесть реальную кривизну Земли в районе работ. Кроме того, этот метод преобразования требует знания геодезической высоты пунктов, иначе вновь возникают дополнительные иска-жения разностей координат, так как в форму-лах (1)–(3) необходимо использовать точное значение геодезической высоты. Более того, вычислить масштабный коэффициент 1 + m с относительной ошибкой менее 1⋅10–5 крайне сложно, так как координаты пунктов государ-ственной геодезической сети и координаты этих же пунктов, определенные по результатам кодовых измерений в системе координат ПЗ-90 или WGS84, имеют ошибки того же порядка, а именно они определяют точность вычисления масштабного коэффициента. Это означает, что использование масштабного коэффициента в формуле (4) снизит точность разностей коор-динат, вычисленных по результатам фазовых измерений, практически на порядок, что край-не нежелательно. Установить реальную поте-рю точности сложно, так как этот алгоритм не обеспечен достоверной и объективной методи-кой оценки точности.

любая система координат — это не толь-ко описание осей координат, их расположения в пространстве и правил отсчета координат. Каждая система координат сопровождается набором формул и правил для перехода из од-ной системы координат в другую, и нарушать эти правила нельзя. дело в том, что декарто-вы системы координат имеют одно уникальное свойство — начало координат может иметь любые заранее оговоренные координаты, а в криволинейных (эллипсоидальных) системах координат, принятых в геодезии, допустимо

134


только одно значение для начал координат: x0 = y0 = z0 = 0 [4, 5]. все остальные значения на-чал координат недопустимы по определению.

для подтверждения этого приведем цита-ту из источника [4, с. 9]: «Установим систему декартовых прямоугольных пространственных координат следующим образом. Начало коор-динат поместим в центре эллипсоида (курсив автора), ось Z направим вдоль оси вращения, ось х — в плоскости, перпендикулярной к оси вращения, ось y — дополняет систему коорди-нат до правой. Из аналитической геометрии из-вестно, что в этой системе координат (курсив автора) уравнение поверхности эллипсоида вращения в канонической форме имеет вид

2 2 2

2 2 2 1x za a b

+ + =y ». (5)

данное уравнение эллипсоида вращения справедливо лишь в одном случае: если ко-ординаты начала системы координат все рав-ны нулю. А выражаясь словами профессора в.П. Морозова: «…. начало декартовых коор-динат поместим в центре эллипсоида…» [5], можно утверждать, что и начало декартовых координат должно иметь именно те же значе-ния. Профессор в.П. Морозов не оговаривает значения координат в центре системы коорди-нат, полагая это вполне очевидным требова-нием. Более того, оси декартовых координат в системе криволинейных (эллипсоидальных) координат, принятых в геодезии, строго ориен-тированы относительно эллипсоида и не могут быть развернуты ни на какие углы.

Только при этих строго оговоренных усло-виях справедлива ранее приведенная формула (5) эллипсоида вращения в канонической фор-ме, а из нее получены рабочие формулы пере-хода от криволинейных координат к декар-товым (1)–(3) и обратно. Поэтому, вычислив смещения начал координат по формуле преоб-разования координат (4), необходимо и центру эллипсоида вращения придать те же значения координат, но в этом случае формулы (1)–(3) должны иметь более сложный вид. Учитывая эти обстоятельства, преобразование координат по формуле (4) возможно лишь в одном слу-

чае, если осуществляется переход из системы координат со смещенным центром в систему координат с нулевыми значениями начал коор-динат. в противном случае при вычислении эл-липсоидальных координат возникнут необос-нованные искажения.

Современные системы координат, такие как ПЗ-90 и WGS84, наилучшим образом ори-ентированы и расположены в теле Земли. Это означает, что эллипсоидальные координаты, вычисленные по результатам спутниковых измерений, наилучшим образом позволяют учесть кривизну Земли в районе выполнения полевых работ. Эти благоприятные обстоятель-ства целесообразно использовать при вычисле-нии координат в проекции Гаусса. При выпол-нении инженерно-геодезических работ процесс преобразования координат можно существенно упростить и при этом исключить из обработки необходимость использования значений анома-лий высот. для этого необходимо располагать координатами базовой станции в системе коор-динат ПЗ-90 при работе со спутниками нави-гационной системы ГлОнАСС или в системе координат WGS84 при работе со спутниками NAVSTAr GPS. При этом по результатам кодо-вых измерений можно определить координаты базовой станции, а используя результаты высо-коточных фазовых измерений, вычислить ко-ординаты всех остальных определяемых пунк-тов. Затем, минуя вычисления по формуле (4), вычислить широты и долготы всех пунктов на эллипсоиде Красовского и перейти к коорди-натам в проекции Гаусса. Окончательный ре-зультат таких вычислений — разности коорди-нат между базовой станцией и определяемыми пунктами. Эти разности координат будут иметь точность фазовых измерений при отсутствии дополнительных искажений; остается лишь вставить эти разности координат в существую-щие сети на объекте работ [1].

Таким образом, широко и успешно при-меняемый в математике метод преобразования декартовых координат по формуле (4) не мо-жет быть безоговорочно и во всех случаях пе-ренесен в геодезию для обработки результатов

135


спутниковых измерений из-за особенностей криволинейных (эллипсоидальных) систем ко-ординат, так как может принести дополнитель-ные искажения и его не следует рекомендовать

к применению при инженерно-геодезических работах. в работе [1] предложен метод преоб-разования координат, свободный от указанных в статье недостатков.

литеРатуРа

1. Клюшин Е.Б., Гайрабеков И.Г., Маркелова Е.Ю., Шлапак В.В. Спутниковые методы измерений в геодезии: Ч. 3. М.: Изд-во МИИГАиК, 2015. 110 с.

2. Генике А.А., Побединский Г.Г. Глобальные спутниковые системы определения местоположения и их применение в гео-дезии. М.: Картгеоцентр, 2004. 355 с.

3. Gunter Seeber. Satellite Geodesy. Walter de Gruyter. Berlin, New York. 2003. 589 р.

4. Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии. М.: недра, 1979. 296 с.

5. Закатов П.С. Курс высшей геодезии. М.: недра, 1953. 511 с.

RefeRenCes1. Klyushin E.B., Gayrabekov I.G., Markelova E.YU., Shlapak V.V.

Sputnikovye metody izme-reniy v geodezii: Ch. 3. The Satellite methods of the measurements in geodesy: Ch. 3. Moscow: Izd-vo MIIGAiK, 2015: 110 р. [In russian].

2. Genike A.A., Pobedinskiy G.G. Global'nye sputnikovye sistemy opredeleniya mestopoloz-heniya i ikh primenenie v geodezii. The Global satellite systems of the determination of the location and their application in geodesy. Moscow: Kartgeocentr, 2004: 355 р. [In russian].

3. Gunter Seeber. Satellite Geodesy. Walter de Gruyter. Berlin, New York, 2003: 589 р.

4. Morozov V.P. Kurs sferoidicheskoy geodezii. The Course of spheroid geodesy. Moscow: Nedra, 1979: 296 р. [In russian].

5. Zakatov P.S. Kurs vysshey geodezii. The Course of high geodesy. Moscow: Nedra, 1953: 511 р. [In russian].

136


геодезия

УдК 528.5 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-136-139

специализированный видеопроцессор для видеоизмерений при решении задач прикладной геодезии

© 2018 г. с.П. Буюкян1*, н.а. кузянов1, и.Ю. васютинский2

1Государственный специализированный проектный институт, Москва, Россия;2Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

*[email protected]

Specific video processor for video measurements while solving the problems of applied geodesy

S.P. buyukyan1*, N.a. Kuzianov1, i.Y. Vasiutinskiy2

1State Specialized Project Institute, Moscow, Russia;2Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia


Keywords: applied geodesy, coordinates of contour of the image points in the video frame, video measurements, video processor.Summary. A specific video processor is designed for converting a television video signal from an analogue to a digital one. The coordinates of the contour points of the image of the observed object in the television video frame are allocated. That allows significantly reducing the amount of the array of digital data transferred to the computer, as well as using for this purpose a common computer port (COM, USB), and employ almost any computer in video-measuring systems. Video measurement systems centered around video measurement can be created on the basis of a specific video processor. Video measurement is computer image processing of the observed object in the video frame of a television video signal. Integrated video-measuring systems with a common data collection and processing center can be created grounded in a specific video processor. On the basis of a specific video processor video measuring systems operating in the offline mode (without communication with the computer) can be created using the computing power of the microcontroller. A common scheme of a video measuring system, which is a block diagram of a specific video processor and oscillogram patterns of the original and video signals formed on its basis are presented.

Citation: Buyukyan S.P., Kuzianov N.A., Vasiutinskiy I.Y. Specific video processor for video measurements while solving the problems of applied geodesy. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 136–139. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-136-139.


ключевые слова: видеоизмерение, видеопроцессор, координаты контурных точек изображения в видеокадре, при-кладная геодезия.

дано описание специализированного видеопроцессора, предназначенного для преобразования телеви-зионного видеосигнала из аналогового вида в цифровой с выделением координат контурных точек изоб- ражения наблюдаемого объекта в телевизионном видеокадре, что позволяет существенно уменьшить объем массива цифровых данных, передаваемых в компьютер, осуществлять передачу через типовой компьютерный порт (COM, USB) и в видеоизмерительных системах использовать практически любые компьютеры.

для цитирования: Буюкян С.П., Кузянов Н.А., Васютинский И.Ю. Специализированный видеопроцессор для видеоиз-мерений при решении задач прикладной геодезии // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 136–139. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-136-139.

137

ГЕОдЕЗИя

введениев Государственном специализированном

проектном институте (АО «ГСПИ») более 20 лет разрабатываются видеоизмерительные си-стемы для решения различных задач приклад-ной геодезии, основанные на видеоизмерении — компьютерной обработке изображения на-блюдаемого объекта в телевизионном видео-сигнале. Типовая схема видеоизмерительной системы, представленная на рис. 1, содержит: визирную цель вЦ, закрепленную на наблюда-емом объекте нО; видеодатчик вд, установ-ленный в точке наблюдения Тн с координата-ми Хмк, Yмк в местной координатной системе, и рабочее место оператора с видеопроцессо-ром вП и промышленным компьютером ПК. в свою очередь, видеодатчик содержит объ-ектив ОБ и модуль видеокамеры МвК с ма-тричным фотоприемником МФ (ПЗС-матрица, СМОП-структура), формирующий телевизи-онный видеосигнал вС, содержащий изобра-жение визирных целей. При этом каждой точке видеокадра соответствует точка в координат-ной системе наблюдаемого объекта, перпенди-кулярной к оптической оси видеодатчика, что служит основой видеоизмерений.

специализированный видеопроцессор

Одним из основных узлов видеоизмери-тельной системы является видеопроцессор, в котором телевизионный видеосигнал преобра-зуется из аналогового в цифровой вид и полу-ченный массив цифровых данных передается в компьютер для дальнейшей обработки и вы-числения искомых параметров измерений. в существующих видеопроцессорах [1, 2] каж-дая точка видеокадра, как правило, кодиру-ется пятью байтами информации: четырьмя X, Y-координаты и одним — яркость. в стан-дартном телевизионном видеосигнале в на-правлениях координатных осей видеокадра могут выделяться соответственно 767 и 565 точек, поэтому объем массива цифровых дан-ных, передаваемый в компьютер, составляет

W = 767·565·5 ≈ 2·106 байт. (1)

для передачи такого массива цифровых данных за время одного полукадра (t = 0,02 с) скорость передачи должна быть не менее

682,2 10 10

0,02V ⋅= ≈ байт/с,

которая может обеспечиваться только по кана-лу прямого доступа к памяти компьютера, что существенно ограничивает выбор компьютера для видеоизмерительной системы.

Задача состоит в том, чтобы существенно уменьшить объем цифровых данных, переда-ваемых в компьютер, для чего в видеопроцес-соре выделяются координаты не всех, а только контурных точек изображения наблюдаемого объекта в видеокадре, яркость которых равна или больше установленного порогового значе-ния. в результате полученный массив цифро-вых данных за то же время может передаваться через типовой компьютерный порт (СОМ-порт, USB-порт), что позволяет в видеоизмеритель-ных системах использовать практически лю-бые компьютеры.

Блок-схема специализированного видео-процессора, представленная на рис. 2 [3], со-держит амплитудный компаратор АК, на один вход которого подается видеосигнал вС, а на другой — пороговое напряжение Uп, соответ-ствующее пороговой яркости точек интересуе-мого изображения в видео-кадре. Схема также содержит синхронизатор записи СЗ, кварцевый генератор G, формирователь Ф строчных СИ и кадровых КИ импульсов, двоичный счетчик

вЦ вС вП

вд

МФ

Тн

МвК

нО

ОБ

Yно

Xно

Xно, Yно

Xмк, Yмк

Xвд, Yвд Xвк, Yвк

0

Yвд

Xвд

0

Yвк

Xвк

0

ПК

Рис. 1. типовая схема видеоизмерительной системы (пояснение см. в тексте)Fig. 1. Common scheme of video measuring system (see text)

138


СТ2, регистры rG1и rG2 и микроконтроллер МК.

Работа видеопроцессора состоит в следу-ющем. С каждым строчным импульсом «обну-ляется» счетчик и начинается счет импульсов кварцевого генератора. При превышении по-тенциала видеосигнала порогового значения срабатывает амплитудный компаратор и, как показано на рис. 3, содержимое счетчика — ко-ордината Хп (передней по ходу телевизионной строки контурной точки изображения в виде-окадре) — записывается в первом регистре. При последующем уменьшении потенциала видеосигнала ниже порогового значения вновь

АК

0

Uп

вС

Запись Xп в rG1

Запись Xз в rG2

X

Y

Рис. 3. схема записи координат контурных точек изображения в видеокадреFig. 3. Scheme of recording coordinates of an image contour points

Рис. 4. видеосигнал 1 и выходной сигнал 2 амплитудного компаратораFig. 4. the video signal 1 and the output signal of the amplitude comparator 2

вС

АК

СИКИ

UпСЗ

G

ФПК

1

СT2С

r

rG1Сde

rG2Сde

d

Gt1t0

Int

МК

Рис. 2. Блок-схема видеопроцессора (пояснение см. в тексте)Fig. 2. block diagram of the video processor (see text)

139

ГЕОдЕЗИя

литеРатуРа1. Электронный ресурс: http://videoscan.ru/page/678.2. Электронный ресурс: http://videoscan.ru/page/683. 3. Буюкян С.П. видеопроцессор для видеоизмерений. Патент

РФ на изобретение № 2598790 // Бюл. № 27. 2016.

RefeRenCes1 Url: http://videoscan.ru/page/678.2 Url: http://videoscan.ru/page/683. 3. Buyukyan S.P. Video processor for video measurements.

Patent of the russian federation for invention № 2598790. 2016. Bul. № 27. [In russian].

срабатывает амплитудный компаратор и содер-жимое счетчика — координата Хз (задней кон-турной точки) — записывается во втором ре-гистре. Одновременно в счетчике-таймере Т1 считаются строчные импульсы — координаты Y пар контурных точек, расположенных на од-ной телевизионной строке. Счет продолжает-ся до тех пор, пока не сформируется кадровый импульс. Полученный массив цифровых дан-ных из памяти микроконтроллера передается в компьютер.

Осциллограммы исходного 1 и сформиро-ванного на его основе 2 видеосигналов пред-ставлены на рис. 4.

При диаметре изображения визирной цели d = 25 телевизионных строк объем цифровых данных, передаваемых в компьютер, составляет

W ≈ 3 × 25 × 4 = 300 байт,что почти в 10 тыс. раз меньше (1).

на основе специализированного видеопро-цессора создан видеоавтоколлиматор, работа-ющий в автономном режиме (без связи с ком-пьютером), с помощью которого определяется угловое положение автоколлимационного зер-кала, закрепленного на платформе. При этом выходными сигналами видеоавтоколлиматора осуществляется управление сервомеханизмом, приводящим платформу в горизонтальное по-ложение с погрешностью менее одной угловой секунды.

заключение

Созданный специализированный видео-процессор позволяет существенно уменьшить объем цифровых данных, передаваемых в компьютер, и передачу осуществлять через типовой компьютерный порт, что позволяет в видеоизмерительных системах использовать практически любые компьютеры.

140


УдК 528.486 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-140-146

о создании плановой разбивочной сети на монтажном горизонте при строительстве зданий повышенной этажности

© 2018 г. г.а. Шеховцов Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет,

Нижний Новгород, Россия[email protected]

on creation of the planned mark out network on assembling horizon while constructing the buildings of excess height

G.a. ShekhovtsovNizhny Novgorod State University of Architecture, Building and Civil Engineering,

Nizhny Novgorod, Russia [email protected]

Received October 19, 2017 Accepted March 22, 2018

Keywords: accuracy, direction angle, mark out network, resections, united algorithm.Summary. A well-known integrated method to use angular intersections for creating of mark out networks on the mounting horizon is considered. In this method, the coordinates of the reference points are determined by an intersection, and the coordinates of the points of the center network are determined by a resection. A unified algorithm for analyzing the accuracy of this method, which is based on the determination of gradients of directions, gradients of angles and gradients of distances, is proposed in the article. Visual representations of the gradients, a calculation technique, as well as a technique of orientation according to the coordinate axes are given. Arrangements for using gradients for calculating the perimeter and the closing quadratic polygon are shown. A technique of using the perimeter and closing errors for calculating the semi-major axis and semi-manor axis of the errors ellipse and their orientation is described. It is noted that the summarizing criterion makes it possible to obtain comprehensive data on the position error of the determined point. It is stated that the geometry of intersections influences on the shape and dimensions of the geometric criteria of the reference points. The influence cannot be reduced. The simplicity and high efficiency of the proposed accuracy estimation algorithm for intersections with any combination of angular and linear equal or unequal measurements with simultaneous obtaining of the maximum information about the error of the position of the determined point is noted.

Citation: Shekhovtsov G.А. On creation of the planned mark out network on assembling horizon while constructing the buildings of excess height. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 140–146. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-140-146..

Поступила 19 октября 2017 г. Принята к печати 22 марта 2018 г.

ключевые слова: дирекционный угол, единый алгоритм, засечки, разбивочная сеть, точность.Рассматривается известный комбинированный метод использования угловых засечек для создания раз-бивочных сетей на монтажном горизонте. в этом методе координаты опорных пунктов определяют прямой угловой засечкой, а координаты точек разбивочной сети определяют обратной угловой засеч-кой. в статье предлагается единый алгоритм анализа точности этого метода, который основан на опре-делении градиентов направлений, градиентов углов и градиентов расстояний. даётся наглядное пред-ставление о градиентах, методика их вычислений и ориентирования относительно осей координат.

для цитирования: Шеховцов Г.А. О создании плановой разбивочной сети на монтажном горизонте при строительстве зданий повышенной этажности // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 140–146. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-140-146.

141

ГЕОдЕЗИя

в работе [1] предлагается при строитель-стве зданий повышенной этажности (высотой до 75 м) создавать на монтажном горизонте плановую разбивочную сеть, используя комби-нацию двух видов угловых засечек — прямой и обратной.

Сущность этого метода заключается в том, что на местности выбирают несколько уда-ленных и хорошо опознаваемых целей 1, 2, 3, … (рис. 1). на исходном монтажном горизон-те намечают произвольно, как минимум, две точки Т1, Т2, …, проекции которых в процес-се строительства необходимо находить после-довательно на каждом расположенном выше монтажном горизонте (на рис. 1, как и в рабо-те [1], показаны только три исходных пункта 1, 2, 3 и одна точка Т1). в намеченной точке Т1 измеряют углы β7 и β8. Аналогичные углы β'7 и β'8 измеряют в намеченной точке Т2.

на монтажном горизонте, где создается плановая сеть, разбивают базис DE = b, рас-полагая одну из точек базиса приблизительно над точкой Т1. С точек базиса D и Е выполняют измерение горизонтальных углов β1, β2, …, β6. Принимают условную систему (систему ко-ординат здания), в которой, например, хD = 0, yD = 0, αD–E = 90°. в этой системе вычисляют координаты исходных пунктов 1, 2, 3 и точки Е базиса. Затем, используя метод обратной угло-вой засечки, вычисляют, во-первых, по ранее измеренным углам β7, β8 и β'7, β'8 координаты точек Т1, Т2 в этой условной системе и, во-вторых, элементы редукции точки Т1 относи-тельно, например, точки Е. По этим элементам отмечают на монтажном горизонте положение точки Т1. Аналогичным образом определяют и выносят на монтажный горизонт вторую точку Т2 с целью передачи на монтажный гори-зонт дирекционного угла.

в работе [1] приведена методика анализа точности такой комбинации угловых засечек по формулам, каждая из которых содержит по девять слагаемых, каждое из которых, в свою очередь, имеет от 7 до 10 и более переменных.

При этом наблюдается явное несоответствие затрат на оценку точности с объемом получа-емой по этим формулам информации только в виде СКО mx и mу в некоторой условной (на-званной авторами местной) системе координат. Особо подчеркнем, что эти формулы справед-ливы только для частного случая комбинации из трех простых прямых угловых засечек и од-ной однократной обратной угловой засечки, в которой измерено всего два смежных угла β7 и β8 (см. рис. 1).

в настоящей статье предлагается другой способ оценки точности описанного метода, который применим для засечек с любой ком-бинацией угловых и линейных равно- или не-равноточных измерений с одновременным по-лучением максимума информации об ошибке положения определяемой точки. Способ ос-нован на использования градиентов направле-ний qαi и градиентов углов qβi [2], периметра П и замыкающей qз так называемого квадрати-ческого полигона [3] и квадратического сло-жения геометрических критериев оценки точ-ности [4], в качестве которых могут выступать эллипс, подера, окружность СКО. наглядное представление о градиентах qαi и qβi показано на рис. 2.

Так (см. рис. 2, а), градиенты qαi направле-ний длиной Si вычисляют по известной формуле

21

3

S1 S4

t1

S5

S6

D1

D3

D2

S2S3

x

bd e

α1 α3

α5 α6

β1β3

β4

β5 β6

β2

β8

β7

α2

α4

Рис. 1. схема выноса точки t1 на монтажный гори-зонт методом засечекFig. 1. Schemes of of t1-point bearing-out on assembling horizon via the method of intersections

142


qαi= ρ/Si, (1)

где ρ = 206265", а размерность S зависит от конкретных условий задачи.

дирекционные углы этих градиентов вы-бирают, придерживаясь известных правил [2]: для измеренных углов β2, β4 и β5 (правые по отношению к исходной стороне D–E) ди-рекционные углы градиентов направлений qα2, qα4 и qα5 будут αЕ–1, αЕ–2 и αD–3. для изме-ренных углов β1, β3 и β6 (левые по отношению к стороне D–E) дирекционные углы градиен-тов направлений qα1, qα3 и qα6 будут α1–D, α2–D и α3–E (см. рис. 2, а). наглядное представление о градиентах qβ7

и qβ8 углов β7 и β8, измерен-

ных на определяемой точке Т1 (см. рис. 2, б), можно получить, если на сторонах этих углов отложить модули градиентов направлений q1, q2, q3 и полученные точки а, b и с соединить. Отрезок аb будет равен градиенту qβ7

, а отре-зок bс — градиенту qβ8

. Градиенты углов qβi

вычислялись по фор-мулам [2, 3]:

7

8

2 2 1 21 2 1 2 7

1 2

2 2 2 32 3 2 3 8

2 3

2 cos ;

2 cos ,

Sq q q q qD DSq q q q q

D D

−β

−β

= + − β = ρ

= + − β = ρ (2)

где S1–2, S2–3 — расстояния между пунктами 1 и 2, 2 и 3; q1, q2 и q3 — градиенты направлений сторон 1–Т1, 2–Т1 и 3–Т1 обратной угловой за-сечки, которые вычисляют по формуле (1).

направление градиента угла принимают в сторону того направления, от которого этот угол измеряется. Эти направления (дирекци-онные углы) проще всего можно определить графически или вычислить по приведенным в работе [3] формулам. Отметим, что на рис. 2, б пунктиром показан градиент ас угла β9 и его направление. Значения градиентов и их дирек-ционных углов используются для определения периметра П и замыкающей qз квадратическо-го полигона [2, 3]. в рассматриваемом нами случае только угловых измерений периметры полигона для схем на рис. 2, а и б будут соот-ветственно равны сумме квадратов градиентов направлений или углов:

Рис. 2. схемы к определению понятия градиентов и их ориентированияFig. 2. Schemes to definition of a concept of gradients and their orientations

2

3

x

d e

qα1

qα4

qα6

qα5

qα3

qα2

β3 β2

β5

β1

β6

β4

1

а

2

3

q1

q3

q2

t1

x

а

с

бqβ7

qβ8

β9 β8

β7

1

б

143

ГЕОдЕЗИя

2 2.;q qα α β βΠ = Π =∑ ∑ (3)

Замыкающую полигона qз (линию, соеди-няющую его конечную и начальную точки) в случае угловых измерений и ее румб 2φ' вы-числяют по формулам [2, 3]:

2 2 2 2 2 2 2, ,

2,

2,

( ) ( ) ( ) [ sin 2 ] [ cos 2 ] ;

[ sin 2 ]2 arctg arctg ,

[ cos 2 ]

x

x

q q q q q

q qq q

α β α β

α β

α β

= + = α + α

α′ϕ = =

α

ç y

y (4)

где qy и qx — проекции замыкающей на оси ко-ординат; α — дирекционный угол соответству-ющего градиента qα или qβ.

название румба 2φ' определяют по знакам qy и qx. По величине и названию румба находят дирекционный угол φ большой полуоси А гео-метрического критерия. По величине периме-тра П и замыкающей qз находят большую А и малую В полуоси этого критерия:

2 2

2 22 2; ,

m mA B

q qβ β= =

Π − Π +ç ç

(5)

где mβ — СКО угловых измерений. Обратим внимание, что точность положе-

ния точки Т1 (см. рис. 1) зависит, во-первых, от точности определения координат исходных пунктов 1, 2, 3 и, во-вторых, от точности обрат-ной угловой засечки. Так, ошибка положения пункта 1 может характеризоваться геометриче-ским критерием оценки точности в виде эллип-са ошибок, подеры эллипса или окружности СКО прямой угловой засечки 1–D–E, пункта 2 — геометрическим критерием прямой угловой засечки 2–D–E, пункта 3 — геометрическим критерием прямой угловой засечки 3–D–E. Поэтому оценку точности обратной угловой засечки 1–2–3–Т1 необходимо проводить с учетом ошибок исходных пунктов 1, 2, 3, что предлагается выполнять путем упомянутого ранее квадратического сложения геометриче-ских критериев.

Рассмотрим эту методику оценки точно-сти на примере, который взят из работы [1]. Исходные данные (графы 1–4) и результаты оценки точности трех прямых и двух обратных

угловых засечек по предлагаемой методике при СКО mβ = 5" приведены в табл. 1.

По формулам (1) и (2) подсчитаны гради-енты направлений, углов и их квадраты (гра-фы 5–7). По формулам (4) найдены проекции каждой стороны полигона на оси координат (графы 8, 9). Сумма граф 7 равна периметру П квадратического полигона. Суммы граф 8 и 9 представляют собой проекции qy и qх замыка-ющей qз этого полигона на координатные оси у и х, по которым вычисляют с помощью формул (4) ее величину (графа 10), ее румб 2φ' и дирек-ционный угол φ большой полуоси А эллипса ошибок (графа 13). По формулам (5) находят большую А и малую В полуоси эллипса СКО (графы 11, 12).

Как следует из табл. 1, если ограничи-ваться только угловыми измерениями, то при СКО mβ = 5" значения полуосей в случае пря-мых угловых засечек будут А = 28,4÷35,3 мм и В = 3,5÷3,7 мм, а в случае обратных угловых засечек — А = 4,4÷6,0 мм и В = 1,9÷2,4 мм.

Таким образом, погрешность положения каждой точки 1, 2, 3 характеризуется соответ-ствующим геометрическим критерием оценки точности. в свою очередь, эти точки — исход-ные пункты по отношению к точке Т1. Поэтому оценивать точность положения точки Т1 не-обходимо с учётом ошибок исходных данных. для этого следует провести квадратическое сложение графическим или аналитическим способом геометрических критериев исходных пунктов и геометрического критерия, характе-ризующего точность положения точки Т1 (точ-ность обратной угловой засечки).

Аналитическое решение осуществляется по приведенным ранее формулам (3)–(5), кото-рые в данном случае будут иметь вид:

2 2[( )];i iA BΠ = + (6)

2 2 2 2 2 2 2

2 2

2 2

( sin 2 cos[ ) ] [( ) ] ;

][ ]

2

[( )sin 22 arctg ;( ) cos 2

i i i i i i

i i i

i i i

q A B A BA BA B

= − ϕ + − ϕ

− ϕ′ϕ =− ϕ

ç

(7)

144


; .2 2

q qA Bn n

Π + Π −= =ç ç (8)

Результаты квадратического сложения че-тырех указанных здесь геометрических кри-териев с использованием формул (6)–(8) пред-ставлены в табл. 2.

в табл. 2 также представлены два варианта обратной угловой засечки, когда в ней изме-рены всего два угла β7, β8 и когда ещё допол-

нительно измерен угол β9 (см. рис. 2, б). Оба варианта квадратического сложения дали прак-тически одинаковые результаты (графы 7–9). Это говорит о том, что с какой бы высокой точ-ностью не проводились на рабочем монтаж-ном горизонте угловые измерения, основное влияние на точность положения выносимой точки Т1 оказывает точность определения коор-динат исходных пунктов 1, 2, 3 (иначе размеры геометрического критерия каждого пункта).

Т а б л и ц а 1исходные данные и характеристика угловых засечек

Засечка, углы

направ-ления

αi, угл. градусы Si, Di, м qαi, с/мм qβi

, αqβi

(qαi)2,

(qβi)2

2 sin 2iq α 2 cos 2iq α qз,с2/мм2 A, мм В, мм

2φ′,φ, угл. гра-

дусы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Прямые угловые засечки1–D–E(β1, β2)

1–DE–1

163331

206224

1,000,92

––

1,000,85

–0,56–0,72

0,830,45 1,81 35,3 3,7

45СЗ

157,5Сумма граф 7–9 1,85 –1,28 1,282–D–E(β3, β4)

2–DE–2

21119

224204

0,921,01

––

0,851,02

0,750,63

0,400,81 1,83 35,1 3,7

49Св24,5Сумма граф 7–9 1,87 1,38 1,20

3–D–E(β5, β6)

D–33–E

1748

202202

1,021,02

––

1,041,04

–0,220,29

1,021,00 2,02 28,4 3,5

2Св1,0Сумма граф 7–9 2,09 0,07 2,02

Обратная угловая засечка по двум углам

1–2–3–Т1

(β7, β8)

1–Т2–Т2–T3–Т

1482012017

206182182224

1,001,131,130,92

0,96258°2,04195°

0,92

4,16

0,37

2,08

–0,84

3,60 3,70 6,0 2,442Св21

Сумма граф 7–9 5,08 2,46 2,76Обратная угловая засечка по трём углам

1–2–3–Т1

(β7, β8, β9)

1–Т2–Т2–T3–Т3–Т1–Т

14820120177

148

206182182224224206

1,001,131,130,920,921,00

0,96258°2,04195°1,82167°

0,92

4,16

3,31

0,37

2,08

–1,45

–0,84

3,60

2,985,83 4,4 1,9

42Св21

Сумма граф 7–9 8,40 1,00 5,74

Т а б л и ц а 2Результаты квадратического сложения геометрических критериев

Точки, засечки

Аi, мм

Вi, мм

2φiʹ, угл. градусы

qз,(с/мм)2

П,(с/мм)2

2φ0, угл. градусы

А0, мм

В0, мм

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 35,3 3,7 315

2640,9 3366,0 356 27,4 9,52 35,1 3,7 23 28,4 3,5 49

Обратная угловая засечка (2) 6,0 2,4 42Обратная угловая засечка (3) 4,41 1,88 42 2631,1 3347,3 355 27,3 9,5

145

ГЕОдЕЗИя

Зная А0, В0 и φ0, можно вычислить ошибки m и mП положения точки Т1 одновременно по любым двум взаимно перпендикулярным на-правлениям по формулам:

2 2 2 2 2

0 02 2 2 2 2

0 0

cos sin ;

sin cos ,i i

i i

m A Bm A BΠ

= θ + θ

= θ + θ (9)

где θi = (φ0 – αi) — угол между большой осью геометрического критерия (в данном случае подеры) и ее искомым радиус-вектором; φ0, αi — соответственно дирекционный угол боль-шой оси подеры и стороны засечки.

По формулам (9) вычислены ошибки mx = 27,4 мм и my = 9,5 мм точки Т1, которые в работе [1] равны соответственно 35 и 8 мм. Аналогичным образом можно определить па-раметры геометрического критерия точки Т2. Сложив квадратически геометрические крите-рии точек Т1 и Т2, получим так называемый от-носительный геометрический критерий, харак-теризующий точность взаимного положения этих точек, в частности СКО расстояния меж-ду ними и дирекционного угла линии их сое-диняющей. Отметим, что если ограничиваться только угловыми измерениями, то, как следует из табл. 2, основное влияние на форму и раз-меры А0 и В0 геометрического критерия (графы 8 и 9) оказывает геометрия прямых угловых засечек 1–D–E, 2–D–E, 3–D–E. Уменьшить это влияние путем улучшения геометрии засечек невозможно, поскольку длины сторон засечек в разы превышают длину базиса D–E. Кроме того, при СКО mβ = 5" значения полуосей А0 = 27,4 мм и В0 = 9,5 мм достигают недопу-стимых размеров, что, естественно, приведет к недопустимой погрешности разбивки точки Т1 на монтажном горизонте. Поэтому утвержде-ние [1] о высокой точности данного метода (на основе только угловых измерений) преждевре-менно.

Считаем, что наиболее действенный спо-соб повышения точности предложенного в работе [1] и заслуживающего внимания комби-нированного метода засечек — линейно-угло-вые измерения с использованием тахеометров безотражательного типа. Причем, измеряемые расстояния от точек D, E и T1, Т2 до пунктов 1, 2, 3 не должны превышать технических возможностей применяемого прибора. Так, с помощью тахеометра SET 530r/r3 фирмы «SOKKIA» можно измерять расстояния без от-ражателя (пленки или призмы) до 350 м с точ-ностью (3+2⋅10–6S) мм. При этом геометрия за-сечек практически не повлияет на их точность. Расчеты показывают, что при СКО mβ = 5" и mS = 3 мм получим для рассмотренного выше примера А0 = 3,1 мм и В0 = 2,2 мм.

Отметим, что изложенные в статье теоре-тические основы единого алгоритма оценки точности любых геодезических засечек заклю-чаются в определении периметра квадратиче-ского полигона, замыкающей и ее ориентиров-ки относительно координатных осей. для этого необходимо определить всего лишь градиенты, соответствующие выполненным угловым, ли-нейным или линейно-угловым измерениям. в результате можно найти практически любые известные в геодезии на данный момент ска-лярные оценки точности [3], производя одно-временно геометрическую интерпретацию как вычислительных операций, так и получаемых результатов.

Благодарности. Автор благодарит профессора Ю. Федосеева за ценные замечания, способ-ствующие улучшению статьи.

acknowledgements. The author expresses gratitude to professor Yu. fedoseev for valuable comment on the paper which has helped to improve it.

146


литеРатуРа1. Клюшин Е.Б., Власенко Е.П., Заки Мохамед Зейдан

эль-Шейха. Создание плановой разбивочной сети на монтажном горизонте при строительстве зданий повы-шенной этажности // Изв. вузов «Геодезия и аэрофото-съемка». 2009. № 5. С. 48–54.

2. Сомов Г.Е. Градиенты и линии положения в геоде-зии // Тр. харьковского сельскохозяйственного институ-та. 1967. Т. 59/90. 202 с.

3. Шеховцов Г.А. Оценка точности положения геодези-ческих пунктов. М.: недра, 1992. 255 с.

4. Павлов ф.ф. Кривые средних ошибок // науч. тр. МГИ. 1950. вып. 8. С. 373–391.

RefeRenCes1. Klyushin E.B., Vlasenko E.P., Zaki Mochamed Zeydan

El-Scheycha. Creating Horizontal range Network in the Assembling level when Building Multistorey Housings. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2009, 5: 48–54. [In russian].

2. Somov G.Е. Gradients and lines of position in geodesy. Tr. Har'kovskogo sel'skohozyaystvennogo instituta. Transactions of Kharkov agricultural institute. 1967, 59/90: 202 р. [In russian].

3. Shekhovtsov G.A. Otsenka tochnosti polozheniya geodesicheskich punktov. Estimation of positioning accuracy of geodetic points. Moscow: Nedra, 1992: 255 p. [In russian].

4. Pavlov F.F. Curves of mean errors. Nauch. tr. MGI. labours scientific MGI. 1950, 8: 373–391. [In russian].

147

ГЕОдЕЗИя

Задача оптимального проектирования фор-мулируется следующим образом: найти неко-торые параметры x1, x2, …, xm, которые обес-печивают экстремальное значение целевой функции [1] y = f(x1, x2, …, xm). (1)

Экстремум функции (1) определяется при соблюдении ряда условий — ограничений ти-па равенств или неравенств ai ≤ Fi(x1, x2, …, xm) ≤ bi. (2)

в результате решения задачи получают па-раметры x1, x2, …, xm. Они будут оптимальны-

УдК 528.11 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-147-151

к вопросу об оптимальном проектировании геодезических сетей ©2018 г. лэ ань куонг


revisiting the question of the optimal engineering of geodetic networksle anh Cuong


Received Deсember 6, 2017 Accepted March 30, 2018

Keywords: geodetic network, optimal designing, position error, recurrent way of equalizing.Summary. Scientifically based design of geodetic measurements provides for an optimal work plan. Such a plan is aimed to ensure that the required quantities are obtained with the highest or necessary accuracy for given conditions. It is vital to develop an optimal measurement plan for engineering of geodetic networks and networks of special purpose. Those network types usually require precise position determination of network points. Methods of mathematical programming are used to complete those tasks. Using specific software it is possible to make a huge number of calculations. Many hydraulic structures have been modernized and built in recent years in Vietnam. Monitoring and observation over the deformations of hydraulic structures are extremely important. Geodetic networks for tracking the horizontal displacements of the hydroelectric power station have severe and strict requirements for accuracy and for the measurements time. Therefore, it is necessary to develop optimal measurement plans. In the last two decades so-called recursion equalization has been widely used. It makes possible to obtain immediately a matrix of inverse weights of unknown quantity without drawing up normal equations as new measurements are introduced into the network and redundant measurements are removed. Thanks to professor Yu. I. Markuse and his research recursion method is widely used where it might be helpful, for instance, for optimal geodetic networks engineering.

Citation: Le Anh Cuong. revisiting the question of the optimal engineering of geodetic networks. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyomka». Izvestia vuzov «Geodesy and Аerophotosurveying». 2018, 62 (2): 147–151. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-147-151.


ключевые слова: геодезическая сеть, оптимальное проектирование, ошибка положения, рекуррентный способ уравнивания.

Рассматривается вопрос об определении оптимального плана измерений линейной геодезической сети при количестве минимально измеряемых сторон, максимальной точности положения наблюдаемых пунктов и заданной предельной ошибки их положения. Применение рекуррентного способа уравни-вания и использование программного обеспечения позволяют быстро оценивать варианты проектиро-вания геодезической сети. Это эффективный метод для оптимального проектирования геодезических сетей наблюдения за горизонтальными смещениями гидроэлектростанций.

для цитирования: Лэ Ань Куонг. К вопросу об оптимальном проектировании геодезических сетей // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 147–151. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-147-151.

148


ми, если соответствуют экстремуму целевой функции (1) и условиям (2).

При наблюдениях за деформациями гидро-электростанций в дополнение к требованиям точности необходимо также сократить время измерений. Значит, следует измерять сети в более короткий срок для обеспечения точной и своевременной подачи информации о дефор-мациях сооружений. в полевых геодезических работах измерение углов занимает больше времени, чем измерение сторон. Кроме того, современный электронный тахеометр позво-ляет измерять сторону с высокой точностью. Поэтому линейная геодезическая сеть, исполь-зуемая при наблюдениях за горизонтальными смещениями гидроэлектростанций, сокращает время выполнения работ (именно для умень-шения трудовых затрат), при этом обеспечивая точность. в статье рассматривается вопрос об определении оптимальной схемы измерений линейной геодезической сети при количестве минимально измеряемых сторон, максималь-ной точности положения наблюдаемых пун-ктов и заданной предельной ошибки их по-ложения mпред (значение mпред указывается в техническом плане строительства ГЭС).

Целевыми функциями являются: мини-мальное число измеренных сторон и меньшая из максимальных ошибок положения наблюда-емых пунктов. Условием является наибольшее значение ошибок положения наблюдаемых пунктов, не превышающее заданной предель-ной ошибки. в дополнение к этому условию, в зависимости от каждого конкретного сооруже-ния, могут существовать условия о числе из-меренных сторон до каждого пункта для жест-кости схемы сети.

Чтобы решить эту задачу с применением рекуррентного способа уравнивания выполня-ем ряд шагов.

1. Проектирование сети со всеми возмож-ными измеряемыми сторонами.

2. Определение всех вариантов сочетаний Nj по j исключаемых измеряемых сторон из n возможных (j = 1, 2, …, r), где r — число из-быточных измерений, r = n – t; t — число неиз-вестных.

Число сочетаний Nj из n по j составляет:

! .!( )!

jn

nCj n j

=−

(3)

3. По формуле рекуррентного уравнива-ния для удаления избыточных измерений оце-ниваем точность сети и проверяем условие об ошибках положения наблюдаемых пунктов (m ≤ mпред) после каждого исключения вариан-тов из множеств Nj. Это делается, начиная с j = 1 до r. находим первый вариант из N1, который удовлетворяет условию. далее проверяем на со-ответствие условию варианты из N2, N3, ..., Nr. если на каком-либо Nk не находится вариан-та, удовлетворяющего условию, то программа завершает вычисления и выводит результат. Тогда максимальное число сторон, которое можно исключить, равно (j – 1). Отсюда следу-ет, что число минимально необходимых изме-ряемых сторон равно k = n – (j – 1).

Формула рекуррентного способа уравнива-ния для удаления i-й группы избыточных изме-рений имеет вид [2, 3]:

11 ,T

i i i i i−

−= −Q Q Z n Z (4)

где Qi — матрица обратных весов неизвест-ных; 1 ;T T

i i i−=Z Q A аi — матрица коэффици-ентов параметрических уравнений поправок,

1 11 ;T T

i i i i i i i i− −

−= − + = − +N P a Q a P a Z Pi — ма-трица весов результатов измерений.

в частном случае, когда ai — вектор коэф-фициентов параметрических уравнений по-правок i, формула (4) имеет вид:

11

1 ,Ti i i ig−= −Q Q Z Z (5)

где 1 ,T Ti i i−=Z Q a 1 1

1 ;T Ti i i i i i i ig p p− −

−= − + = − +a Q a a Zpi — вес результата измерения i.

если уравнивание начинается с i = 1, то ис-ходная матрица Q0 = 10m e, где e — единичная матрица, m равно 8 или 9 [4].

веса результатов измерений вычислены по формуле 2 2 ,i ip m= µ (6)где μ — средняя квадратическая ошибка едини-цы веса; mi — средняя квадратическая ошибка i-го измерения.

149

ГЕОдЕЗИя

Ошибки положения наблюдаемого пункта вычисляются по формулам:

; ; .x xx p xxm Q m Q m Q Q= µ = µ = µ +y yy yy (7)

4. Оцениваем точность сети всех вариан-тов z исключаемых измеряемых сторон из n возможных измеряемых сторон (z = n – k) и на-ходим максимальную ошибку положения наб-людаемых пунктов после каждой оценки вари-антов из множеств Nz (число сочетании Nz из n по z вычисляется по формуле (3)).

5. Из найденных нами максимальных оши-бок находим минимальную. Благодаря этому

получаем оптимальную схему измерений с максимальной точностью. Блок-схема про-граммы приведена на рис. 1.

Пример вычисления

Пусть имеется геодезическая сеть, которая сначала проектировалась со всеми возможны-ми измеренными сторонами (рис. 2). Она стро-ится для наблюдения за горизонтальными сме-щениями шешан 3-ГЭС.

в сети (см. рис. 2) шесть исходных пун-ктов: T1, T2, T3, T4, T5, T6 и шесть наблю-

Определение вариантов сочетаний из n по j Nj, (j =1, 2,…r)

вычисление матрицы Q со всеми возможными измеряемыми сторонами

вычисление ошибок положения наблюдаемых пунктов

выбор вариантов сочетания Nj

Количество минимально необходимых измеренных сторон k

выбор вариантов сочетании Nz(z = n – k)

вывод варианта с максимальной точностью Оценка точности всех вариантов сети

j = j + 1

i = i + 1

Исключение множества измеряемых сторон и вычисление матрицы Qi по формуле (4) или (5)

(i = 1, 2,… Cnj)

ввод исходных данных сети

(mi)max ≤ mпред ? i ≥ Cnj ?

j ≥ r ?

нет

да

да

да

нет

нет

Рис. 1. Блок-схема программы решения задачи оптимального проектирования линейной геодезической сетиFig. 1. block diagram of the program for solving the problem of optimal engineering of a linear geodetic network

150


даемых пунктов: M1, M2, M3, M4, M5, M6. Координаты исходных и проектных пунктов определяемой геодезической сети приведены в табл. 1.

Число возможных измеряемых сторон — 28 (табл. 2), измерения производятся тахеоме-тром «Trimble 5601 Dr» с точностью измере-ния ms = 2 mm + 2 ppm.

Предельная ошибка положения наблюда-емых пунктов принимается mпред = 4,5 мм, ко-торая указывается в техническом плане стро-ительства шешан 3-ГЭС. для проектирования этой геодезической сети добавляют условие: количество измеренных сторон до каждого пункта не менее трех, поскольку необходимо иметь избыточное измерение при определении координат наблюдаемого пункта.

После выполнения описанных выше шагов с применением программного обеспечения, находим:

число минимально необходимых измеряе-мых сторон геодезической сети наблюдения за горизонтальными смещениями шешан 3-ГЭС равно 19;

шесть вариантов измерения 19-ти сторон достигают наивысшей точности. Стороны, ко-торые исключены в этих вариантах:

1) T3-M1, T4-M1, T5-M4, T6-M3, M1-M2, M1-M3, M2-M3, M4-M6, M5-M6.




Т6

Т4

Т3

Т2

Т5

М4

М5

М6 М3

М1

Т1

М2

Рис. 2. геодезическая сеть наблюдения за горизон-тальными смещениями Шешан 3-гЭсFig. 2. Geodetic network for observations over horizontal displacements of the Sesan 3-hydroelectric power station

Т а б л и ц а 1координаты пунктов геодезической сети наблюдения Шешан 3-гЭс

№ Исходные пункты

Координаты№ Определяемые

пунктыПроектные координаты

X, м Y, м X, м Y, м

1 t1 1572069,4747 470029,5600 7 M1 1572314,0976 469900,98492 t2 1572458,8928 469930,1014 8 M2 1572329,5269 469896,83343 T3 1572061,8238 469977,8541 9 M3 1572344,9741 469892,56074 T4 1572445,0920 469874,0561 10 M4 1572297,5538 469860,53275 T5 1571969,5095 469612,5258 11 M5 1572317,1353 469855,46156 T6 1572327,0111 469451,4723 12 M6 1572342,5259 469848,6101

Т а б л и ц а 2список возможных измеренных сторон геодезиче-

ской сети наблюдения Шешан 3-гЭс№ Сторона № Сторона

1 T1–M1 15 T5–M12 T1– M2 16 T5–M43 T1– M3 17 T5–M54 T2– M1 18 T5–M65 T2–M2 19 T6–M36 T2–M3 20 T6–M47 T3–M1 21 T6–M58 T3–M2 22 T6–M69 T3–M3 23 M1–M210 T3–M4 24 M1–M311 T4–M1 25 M2–M312 T4–M2 26 M4–M513 T4–M3 27 M4–M614 T4–M6 28 M5–M6

151

ГЕОдЕЗИя



Исходя из этого и полевых условий (воз-можность удобного измерения), оптимальная схема измерений при максимальной точности положения наблюдаемых пунктов и 19-ти из-меряемых сторонах приведена на рис. 3 (ис-ключены стороны: T3-M3, T4-M1, T5-M6, T6-M3, M1-M2, M1-M3, M2-M3, M4-M5, M4-M6). Ошибки положения наблюдаемых пунктов приведены в табл. 3.

Т а б л и ц а 3ошибки положения наблюдаемых пунктов

№ ПунктыСредняя квадратическая ошибка, мм

mx mymp

1 M1 1,2 2,5 2,82 M2 1,3 3,9 4,13 M3 1,3 3,7 4,04 M4 1,8 1,7 2,55 M5 2,1 1,9 2,86 M6 1,9 2,1 2,8

выводы

Геодезические сети наблюдения за гори-зонтальными смещениями ГЭС имеют вы-сокие и строгие требования по точности и по времени измерений. Поэтому необходимо про-ектировать оптимальные схемы измерений.

Применение рекуррентного способа урав-нивания и использование программного обес-печения позволяют быстро оценивать вариан-ты проектирования геодезической сети. Это — эффективный метод для оптимального про-ектирования геодезических сетей наблюдения за горизонтальными смещениями гидроэлек-тростанций.

Т6

Т4

Т3

Т2

Т5

М4

М5

М6 М3

М1

Т1

М2

Рис. 3. схема оптимального плана измерений гео-дезической сети наблюдения за горизонтальными смещениями Шешан 3-гЭс Fig. 3. Measurement diagram of the geodetic network to observe ovrer horizontal displacements of the Sesan 3-hydroelectric power station

литеРатуРа1. Тамутис З.П. Проектирование инженерных геодезиче-

ских сетей. М.: недра, 1990. 138с.2. Маркузе Ю.И., Голубев В.В. Теория математической обра-

ботки геодезических измерений / Под общ. ред. Ю.И. Маркузе. М.:Академический Проект Альма Матер, 2010. 247 с.

3. Голубев В.В. Теория математической обработки геодези-ческих измерений. М.: Изд-во МИИГАиК, 2016. 422 с.

4. Маркузе Ю.И., Лэ Ань Куонг, чан Тиен Ранг. Исследование исходной матрицы обратных весов неизвестных при рекур-рентном способе уравнивания измерений // Геодезия и карто-графия. 2016. № 11. С. 7–10. DOI: 10.22389/0016-7126-2016-917-11-7-10.

RefeRenCes1. Tamutis Z.P. Praektirovanie inzhenernykh geodezicheskikh

setey. Designing of engineering geodetic networks. Moscow: Nedra, 1990: 138 p. [In russian].

2. Markuze Yu.I., Golubev V.V. Teoriya matematicheskoi obrabotki geodezicheskikh izmereniy / Pod obsh. red. Yu. I. Markuze. Theory of mathematical processing of geodetic measurements. Moscow: Akademicheskiy proekt Al’ma Mater, 2010: 247 p. [In russian].

3. Golubev V.V. Teoriya matematicheskoi obrabotki geodezicheskikh izmereniy. Theory of mathematical processing of geodetic measurements. Moscow: Izd-vo MIIGAiK, 2016: 422 p. [In russian].

4. Markuze Yu.I., Le Anh Cuong, Tran Tien Rang. The research of an initial matrix of the return scales of unknown at the recurrent equalization measurement method. Geodeziya i kartografiya. Geodesy and Cartography. 2016, 11: 7–10. [In russian]. DOI: 10.22389/0016-7126-2016-917-11-7-10.

152


каРтогРафия

УдК 528.9 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-152-156

виды картографических произведений, созданных по результатам межевания земель России в середине XiX века

© 2018 г. а.л. степанченкоМосковский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

[email protected]

types of cartographic products created using the data of land-surveying of russia in the middle of the XiX century

a.l. Stepanchenko Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia

[email protected] December 12, 2017 Accepted March 30, 2018

Keywords: land surveying, Mende surveys, topographic land surveying maps and atlases.Summary. Since 1765, by decree of Empress Catherine II geodetic works called the General surveying began to be carried out in the russian Empire. The main task of surveying was the registration of state and other land holdings which were to have the boundaries fixed legally and technically. Surveying work is a slow process so the data of the General survey became obsolete. In 1846 the russian geographical society initiated a new surveying to update the cartographic materials of General land survey and clarify the location of boundaries of land use. As an experiment, work was commissioned to start with the area of the Tver province and consolidated efforts of the Military and Survey departments under the overall command of General Mende. for almost 20 years, surveying covered the territory of 8 provinces with a total area of 345,000 square verst. As a result, multi-color topographic surveying plans, maps and even atlases were created, and valuable information on land use was collected to so-called «Economic notes». Boundary topographic maps served as the beginning of thematic (special) mapping of the country. Topographic survey of the Central European provinces of the russian Empire in the middle of the XIX century under the command of General-lieutenant A.I. Mende is one of the most important stages of the history of cartography in our country.

Citation: Stepanchenko A.L. Types of cartographic products created using the data of land-surveying of russia in the middle of the XIX century. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyеmka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 152–156. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-152-156.


ключевые слова: межевание, съемки Менде, топографические межевые карты и атласы.Топографо-геодезические съемки Центрально-европейских губерний Российской империи под руко-водством генерал-лейтенанта А.И. Менде являются одним из важнейших этапов истории картографии нашей страны. в статье рассмотрены предпосылки и необходимость проведения столь масштабных и весьма значимых работ, выполненных совместными усилиями военного и Межевого ведомств в сере-дине XIX в. Освещены основные картографические результаты съемок – топографические межевые карты и атласы.

для цитирования: Степанченко А.Л. виды картографических произведений, созданных по результатам межевания земель Рос-сии в середине XIX века // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 152–156. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-152-156.

153

КАРТОГРАфИя

в России в середине XVIII в. реформы, начатые императором Петром I в области го-сударственного устройства и управления зе-мельно-кадастровыми отношениями, продол-жали развиваться очень медленно. Большое количество землевладений не было оформлено должным образом, а некоторые и вовсе не име-ли установленных границ, в связи с чем пери-одически возникали недоразумения и споры, а государство недополучало в казну большие суммы. Многие владения были расположены чересполосно, имели неправильные очертания границ и другие недостатки. все это требовало проведения общегосударственных мероприя-тий по упорядочению земельных отношений, коим и стало Генеральное межевание.

19 сентября 1765 г. екатерина II подписала «высочайший манифест о генеральном разме-жевании земель во всей Империи». Манифест и «Генеральные правила, данные Межевой ко-миссии для сочинения по оным Межевой ин-струкции», устанавливали цель Генерального межевания: — «…утвердить спокойствие, права и надежность каждого владельца в его имении». Главная задача межевания состояла в регистрации казенных и других земельных владений, а также в создании сети генераль-ных дач (округов), границы которых были бы закреплены юридически и технически.

Объектом генерального межевания служи-ли обширные участки земли вокруг одного или нескольких поселений, внутри которых были земли помещиков, церкви и других владельцев. С 1806 г. начался следующий этап земельной реформы в России — «Специальное межева-ние», целью которого было размежевание гене-ральных дач с установлением граничных меж (границ) между ними. Специальное межевание затрагивало интересы владельцев земель, съе-мочные работы продвигались медленно и дан-ные генерального межевания устаревали.

Законы, принятые в 30-е – начале 40-х го-дов XIX в. для ускорения Специального ме-жевания, не принесли ожидаемого результата. в 1846 г. Русское географическое общество (РГО) выступило с предложением о проведе-

нии астрономо-геодезических работ для обнов-ления картографических материалов генераль-ного межевания и уточнения местоположения границ землепользования. Уточненные грани-цы землепользования могли служить основой для установления качества землевладений.

данную инициативу поддержали межевое и военное ведомства, и уже 25 сентября 1847 г. был издан высочайший указ о начале межевых работ. в результате этих работ планировалось получить топографические карты, совмещаю-щие в себе сведения о местности, необходи-мые военному и межевому ведомству, а также статистические описания по запросам мини-стерства внутренних дел.

Съемка земель выполнялась под наблю-дением генерал-майора Генерального штаба А.И. Менде. Производителями работ высту-пили совместно военное и межевое ведомства.Межевому ведомству (к началу XIX в. Межевой корпус) устанавливалось в обязанность завер-шение Генерального межевания. Эта съемка земель получила впоследствии наименование «съемок Менде».

Работы планировалось начать с Тверской губернии. в последующих указах о «продол-жении геодезических работ в губерниях, ле-жащих на восток от московского меридиана» приводился порядок ведения съемок по губер-ниям:«… начав в нынешнем году с Рязанской губернии, по окончании Рязанской приступить к съемке Владимирской, потом ярославской, Тамбовской, Воронежской, Пензенской, Нижегородской, Симбирской, Саратовской и Казанской губерний так, чтобы в 1859 г. все эти губернии были сняты»[1].

При выполнении межевания под руковод-ством генерала Менде картографическая сто-рона дела состояла в создании карт уездов на основании съемочных данных в масштабах 1:42 000 (1 верста в 1 дюйме), 1:84 000 (2 вер-сты в 1 дюйме) и 1:126 000(3 версты в 1 дюй-ме) (рис. 1).

Компоновка территории каждого уез-да выполнялась в прямоугольной рамке.Изображение территории уезда было разде-

154


лено на одноформатные листы (39×53 см), собранные в папки. Число папок соответ-ствовало числу уездов. Соединение листов в стык позволяло получить целостное изобра-жение уезда. на рис. 2 приведена схема на-резки на листы на примере карты Ржевского уезда.

все листы карты пронумерованы, данная номенклатура представляет собой сочетания римских и арабских цифр, например, IV.7, где римская цифра означает номер уезда, а араб-ская — номер листа карты. За начало нуме-рации обычно принимается северо-западный угол рамки карты уезда (губернии), сборный лист карт уездов отсутствует. в топографи-ческом губернском атласе, помимо номенкла-туры листа, дается номер страницы атласа.

в атласе приведен сборный лист c указанием номенклатуры листов карт уездов [3].

в некоторых случаях номенклатура листов карт уезда состоит из четырех символов: трех латинских букв и одной арабской цифры, на-пример, N:O:A:1. Первые две буквы соответ-ствуют сторонам света: N (север), S (юг), W (за-пад), O (восток). Третья буква вместе с цифрой составляют номенклатуру соответствующего листа. в свою очередь, каждый лист делится на четыре части, каждая из которых имеет свой номер в пределах листа.

Так как уезды компонуются раздельно, для согласования и совместного использова-ния приграничных территорий соседних уез-дов, которые отображаются на раздельных листах, общие участки границы соседних

Рис. 1. фрагмент карты Ржевского уезда тверской губернии масштаба 2 версты в дюйме (1:84 000), изд. 1853 г. [2]Fig.1. the map of rzhev uyezd tver province in the scale 2 verst per inch (1:84 000), ed. 1853 [2]

155


уездов обозначены буквами A, B, С, D и т.д. в «Изъяснении букв» на карте уезда дается по-яснение: «от в до А — граница Зубцовского уезда, от А до G — граница Старицкого уезда, от G до D — граница Осташковского уезда».

Межевые топографические карты уездов по содержанию близки к современным топо-графическим картам. Они созданы на все сель-скохозяйственные земли и города губерний. на этих картах показаны границы участков землепользования и границы административ-но-территориального устройства. Их площади, население, землепользователи и их деление по сословиям приведены в таблицах. в то же время с большой подробностью изображаются и все элементы содержания, принятые для то-пографических карт. Картографическая сетка проведена на всех картах через 1°, счет долгот — от Парижского меридиана.

Картографическое изображение дано в пределах границ уезда. на сопредельной терри-тории отображаются некоторые крупные насе-ленные пункты, крупные реки и главные дороги даются до рамки, направления главных дорог подписываются. Основную площадь сопредель-ной территории листовой карты уезда занима-

ют: титул карты уезда, изъяснение знаков (таб-лица условных знаков) и букв, планы уездных центров и некоторых крупных городов.

Планы уездных центров составлены на отдельных листах в масштабе 1:21 000 (250 саженей в дюйме). на планах пронумеро-ваны выдающиеся здания и сооружения, глав-ные улицы, площади и другие объекты. в соот-ветствии с порядковыми номерами в пределах внутренней рамки карты уезда даны таблицы, в которых приведены экономико-статистиче-ские характеристики уездного центра и его выдающихся объектов (число жителей, из них дворян, духовенства, крестьян и других сосло-вий, общая площадь города, в том числе пло-щади, занятые домами, улицами и т.п.).

для целостного отображения всей террито-рии губернии предполагалось создавать меже-вые топографические атласы (рис. 3) на основе созданных карт уездов. К сожалению, были из-даны только атласы Тверской (1853 г.), Рязанской (1860 г.) и Тамбовской (1862 г.) губерний.

Таким образом, межевание предполагало выполнение комплекса взаимосвязанных ра-бот, каждый этап которых завершался карто-графическим отображением объектов земле-пользования. Картографическая сторона дела состояла в создании следующих картографи-

Рис. 2. схема расположения листов межевой то-пографической карты Ржевского уезда тверской губернии, изд. 1853 г.Fig. 2. the layout of the sheets of boundary and topographic maps of rzhev uyezd tver province, ed. 1853

Рис. 3. фрагмент титульного листа атласа Рязанской губернии, 1860 г. [4]Fig. 3. Fragment of title page of atlas of ryazan province, ed. 1860 [4]

156


ческих произведений.1. Межевые топографические карты уез-

дов, которые выполнены на основе съемочных работ, правил построения содержания карт и единых условных знаков.

2. Межевые топографические атласы гу-берний, которые представляют собой собрание межевых топографических карт уездов.

3. Текстовое приложение «Экономические примечания» — свод подробных сведений об угодьях, их урожайности, владельцах земель и др., а также объектах, с которыми связаны гра-ницы землевладений.

4. Межевые топографические карты и планы специального назначения. Они слу-жили для нужд ведомств и отдельных земле-владельцев. например, специальные карты и планы для описи государственных имуществ, определения их доходности и регулирования казенных имений западных губерний. в них дана характеристика земель и строений в на-селенных пунктах по их принадлежности (церковные, вакантные, общественные и др.), по виду хозяйственного использования земель (усадебные, пахотные, сенокосы, выгоны), а также приводится оценка по качеству земель (хорошие, посредственные, худые).

5. Специальные карты и планы военного ведомства и Государственных имуществ по

землепользованию (пастбища конских заво-дов, общественные и поселенские луга, пес-чаные степи, болота и др.). Они сопровождали экономические планы распределения земель (казенным крестьянам и колонистам, будущим переселенцам, подселение к старожилам, для отдачи в оброчное содержание).

6. Специальные карты и планы о качестве земель для владельцев, уже имеющих межевые планы.

Межевые топографические карты и пла-ны положили начало развития тематического картографирования в стране [5]. на их основе были созданы первые специальные (тематиче-ские) карты и атласы: лесные планы и карты, хозяйственно-статистический атлас, сельско-хозяйственный атлас и учебные карты.Благодарности. Автор выражает глубокую признательность сотрудникам Московского го-сударственного университета геодезии и кар-тографии профессору А.А. Макаренко и про-фессору Т.в. Илюшиной за ценные замечания при обсуждении статьи.

acknowledgements. The author expresses his deep gratitude to the staff of the Moscow state University of geodesy and cartography professor A.A. Makarenko and professor T.V. Ilyushina for valuable comments on the article.

RefeRenCes1. Postnikov A.V. Razvitie krupnomasshtabnoy kartografii

v Rossii. Development of large-scale cartography in russia. Moscow: Nauka, 1989: 229 p. [In russian].

2. A topographic land survey map of rzhevsky district of Tver province. 1: 84 000 / Compiled in 1848–1849, the Boundary ranks of the Сorps and officers-topographers of the Military Department, under the supervision of the General Staff of General-major Mende. Moscow, 1853: 12 p. [In russian].

3. Boundary topographical Atlas of Tver province. 1:84 000. Compiled in 1848–1849, the Boundary ranks of the Corps and officers-topographers of the Military Department, under the supervision of the General Staff General-major Mende and leadership in the scientific relation of the Imperial russian geographical society. Moscow, 1853: 91 p. [In russian].

4. Boundary topographical Atlas of the province of ryazan. 1:168 000. Compiled in 1859 by the ranks of the Boundary Corps under the leadership of General Staff General-lieutenant Mende, issued at the Highest command of the Imperial russian geographical society. Moscow, 1860: 25 p. [In russian].

5. Preobrazhenskiy A.I. Russkie ekonomicheskie karty i atlasy // russian economic maps and atlases. Moscow: State publishing house of geographical literature, 1953. [In russian].

литеРатуРа1. Постников А.В. Развитие крупномасштабной картогра-

фии в России. М.: наука, 1989. 229 с.2. Топографическая межевая карта Тверской губернии

Ржевского уезда. 1:84 000 / Составленная в 1848–1849 годах чинами Межевого Корпуса и офицерами топографов военно-го ведомства под наблюдением Генерального штаба генерал-майора Менде. М., 1853. 1к. (12 л.).

3. Топографический межевой атлас Тверской губернии – 1:84 000 / Составленный в 1848–1849 гг. чинами Межевого Корпуса и офицерами топографов военного ведомства, под наблюдением Генерального штаба генерал-майора Менде и руководством в ученом отношении Императорским Русским географическим обществом. М., 1853. 91 с.

4. Топографический межевой атлас Рязанской губернии. 1:168 000 / Составленный в 1859 году чинами Межевого Корпуса под руководством Генерального штаба генерал-лейтенанта Менде, издан по высочайшему повелению Императорским Русским географическим обществом. М., 1860. 25 с.

5. Преображенский А.И. Русские экономические карты и атласы. М.: Государственное издательство географической ли-тературы, 1953.

157


УдК 528.9 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-157-161

картографирование туристско-рекреационного потенциала астраханской области© 2018 г. н.к. степанова


Mapping of tourist and recreational potential of the astrakhan regionN.K. Stepanova

Moscow State Univetsity of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia [email protected]


Keywords: landscape area, map content, mapping, recreational potential, tourist and recreation area, tourist and recreational map, types of tourism.

Summary. The article is devoted to the design of a tourist and recreational map of the Astrakhan region. The general geographical base and thematic content of the map to be designed are also considered. The map content is built upon the recreational potential of the landscape areas of the mapping area, obtained by assessing the recreational value and concentration of historical and cultural objects in each of them. In addition, the map shows specially protected natural areas and natural monuments existing in the region (zoological, botanic, water and geological). Much attention is paid to some of the most important tourist infrastructure of the city of Astrakhan and all available monuments of cultural heritage on the cartographic territory. The map also shows the tourist and recreational areas with a list of the organized types of tourism specified in the legend of the map. The map is supplemented with referral information on some medical and geographical indicators of the region, in particular, the leprosy rate in each landscape region. This information reflects mostly historical specifics of the region, and may be of interest to tourists studying the history of the region. According to the article, settling down on the interpretation of the compiled map it is possible to assess accurately the tourist and recreational potential of the region.

Citation: Stepanova N.K. Mapping of tourist and recreational potential of the Astrakhan region. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 157–161. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-157-161.


ключевые слова: виды туризма, картографирование, ландшафтный район, рекреационный потенциал, содержание карты, туристко-рекреационная зона, туристcко-рекреационная карта.

Статья посвящена разработке туристcко-рекреационной карты Астраханской области и оценке рекре-ационного потенциала картографируемой территории. Рассмотрены общегеографическая основа и тематическое содержание проектируемой карты. Представлена рекреационная оценка ландшафтных районов и приведены основные выводы по туристско-рекреационному потенциалу региона на основе интерпретации составленной карты.

для цитирования: Степанова Н.К. Картографирование туристско-рекреационного потенциала Астраханской области // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 157–161. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-157-161.

введение

Современные мировые тенденции, ори-ентированные на создание общества без гра-ниц, послужили активному развитию туризма в мире. высокий спрос населения в выездном

отдыхе и развитие туристско-экскурсионного дела в последние десятилетия вызвали необхо-димость в обеспечении потребителей картогра-фической продукцией, среди которой особую популярность имеют справочные, туристские и дорожные карты (атласы).

158


Туристско-рекреационные карты пред-назначены для туристов, путешественников по родному краю и просто отдыхающих. Они различаются по типам, масштабам, территори-альному охвату, форматам. в их содержании основное внимание уделяется объектам ту-ристского значения: архитектурным и истори-ческим памятникам, заповедникам, националь-ным паркам, музеям, гостиницам, туристским базам, кемпингам и т.п., а также рекреационно-му потенциалу региона. Основная специфика туристско-рекреационных карт заключается в том, чтобы пользователь смог не только прос-транственно сориентироваться на местности и выбрать маршрут путешествий, но и получить информацию о размещении объектов турист-ско-рекреационного значения, об уникальных природных и исторических местах, а также о системе обслуживания туристов.

Постановка проблемыважность разработки карт данной темати-

ки на регионы состоит в оценке и показе ре-

креационного потенциала регионов различных ландшафтных зон и их культурно-историче-ской значимости. Под рекреационным потен-циалом понимают совокупность природных, инженерно-технических и культурно-истори-ческих объектов, приуроченных к данной тер-ритории, которые совместно определяют при-годность территории для развития различных видов туризма, создают возможность для раз-нообразных рекреационных занятий, лечения и оздоровления [1].

Первостепенная задача, которая решается в ходе оценки рекреационного потенциала, – выбор показателей и установление критериев оценки. При проектировании туристско-рекре-ационной карты Астраханской области и раз-работке ее тематического содержания акцент был сделан на определение физиологических оценок, которые подразумевают выявление возможного благотворного (или наоборот) вли-яния комплекса природных объектов и условий территории на здоровье рекреанта и состояние

Рис. 1. фрагмент туристcко-рекреационной карты астраханской областиFig. 1. a fragment of a tourist and recreation map of the astrakhan region

159


его организма (степень комфортности климата, условия для талассотерапии, лечебные свой-ства минеральной воды и пр.). важна и пси-хологическая оценка, которая рассматривает визуально-эстетические качества природных компонентов и определяет степень их эмоцио-нального воздействия на рекреантов [3].

Разработка содержания карты

Туристско-рекреационная карта Астрахан-ской области (рис. 1) составлена в масшта-бе 1:1 000 000, что обеспечило отображение всей территории этого субъекта Российской Федерации. нагрузка общегеографического характера определяется темой карты, назначе-нием, масштабом и физико-географическими особенностями картографируемой террито-рии. Общегеографическая основа проектируе-мой карты включает в себя: границы, населен-ные пункты, пути сообщения и гидрографию. Карта дополнена справочной информацией по некоторым медико-географическим показате-лям региона. Это предоставляет потребителю широкие возможности по оценке территории не только с позиции уникальности природных и культурных объектов, но и позволяет опре-делить комфортность территории и природный риск для здоровья человека, что немаловажно при выборе мест отдыха.

Главный объект содержания карты — рекреационный потенциал, полученный на основе ландшафтных характеристик Астраханской области. Оценка природного ландшафтного потенциала региона выполнена М.А. Стебеньковой [2] на основе методики тех-нологической оценки природных комплексов. Рекреационная оценка ландшафтных районов представлена на карте в баллах и характеризу-ется четырьмя ступенями: высокая (более 20); средняя (15,9–19,9); низкая (10,1–14,9); очень низкая (менее 10). Балльная оценка рекреаци-онных ресурсов получена путем оценки ре-креационной ценности и концентрации исто-рико-культурных объектов, представляющих интерес с точки зрения развития туризма и отдыха в каждом ландшафтном районе. Кроме

этого, была определена плотность сосредото-чения по ландшафтным районам: гидромине-ральных источников, памятников природы и заказников, а в пределах заселенной полосы — историко-культурных объектов [2].

названия ландшафтных районов выне-сены в легенду карты (рис. 2). Каждый тип ландшафта области пронумерован арабскими цифрами, которые проставлены на карте. на карте показаны особо охраняемые природные территории Астраханской области: десять за-казников и два заповедника — Богдинско-Баскунчакский и Астраханский биосферный.

Рис. 2. легенда карты (тематическое содержание)Fig. 2. Map legend (thematic content)

160


Последний состоит из трех участков в низовьях дельты волги — дамчинского, Трехизбинского и Обжоровского. Кроме того, отображены существующие в области памятники приро-ды. Они подразделяются на зоологические, ботанические, водные и геологические. на территории Астраханской области находятся 35 памятников природы регионального (об-ластного) значения.

на карте представлены также некоторые наиболее значимые для туристов объекты инфраструктуры: г. Астрахань и все имею-щиеся на картографируемой территории па-мятники культурного наследия. Содержание карты включает в себя изображение турист-ско-рекреационных зон, которые выделены М.А. Стебеньковой [2] по результатам прове-денного анализа факторов и условий, способ-ствующих развитию туризма на территории Астраханской области. названия туристско-рекреационных зон совпадают с наимено-ванием тех административных районов, на территории которых они находятся, за ис-ключением Баскунчакской зоны. в легенде карты приведен список зон с перечислением организованных в них видов туризма: купаль-но-пляжного, познавательного, экологиче-ского, санаторно-курортного, лечебного, вод-но-спортивного, лицензированной рыбалки и охоты, научного, экстремального, водного и элитного отдыха.

Медико-географическая справка содержит информацию о степени заболеваемости лепрой в каждом ландшафтном районе, поскольку ле-пра — наиболее характерное инфекционное заболевание Астраханской области. Степень за-болеваемости лепрой установлена автором на основе анализа влияния природных (ландшафт-ных) условий на здоровье населения, распро-странения лепры и ее разных типов в пределах природно-территориальных комплексов, а так-же учета особенностей труда и быта различных групп населения, хозяйственного типа исполь-зования территории и данных о предпосылках унаследованности заболевания [4]. в настоящее время риск опасности заражения этим заболева-

нием минимален, поскольку в области ведется строгий ежегодный медицинский мониторинг, а больные лепрой полностью изолированы от социума и находятся на лечении в лепрозории. Поэтому данная информация отражает скорее исторически сложившуюся специфику региона, которая может заинтересовать туриста с пози-ции изучения истории края.

выводы

Интерпретация составленной карты позво-лила сделать ряд выводов по туристско-рекре-ационному потенциалу Астраханской области.

1. Рекреационная привлекательность Аст-раханской области обусловлена своим поло-жением в полупустынной и пустынной зонах, волго-Ахтубинской пойме и дельте р. волга. Специфика и разнообразие характера природ-ных условий территории создают возможно-сти для развития различных видов туризма:

а) рыболовного и охотничьего, развитие которых обусловлено богатством и разнообра-зием зоологических ресурсов;

б) познавательного, которому способствует уникальность флоры и фауны региона;

в) водного, потенциалом развития ко-торого служит положение области в волго-Ахтубинской пойме и дельте р. волга, на-пример, купально-пляжного, обусловленного наличием песчаных и задернованных пляжей на водотоках;

г) лечебного, обусловленного широким распространением на территории Астрахан-ской области минеральных вод, имеющих боль-шой интерес для бальнеологических целей;

д) спортивного в районах распространения барханных песков полупустынного и пустын-ного ландшафта, создающих прекрасные усло-вия для автомотоспорта.

2. Расположение туристско-рекреацион-ных зон Астраханской области определяется ландшафтно-рекреационным потенциалом следующих территорий:

а) Черноярская, Ахтубинская, енотаевская и харабалинская туристско-рекреационные зо-ны — территорией волго-Ахтубинской поймы;

161


RefeRenCes1. Kolotova E.V. Rekreatsyonnoe resursovedenie. recreation and

resourcestudies. Moscow: rMAT, 1999: 136 p. [In russian].2. Stebenkova M.A. Kompleksnaya ocenka turistsko-

rekreacionnogo potenciala Astrahanskoj oblasti. Comprehensive assessment of the tourist and recreational potential of the Astrakhan region. PhD. Astrakhan: ASU, 2003: 187 p. [In russian].

3. Preobrazhensky V.S., Likhanov B.N. The main factors and the develop-ment of recreational systems. Geografiya rekreacionnyh system. The Geography of recreation systems. Moscow: Nauka, 1980: 7–12. [In russian].

4. Stepanova N.K. Razrabotka soderzhaniya, metodiki tekhnologii sozdaniya regional'nyh mediko-geograficheskih kart. Development of content, methods of co-building technology of regional medico-geographical maps. PhD Tesis. Moscow: MIIGAiK, 2007: 24 p. [In russian].

литеРатуРа1. Колотова Е.В. Рекреационное ресурсоведение. М.: РМАТ,

1999. 136 с.2. Стебенькова М.А. Комплексная оценка туристско-рекре-

ационного потенциала Астраханской области: дис. на соиск. уч. степ. канд. геогр. наук. Астрахань: Астраханский гос. ун-т, 2003. 187 с.

3. Преображенский В.С., Лиханов Б.Н. Основные факторы и развития рекреационных систем // География рекреационных систем. М.: наука. - 1980. - С. 7–12.

4. Степанова Н.К. Разработка содержания, методики тех-нологии создания региональных медико-географических карт: Автореф. дис. на соиск уч. степ. канд. техн. наук. М.: МИИГАиК, 2007. 24 с.

б) Баскунчакская туристско-рекреацион-ная зона — северо-восточной полупустынной зоной области;

в) Камызякская и володарская — дельтой волги;

г) Икрянинская рекреационная зона — по-граничной областью Западных подстепных ильменей и дельтовых территорий.

162


УдК 528.8.044.2 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-162-172

картографирование природно-территориальных комплексов острова котельный по разновременным радиолокационным снимкам Sentinel-1

© 2018 г. е.а. Балдина1*, к.а. трошко2

1Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия; 2Институт географии РАН, Москва, Россия

*[email protected]

Mapping of the natural landscapes of Kotelny island using multi-temporal Sentinel-1 radar images

E.a. baldina1*, K.a. troshko2

1Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia; 2Institute of Geography, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia


Keywords: backscatter dynamics, geographical image interpretation, image processing, natural landscapes, permafrost, satellite radar images, seasonal changes, Sentinel-1, thematic mapping.

Summary. Satellite synthetic aperture radar (SAr) remote sensing is the most suitable technique for studying and mapping of the vast uninhabited polar landscapes due to its capability to acquire the data regardless of daylight or cloud coverage. SAr data provide information not only about location of an object but also about its surface characteristic. The rapid increase of the open radar data volume after the launch of Sentinel-1 satellites suggests the relevance of a research aimed at developing methods of radar data use for thematic mapping. The research presents results of a new approach for mapping of the Arctic natural landscapes based on multi-temporal SAr data processing and interpretation. One of the russian Arctic islands – Kotelny island (the New Siberian Islands archipelago) was chosen as an area of interest due to its rather high landscape diversity. 19 multi-seasonal Sentinel-1A SAr images, selected for the study, span the period from October 2015 to September 2016 with acquisitions every 12 days. So the images represent different ground conditions in each season of the year, covering all the seasons. Methods for creating modified radar images adjusted for visual and automated interpretation are proposed. The approach exploits the benefits of both the unsupervised classification applied to a large number of multi-temporal radar images, and the visual interpretation of modified preprocessed radar images of selected seasons as color composites. Spatial and temporal variations of backscattering coefficient gave the support for semi-automatic distinguishing the boundaries of landscapes which are characterized by different combination of the relief, vegetation and soils. Geographical interpretation of the outlined polygons and creation of the thematic map is based on the well-known principles of radio waves interaction with the Earth surface, as well as on supplementary geoinformation sources, such as optical satellite images (landsat-8/OlI), weather data, and cartographic data available. The main result of the research is a map of natural landscapes of Kotelny island at a scale 1:750 000. The map contains information on landscapes features derived from seasonal backscatter behavior.

Citation: Baldina E.A., Troshko K.A. Mapping of the natural landscapes of Kotelny island using multi-temporal Sentinel-1 radar images. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 162–172. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-162-172.


ключевые слова: географическое дешифрирование, динамика коэффициента обратного рассеяния, космические радиолокационные снимки, многолетняя мерзлота, обработка изображений, сезонные изменения, тематическое кар-тографирование, Sentinel-1.

Исследованы возможности использования разносезонных радиолокационных снимков Sentinel-1A для картографирования природно-территориальных комплексов арктических районов на примере острова Котельный. Предложены способы создания производных радиолокационных изображений, пригодных для визуального и автоматизированного дешифрирования. Пространственные и временные различия

163


коэффициента обратного рассеяния позволили выделить границы природно-территориальных ком-плексов острова, характеризующихся разным сочетанием рельефа, растительного покрова и грунтов. Географическая интерпретация выделов и составление тематической карты выполнены с опорой на известные закономерности взаимодействия радиоволнового излучения с земной поверхностью и до-полнительные источники.

для цитирования: Балдина Е.А., Трошко К.А. Картографирование природно-территориальных комплексов острова Котель-ный по разновременным радиолокационным снимкам Sentinel-1 // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 162–172. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-162-172.

введение

Радиолокационное зондирование Земли и методы обработки получаемых в результате данных активно развиваются в последние де-сятилетия. Быстро растет и число спутников, и объемы поступающих данных. За несколько де-сятилетий разработки и использования радио- локационных систем съемки Земли установ-лена возможность применения этого вида дан-ных в самых различных областях наук о Земле: геологии, гидрологии, океанологии, сельском, лесном и городском хозяйстве, при мониторин-ге чрезвычайных ситуаций и археологических изысканиях [1]. Одна из ранних областей при-менения радиолокационных снимков — инвен-таризационное картографирование влажных тропических лесов, районы распространения которых особенно часто закрыты облаками; позже получило развитие картографирование запасов древесной фитомассы. К наиболее раз-работанным и нашедшим практическое приме-нение относятся: создание оперативных карт ледовой обстановки для навигации, наводне-ний и пленочных загрязнений акваторий, а так-же формирование цифровых моделей рельефа и карт смещения поверхности на основе интер-ферометрических съемок.

Космическая радиолокационная (Рл) съем-ка позволяет круглосуточно при любой погоде вести наблюдения земной поверхности. Особо важна она для исследования и картографиро-вания приполярных районов, где значитель-ная часть года — полярная ночь, а короткий бесснежный период сопровождается сильной облачностью, ограничивающей применение снимков в оптическом диапазоне. Появление в открытом доступе современных (с 2014 г.) радиолокационных снимков со спутников

Sentinel-1 с высокой повторяемостью съемок [2] и распространение программных средств их обработки открывают новые возможности для географических исследований. За первые годы функционирования Sentinel-1 накоплены значительные объемы радиолокационных дан-ных. временные серии снимков этой космиче-ской системы уже применяются при исследо-ваниях и мониторинге сельскохозяйственной [3] и лесной растительности [4], выявлении смещений поверхности [5].

в настоящей работе рассмотрены подхо-ды к использованию многополяризационных и разновременных радиолокационных данных Sentinel-1 для картографирования природно-территориальных комплексов (ПТК) одного из островов Российской Арктики — острова Котельный.

Характеристика исследуемой территории

для исследования применимости радио-локационных снимков как источника данных для составления тематических карт выбран о. Котельный, входящий в состав архипела-га новосибирские острова. Он состоит из трёх частей (рис. 1), существенно различа-ющихся по геологическому строению и ре-льефу. Исторически они получили следую-щие названия: о. Котельный, Земля Бунге и о. Фаддеевский. Западная часть острова – наи-более возвышенная, нижний гипсометриче-ский уровень представлен прибрежной рав-ниной со средними высотами 20–40 м, около половины площади занимают плато со сред-ними высотами 80–120 м, а на юге некоторые отдельные вершины достигают высот более 200 м (максимальная — 361 м). Большая часть Земли Бунге представляет собой ровную не-

164


расчлененную песчаную пустыню с высотами 6–10 м. в центре ее расположена возвышен-ность евсекю-Булгуннях с высотами более 10 м, сложенная прочными дочетвертичными породами с признаками эрозионного расчлене-ния, а на юго-востоке — возвышенность Земли Бунге высотой до 12–14 м с преимуществен-но термокарстовым расчленением. восточная часть — о. Фаддеевский — представляет собой расчлененную низменную равнину со средни-ми высотами 20–30 м, а на самом севере — до 65 м. весь остров расположен в зоне сплош-ного распространения многолетней мерзлоты, поэтому его поверхность осложняют разно- образные микроформы криогенного рельефа.

для этого района характерен арктический климат с низкими температурами и малым ко-личеством осадков (130–140 мм), которые не-равномерно распределены в течение года (мак-симум отмечается в июле и августе). Снежный покров держится не менее девяти месяцев, снегопады случаются и в летний период. для островов Котельный и Фаддеевский характер-на хорошо развитая речная сеть, распростра-нены озера. Плоские понижения в пределах низменностей заболочены. Земля Бунге лише-

на постоянных водотоков, но в летний период здесь образуются широкие ложбины стока та-лых вод. Растительный покров острова нерав-номерный и достаточно скудный, представлен кустарничками, многолетними травами, мхами и лишайниками, высота которых не превыша-ет 10–15 см. вегетационный период длится не более двух месяцев. Густота растительности во многом зависит от снежного покрова: в ме-стах, лишенных снега в холодный период, рас-тительность разрежена или полностью отсут-ствует. наиболее богата флора в защищенных речных долинах и аласах [6–9]. Относительно большое для высоких широт ландшафтное разнообразие о. Котельный позволяет оценить возможности радиолокационных снимков для картографирования северных приполярных территорий в целом.

космические радиолокационные снимки Sentinel-1a и их предварительная обработка

в работе использованы радиолокационные снимки, полученные со спутника Sentinel-1A. Из архива [10] отобрано 19 разновременных снимков, охватывающих период с октября 2015 г. по сентябрь 2016 г. (таблица). важно отметить, что с октября 2015 г. по май 2016 г. по данным двух метеостанций на территории острова наблюдались устойчивые отрицатель-ные температуры воздуха, а в период с июня по сентябрь 2016 г. — преимущественно положи-тельные. выбранный сверхширокозахватный режим съемки (Extra-Wide Swath) обеспечива-ет одномоментное покрытие территории всего острова. для исключения влияния факторов, не связанных с изменениями местности (угол, направление визирования и др.), подобраны разновременные снимки, полученные при оди-наковых параметрах съемки.

дешифрирование радиолокационных снимков затруднено ввиду различных причин (наличие спекл-шума, радиометрических и геометрических искажений, связанных с бо-ковым обзором и др.), что обусловливает не-обходимость их предварительной обработки, направленной на создание производных радио-

Рис. 1. остров котельный.Рамкой выделен участок съемки Sentinel-1A; цифрами обо-значены части острова: 1 — о. Котельный; 2 — Земля Бунге; 3 — о. ФаддеевскийFig. 1. Kotelny island.Sentinel-1A scene location is highlighted by thick frame; numbers indicate the parts of the island: 1 — Kotelny isl.; 2 — Bunge land; 3 — faddeevsky isl

165


локационных изображений (РлИ), улучшен-ных с точки зрения их визуального восприятия и дальнейшей компьютерной обработки (пре-жде всего классификации). Этапы обработки различаются в зависимости от вида исходных данных (рис. 2).

Получаемые в результате производные радиолокационные изображения пригодны для дешифрирования. При этом изображения

для визуального дешифрирования могут быть представлены в единицах яркости и состоять не более чем из трех разновременных или раз-нополяризационных снимков. Изображения для автоматизированного дешифрирования должны быть выражены в физических едини-цах — удельной эффективной площади рас-сеяния (УЭПР), которую называют также ко-эффициентом обратного рассеяния; они могут

Характеристика радиолокационных снимков Sentinel-1aдиапазон съемки, ГГц/см C (5,4/5,6)Режим съемки EW – Extra-Wide Swath, сверхширокозахватный

Уровень обработки GrDM – Ground range Detected Medium resolution – амплитудное изображение в проекции наклонной дальности со средним уровнем детальности

Пространственный охват, км 400×400Размер пиксела, м 40×40Поляризация Согласованная горизонтальная (ГГ), перекрестная горизонтально-вертикальная (Гв)

даты съемки 2015 г.: 7, 31 октября, 12, 24 ноября, 6, 18, 30 декабря; 2016 г.: 11, 23 января, 4 февраля, 10, 22 мая, 3, 15 июня, 9 июля, 2, 26 августа, 7, 19 сентября

время съемки, UTC 21:37

Угол падения излучения, угл. градусы 19,2–46,5(о. Котельный — в пределах 28,6–42,9)

номер витка 105направление орбиты нисходящая

Исходные радиолокационные данныеАмплитудные разновременные

Корегистрация

Подавление спекл-шума

Радиометрическая калибровка

Амплитудные многополяризационные

Корегистрация

Подавление спекл-шумаОртотрансформирование

Ортотрансформирование

Пересчет в дБ

Цветовой синтез

Многополяризационное РлИ в σ0дБ

Многовременное РлИ в σ0дБ

r: дата 1G: дата 2B: дата 3

r: ГГG: Гв

B: ГГ/Гв

Производные РлИ для визуального дешифрирования Производные РлИ для автоматизированного дешифрирования

Рис. 2. Блок-схема формирования производных радиолокационных изображений на основе исходных снимков Sentinel–1Fig. 2. the flowchart for modified Sentinel-1 radar images creation

166


содержать более трех каналов, представлен-ных разновременными или разнополяризаци-онными снимками.

дешифрирование производных изображений Sentinel-1a

Рассмотрим особенности отображения различных объектов на преобразованных мно-гополяризационных радиолокационных изоб- ражениях, полученных в разные сроки. на рис. 3 представлены снимки, которые харак-теризуют типичное зимнее (04.02.2016 г.) со-стояние местности, ранневесеннее состояние после перехода температуры воздуха через 0 ºC (03.06.2016 г.) и летнее (02.08.2016 г.) со-стояние.

на изображениях всех сроков отчетливо видны различия трех частей острова. Более разнообразные по рельефу и характеру рас-тительного покрова острова Котельный и Фаддеевский имеют относительно высокую яр-кость и отображаются бόльшим разнообразием цветов, в то время как однообразная песчаная пустыня Земли Бунге, практически лишенная растительности, имеет низкую яркость и изо-бражается преимущественно черным и синим цветами. Особенности изображения некоторых объектов о. Котельный на многополяризаци-онном снимке одного летнего срока были под-робно рассмотрены авторами ранее [11]. на снимке зимнего периода (см. рис. 3, а) наибо-лее отчетливо выделяются следующие объек-ты: плато в центральной части и низкие горы на юге о. Котельный (желтый цвет), границы которых гораздо хуже различимы на летнем снимке (см. рис. 3, в). Части озер, имеющие высокую яркость на зимнем снимке, на мест-ности соответствуют не промерзшим до дна участкам, в то время как полностью промерз-шие части озер на Рл изображении имеют низ-кую яркость [12]. на ранневесеннем снимке (см. рис. 3, б), благодаря наличию мокрого снега, приводящего к поглощению радиоволн и, как следствие, к понижению яркости на Рл изображении [13], синим цветом выделяются плато и низкогорья в пределах о. Котельный,

а

б

в

Рис. 3. цветные синтезированные многополяри-зационные изображения Sentinel-1a (rGb синтез каналов: r — поляризация гг; G — гв; b — гг/гв) разных сроков съемки:а — 04.02.2016 г.; б — 03.06.2016 г.; в — 02.08.2016 г.Fig. 3. time series of color composites from multi-polarized Sentinel-1a images (rGb synthesis: r – polarization HH; G – HV; b – HH/HV):а — 04.02.2016; б — 03.06.2016; в — 02.08.2016

167


а также речные долины и термокарстовые кот-ловины.

Обращают на себя внимание яркие на-клонные полосы, присутствующие на всех цветосинтезированных Рл изображениях (см. рис. 3). Такие регулярные полосы, пер-пендикулярные к направлению полета косми-ческого аппарата (показаны голубыми стрел-ками на рис. 4) и направлению визирования (см. рис. 4, красные стрелки), свойственны снимкам в перекрестной поляризации и об-условлены особенностями съемки. наиболее отчетливо эти искажения выражены на слабо рассеивающих сигнал поверхностях (участки морской поверхности, песчаные отложения). Их наличие на изображении ограничивает при-менение снимков в перекрестной поляризации для автоматизированного дешифрирования.

Автоматизированное выделение объектов, схожих по характеру обратного рассеяния, вы-полнялось с использованием неконтролируе-мой классификации (кластеризации) массива из 19 разносезонных снимков в согласованной горизонтальной (ГГ) поляризации, объединен-ных в одно многоканальное многовременное изображение. в этом случае выделяемые пу-тем кластеризации объекты характеризуются сходным характером изменений УЭПР во вре-мени. Рассмотрим объекты, выделяющиеся при кластеризации многовременного изобра-жения при разном заданном числе кластеров (два и пять) и соответствующие им временные образы УЭПР (рис. 5).

При задании двух классов (см. рис. 5, а, б) выделяются следующие объекты:

класс 1 — относительно ровная песчаная пустыня Земли Бунге, практически лишенная растительности. невысокие значения УЭПР этого класса объясняются низкой степенью ше-роховатости поверхности и тем, что она сложе-на песчаными отложениями. Снижение значе-ний УЭПР в летний период связано, вероятно, с просыханием песков (сухие песчаные отло-жения характеризуются низкой диэлектриче-ской проницаемостью и способны пропускать радиоволну до глубины, где она встречается

с объектом, имеющим иные диэлектрические свойства [13]);

класс 2 — все остальные участки острова, характеризующиеся разными типами и степе-нью расчленения рельефа и разными типами растительного покрова. для этого класса свой-ственны более высокие, чем для класса 1, зна-чения УЭПР и зимой, и летом. Относительно низкие значения УЭПР в холодный период объясняются низкой диэлектрической прони-цаемостью промерзших грунтов, а относитель-но высокие значения в теплый период – более высокой диэлектрической проницаемостью протаявших грунтов и развитием раститель-ности.

При задании пяти классов (см. рис. 5, в, г) выделяются:

класс 1 — песчаная пустыня Земли Бунге, практически лишенная растительного покро-ва. График изменений средних значений УЭПР в целом похож на график класса 1 при класте-ризации с выделением двух классов;

класс 2 — преимущественно участки вы-хода прочных дочетвертичных пород с призна-ками эрозионного расчленения, практически лишенных растительного покрова. Этому клас-су свойственны достаточно низкие значения УЭПР в течение года, но выше, чем для ровной

Рис. 4. Радиометрические искажения (показаны стрелками) на снимке Sentinel–1a, полученном в гв поляризации Fig. 4. radiometric distortions (marked by the arrows) on the Sentinel-1a HV-polarized image

168


песчаной пустыни, что объясняется большей шероховатостью поверхности;

класс 3 — речные долины и термокарсто-вые котловины преимущественно с болотной растительностью. График УЭПР этого класса похож на график для класса 4, однако значения УЭПР несколько ниже, особенно летом. Это может быть связано с более плоским рельефом (по сравнению с участками расчлененной рав-

нины) и высокой степенью заболоченности; понижению значений УЭПР данного класса может способствовать как наличие пятен от-крытой водной поверхности между вегетирую-щей растительностью, суммарно приводящих к снижению интенсивности обратного рас-сеяния в пикселе Рл изображения, так и тем, что относительно низкорослая растительность не препятствует прохождению радиоволны

а

в

1

УЭПР, дБ

даты съемки

07.1

0.20

1531

.10.

2015

12.1

1.20

1524

.11.

2015

06.1

2.20

1518

.12.

2015

30.1

2.20

1511

.01.

2016

23.0

1.20

1604

.02.

2016

10.0

5.20

1622

.05.

2016

03.0

6.20

1615

.06.

2016

09.0

7.20

1602

.08.

2016

26.0

8.20

1607

.09.

2016

19.0

9.20

16

–30

–25

–20

–15

–10

–5

бУЭПР, дБ

даты съемки

07.1

0.20

1531

.10.

2015

12.1

1.20

1524

.11.

2015

06.1

2.20

1518

.12.

2015

30.1

2.20

1511

.01.

2016

23.0

1.20

1604

.02.

2016

10.0

5.20

1622

.05.

2016

03.0

6.20

1615

.06.

2016

09.0

7.20

1602

.08.

2016

26.0

8.20

1607

.09.

2016

19.0

9.20

16

–30

–25

–20

–15

–10

–5

гРис. 5. Результаты неконтролируемой классификации многовременного производного Рл изображения Sentinel–1a, составленного из 19 снимков в гг поляризации (07.10.2015–19.09.2016):а — два класса (1, 2); в — пять классов (1–5); б и г — графики временных образов кластеров; бледно-голубым цветом выделен период с устойчивыми отрицательными температурами воздуха; бледно-розовым — с преимущественно положительнымиFig. 5. the results of unsupervised classification of multi-temporal Sentinel-1a image made up from 19 HH-polarized images (07.10.2015–19.09.2016):а — 2 classes (1, 2), в — 5 classes (1–5), б and г — temporal signatures of clusters; pale blue background corresponds to the period with stable negative air temperatures, pale pink — to mainly positive temperatures

2

4

5

1

3

2

169


до гладкой поверхности воды, что приводит к преобладанию однократного рассеяния;

класс 4 — равнинные участки с разной сте-пенью эрозионного и термокарстового расчле-нения, с тундровой растительностью. График изменений средних значений УЭПР похож на график класса 2 при кластеризации с выделе-нием двух классов;

класс 5 — участки платообразных возвы-шенных равнин. для этого класса характерны самые высокие значения УЭПР в зимний пе-риод и одни из самых высоких – в летний, что можно связать как с большим числом склонов, обращенных в сторону радиолокатора, которые дают повышенный уровень обратного сигнала, так и с высокой степенью шероховатости по-верхности за счет наличия грубообломочного материала. Понижение значений УЭПР 3 июня 2016 г. связано с присутствием мокрого снега на поверхности плато, который приводит к по-глощению радиоволн.

дальнейшая обработка многовременного снимка с увеличением задаваемого числа клас-сов приводит к выделению природно-террито-риальных комплексов более низкого иерархи-ческого уровня. некоторые участки, отчетливо распознаваемые при визуальном дешифрирова-нии, начинают выделяться на результатах авто-матизированного дешифрирования только при большом числе классов. например, участок с высокой степенью эрозионного расчленения и обилием микроформ криогенного рельефа (байд-жарахов) в юго-восточной части о. Фаддеевский проявляется только при кластеризации с числом задаваемых классов 20 и более. При этом осталь-ные выделяемые классы получаются излишне дробными, что затрудняет использование такого результата для всей территории.

Кластеризация радиолокационного сним-ка позволяет выявлять радиогеосистемы [14] — участки со сходными значениями коэффи-циента обратного рассеяния радиосигнала, а в случае многовременного снимка — еще и со сходным характером его временной измен-чивости. Создание карт радиогеосистем воз-можно, однако их понимание специалистами в

различных областях наук о Земле, не имеющих представления о радиолокационном зондиро-вании и способности разных объектов рассе-ивать радиосигнал, затруднительно. в связи с этим проведено соотнесение радиогеосистем с природно-территориальными комплексами (ПТК), которым соответствует уникальное со-четание рельефа, растительного покрова и дру-гих компонентов среды.

создание карты природно-территориальных комплексов острова котельный

При создании карты ПТК о. Котельный их границы были выделены с использованием ре-зультатов кластеризации производного много-временного радиолокационного изображения с последующим редактированием границ вы-деленных кластеров на основе визуального дешифрирования. При интерпретации полу-ченных выделов существенную роль играл обширный комплект пространственно-коор-динированных дополнительных источников. Это объясняется тем, что на обратный сигнал от различных участков острова влияет целый комплекс характеристик местности (рельеф, растительный покров, степень увлажнения поверхности и т.д.), и объяснение различий в интенсивности обратного сигнала только с опорой на известные закономерности взаимо-действия радиоволнового излучения с поверх-ностями, имеющими разную шероховатость и диэлектрические свойства, является недоста-точным. дополнительные картографические источники (топографическая и геологическая карты масштаба 1:200 000, геоморфологиче-ские схемы масштаба 1:2 500 000, схема геобо-танического районирования и др.) позволили установить соответствие областей, выделен-ных по многовременному радиолокационному снимку, объектам местности, представленным на уже созданных картах. Снимки в оптиче-ском диапазоне landsat-8/OlI дали возмож-ность на отдельных участках оценить вклад в обратный сигнал таких характеристик местно-сти, как обилие растительности, тип и степень расчленения поверхности и др.

170


Рис. 6. карта природно-территориальных комплексов острова котельный, составленная на основе разносезонных снимков Sentinel–1аFig. 6. the map of natural landscapes of Kotelny island created on the base of multi-seasonal Sentinel-1а images

171


Таким образом, итоговая карта масшта-ба 1:750 000 (рис. 6) отражает современ-ные природно-территориальные комплексы о. Котельный, границы которых проведены на основе многовременного радиолокационно-го изображения, а тематическое содержание базируется на сведениях, приведенных в до-полнительных картографических источниках. Комплексы различаются по характеру сезон-ной изменчивости УЭПР, который обусловлен уникальным сочетанием рельефа, раститель-ного покрова и грунтов. Благодаря наличию многовременных радиолокационных данных, итоговая карта характеризуется значительно большей детальностью и более крупным мас-штабом по сравнению с использованными те-матическими источниками.


Благодаря гарантированному получению снимков независимо от облачности, солнечно-го освещения и высокой периодичности, ра-диолокационная съемка Sentinel-1 — ценный источник информации для картографирования удаленных и труднодоступных арктических районов. в результате проведения эксперимен-тальных работ сформирован общий подход к использованию снимков Sentinel-1 для карто-графирования ПТК этих районов. в первую очередь, исходные Рл данные требуют созда-ния производных многополяризационных или многовременных изображений, пригодных для визуального и автоматизированного дешиф-рирования. Автоматизированное дешифриро-вание наиболее эффективно выполняется при использовании многовременного изображе-ния, составленного из разносезонных сним-

ков в горизонтальной поляризации, однако его результаты нуждаются в редактировании с опорой на визуальный анализ. Сложность однозначной интерпретации радиолокацион-ных изображений требует привлечения разно-образных дополнительных источников – карт и космических снимков в оптическом диапазоне. на основе разработанного подхода составлена среднемасштабная (1:750 000) карта природно-территориальных комплексов о. Котельный, характеризующая особенности рельефа, объ-ектов гидрографии, растительности и грунтов этой территории.

Благодарности. Авторы выражают благодар-ность канд. геогр. наук Ф.А. Романенко, веду-щему научному сотруднику географического факультета МГУ имени М.в. ломоносова, за консультации и ценные сведения об исследу-емой территории, а также рекомендации по разработке легенды карты. Работа выполнена в рамках темы «Разработка технологий и ме-тодов мониторинга природно-антропогенных геосистем на основе данных дистанционного зондирования различного пространственного разрешения», рег. №0148-2018-0001.

acknowledgements. The authors are grateful to PhD f.A. romanenko, the leading scientist of faculty of Geography, lomonosov Moscow State University, for consultations, valuable information about Kotelny island and the recommendations on the map legend elaboration. The work is completed within the scope of the topic: «Development of methods and techniques of natural-anthropogenic geosystems monitoring based on the data of the remote sensing with different spatial resolution», reg. No. 0148-2018-0001.

литеРатуРа1. Ouchi K. recent Trend and Advance of Synthetic Aperture

radar with Selected Topics // remote Sensing. 2013. V. 5. № 2. P. 716–807. DOI:10.3390/rs5020716.

2. Электронный ресурс: Sentinel Online – ESA. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/home

3. Мышляков С.Г. возможности радарных снимков Sentinel-1 для решения задач сельского хозяйства // Геоматика. 2016. № 2. С. 16–24.

4. Родионова Н.В. Сезонные вариации обратного рассеяния от естественных покровов Подмосковья в сезон 2015–2016

RefeRenCes1. Ouchi K. recent Trend and Advance of Synthetic Aperture

radar with Selected Topics. remote Sensing. 2013, 5 (2): 716–807. DOI:10.3390/rs5020716.

2. Url: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/home 3. Myshlyakov S.G. Possibilities of Sentinel-1 radar imagery for

agriculture. Geomatica. Geomatics. 2016, 2: 16–24. [In russian].4. Rodionova N.V. Seasonal variations of backscatter from

natural covers of Moscow region during the season 2015–2016 based on Sentinel-1A radar data. Materialy XIV Vserossiyskoy otkrytoy konferentsii «Sovremennye problemy distantsionnogo

172


годов по радарным данным Sentinel-1A // Материалы XIV всерос. открытой конф. «Современные проблемы дистанци-онного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАн, 2016. С. 367–367.

5. Crosetto M., Monserrat O., Devanthéry N., Cuevas-González M., Barra A., Crippa B. Persistent scatterer interferometry using Sentinel-1 data // Int. Arch. Photogramm. remote Sens. 2016. XlI-B7. P. 835–839. doi:10.5194/isprsarchives-XlI-B7-835-2016.

6. Новосибирские острова: Сб. статей / Под ред. Г.л. Рутилевского и Р.К. Сиско. л.: Морской транспорт, 1963. 233 с.

7. Новосибирские острова: Физико-географическая ха-рактеристика архипелага / Под ред. Я.Я. Гаккеля. л.: Гидрометеоиздат, 1967. 212 с.

8. Советская Арктика. Моря и острова Северного ледовитого океана. М.: наука, 1970. 526 с.

9. Материалы комплексного экологического обследования участков территории, обосновывающего придание этой терри-тории правового статуса особо охраняемой природной терри-тории федерального значения – Государственного природно-го заказника «новосибирские острова»: Т. 1. М.: всемирный фонд дикой природы, 2015. 484 с.

10. Электронный ресурс: Scientific Data Hub. https://scihub.copernicus.eu/

11. Балдина Е.А., Трошко К.А., Николаев Н.Р. Радиоло-кационные данные Sentinel-1 и возможности их обработки для дешифрирования форм рельефа острова Котельный // Изв. ву-зов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2016. № 3. С. 78–85.

12. Atwood D.K., Gunn G.E., Roussi C., Wu J., Duguay C., Sarabandi K. Microwave backscatter from Arctic lake ice and polarimetric implications // IEEE Trans. Geosci. remote Sens. 2015. № 53. P. 5972–5982. DOI: 10.1109/TGrS.2015.2429917.

13. Woodhouse I. Introduction to Microwave remote Sensing. CrC Press, 2005. 400 p.

14. Некос В.Е. Основы радиофизической географии. харьков: изд. харьковского ун-та, 1986. 89 с.

zondirovaniya Zemli iz kosmosa». Proceedings of XIV all-russian open conference «Actual problems of space remote sensing of the Earth». Moscow: SrI rAS, 2016: 367–367. [In russian].

5. Crosetto M., Monserrat O., Devanthéry N., Cuevas-González M., Barra A., Crippa B. Persistent scatterer interferometry using Sentinel-1 data. Int. Arch. Photogramm. remote Sens. 2016, XlI-B7: 835–839. DOI:10.5194/isprsarchives-XlI-B7-835-2016.

6. Novosibirskie ostrova: Sbornik statey. The New Siberian Islands: Collected articles. Edited by G.l. rutilevsky and r.K. Sisko. leningrad: Morskoy Transport, 1963: 233 p. [In russian].

7. Novosibirskie ostrova. Fiziko-geograficheskaya kharak-teristika arkhipelaga. The New Siberian Islands. Geographical characteristics of the archipelago. Edited by Ya.Ya. Gakkel. leningrad: Hydrometeoizdat, 1967: 212 p. [In russian]

8. Sovetskaya Arktika. Morya i ostrova Severnogo Ledovitogo okeana. Soviet Arctic. Seas and islands of the Arctic Ocean. Moscow: Nauka, 1970: 526 p. [In russian].

9. Materialy kompleksnogo ekologicheskogo obsledovaniya uchastkov territorii, obosnovyvayushhego pridanie etoy territorii pravovogo statusa osobo okhranyaemoy prirodnoy territorii federal'nogo znacheniya — gosudarstvennogo prirodnogo zakaznika «Novosibirskie ostrova»: Tom 1. The materials of a complex ecological survey of sites that justify granting this area the status of specially protected natural area of federal significance — the state natural reserve «New Siberian Islands»: t. 1. Moscow: WWf, 2015: 484 p. [In russian].

10. Url: https://scihub.copernicus.eu/ 11. Baldina E.A., Troshko K.A., Nikolaev N.R. Sentinel-1 radar

data and their processing capabilities for relief features interpretation of Kotelny island. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aero-fotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2016, 3: 78–85. [In russian].

12. Atwood D.K., Gunn G.E., Roussi C., Wu J., Duguay C., Sarabandi K. Microwave backscatter from Arctic lake ice and polarimetric implications. IEEE Trans. Geosci. remote Sens. 2015, 53: 5972–5982. DOI: 10.1109/TGrS.2015.2429917.

13. Woodhouse I. Introduction to Microwave remote Sensing. CrC Press, 2005: 400 p.

14. Nekos V.E. Osnovy radiofizicheskoy geografii. fundamentals of radiophysical geography. Kharkiv: Kharkiv University, 1986: 89 p. [In russian].

КАдАСТР

кадастР

173

УдК 332.2+332.7 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-173-178

о системах распределенных реестров в информационных технологиях кадастра© 2018 г. л.г. максудова*, т.в. маставичене

Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия*[email protected]

distributed register systems in the information technology of cadastersl.G. Maksudova, t.V. Mastavichene

Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia*[email protected]


Keywords: blockchain, cadaster, database, Distributed ledger Technology. Summary. The security requirements of the infrastructure of cadastral information systems are analyzed. The risks gone with creation of cadastral information systems and systems operation are listed; practical recommendations on reducing the impact of such risks are given. In accordance with the government program «Digital Economy of the russian federation», special attention is paid to Distributed ledger Technology and blockchain technology with an emphasis on its usage in the information systems of cadaster. Basic ideas of blockchain technology which involves a special kind of coding hashing are shown. The implementations of hash functions in database based on various algorithms, specifying the features of their application are mentioned. A method for constructing a chain of blocks is demonstrated. further on its basis a database element as an occurrence of a distributed registry is formed. A valid conclusion of the technological prospects of the establishing of a state real estate cadaster using elements of the technology of distributed registry systems is made. The key factors which offer economic, technical and organizational advantages while actualizing the state real estate cadaster on the basis of the system of distributed registers and blockchain are indicated. reduction of commission expenses of participants for conducting a transaction and registration of the right, security of the transaction, safety and integrity of information entering the cadastre are justified.

Citation: Maksudova L.G., Mastavichene T.V. Distributed register systems in the information technology of cadasters. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 173–178. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-173-178.

Поступила 7 декабря 2017 г. Принята к печати 28 марта 2018 г. ключевые слова: база данных, блокчейн, информационные технологии, кадастр, цепочка блоков.

Рассмотрен blockchain как инструмент в системах распределенных реестров с акцентом на применение в информационных системах кадастра. Показаны основные идеи, на которых базируется технология blockchain (цепочки блоков). демонстрируется метод построения цепочки блоков с последующим фор-мированием на его основе элемента базы данных как экземпляра распределенного реестра. Указаны ключевые факторы, обеспечивающие экономические, технические и организационные преимущества при реализации Государственного кадастра недвижимости на основе системы распределенных рее-стров и blockchain.

для цитирования: Максудова Л.Г., Маставичене Т.В. О системах распределенных реестров в информационных технологиях када-стра // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 173–178. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-173-178.


174

в рамках «Стратегии развития информаци-онного общества в РФ на период 2017–2030» 28 июля 2017 года была утверждена программа «Цифровая экономика Российской Федерации». в данной Программе среди прочих приори-тетных информационных и технологических заделов указаны системы распределенных реестров [1]. в настоящее время технология систем распределенных реестров, именуемая как blockchain — ЦБ (цепочка блоков), полу-чает активное развитие в качестве инстру-мента для создания различных криптовалют. Мы же, в рамках настоящей статьи, уделим внимание этой технологии в качестве чрез-вычайно перспективного метода реализации Государственного кадастра недвижимости с гарантированной целостностью сведений и до-верием между всеми операторами данных.

Информационная безопасность в инфор-мационных системах обеспечивается соблю-

дением триады условий (таблица): 1) данные существуют и доступны; 2) данные достовер-ны, сторона, предоставившая данные, иден-тифицирована, а сами данные аутентичны; 3) данные конфиденциальны.

для обеспечения информационной без-опасности требуется применение двух типов кодирования: шифрование (технология, сохра-няющая возможность полного восстановления информации из кода шифра) и хеширование (легкое шифрование, позволяющее подтвер-дить неизменность данных). Мы не будем рас-сматривать шифрование. Обратим внимание на хеширование. Это — строго одностороннее кодирование. По коду, полученному в результа-те хеширования, невозможно получить исход-ную информацию. данная технология коди-рования информации формирует уникальный отпечаток данных, который можно хранить отдельно от первоначальных данных. входные

Безопасность данных данные существуют и доступны

РискиОрганизация первоначального сбора данных не гарантирует полноты данных. Чем более присутствует человеческий фактор, тем вероятнее статистические отклонения.Уже собранные данные могут быть полностью или частично утрачены по итогам форс-мажорных обстоятельств (вооружен-ные конфликты, террористические атаки, стихийные бедствия, техногенные катастрофы и т.д.).Методы обеспеченияданные собраны легальными методами.Контрольные проверки показывают повторяемость.Имеются инструменты фильтрации информационного шума.Система контроля данных имеет обратную связь с системой сбора данных. Однажды выявленные ошибки обучают систему контроля.Существует достаточное количество доступных копий данных в распределенной среде хранения.

данные достоверныРиски Искажение данных вставкой, заменой, полным или частичным удалением.Методы обеспечения хранение и обработка данных производятся в доверенной автоматизированной среде.При хранении данных в распределенной системе имеются механизмы, гарантирующие сохранение целостности данных между узлами хранения.Существуют автоматизированные процедуры вывода узлов хранения на обслуживание с последующим восстановлением до-стоверности данных.

данные конфиденциальныРиски несанкционированное разглашение данных.Методы обеспечения доступ к данным после авторизации с фиксацией точки доступа и учетных данных пользователя.Факт доступа и действия пользователя фиксируется в архивном журнале.

КАдАСТР

175

данные могут быть произвольного объема, а выход хеширования имеет строго фиксирован-ную длину. Такой уникальный след может пе-редаваться получателю совместно или отдель-но от данных, и при необходимости контроля неизменности еще раз формируется на сторо-не получателя. Совпадение хеш-кода гаранти-рует целостность состава исходных данных. если хеш-код переданных данных изменился, то данные искажены и требуется их повторная передача. хеширование часто имеет следую-щие названия: код идентификации сообщения, функция свертки, хеш-сумма (рис. 1).

в настоящее время разработано значи-тельное число алгоритмов хеширования – CrC-16/32 (контрольная сумма), MD-2/4/5/6 (Message Digest), линейка алгоритмов SHA (Secure Hash Algorithm). Реализация этих ал-горитмов хеширования представлена в боль-шинстве Систем управления базами данных (СУБд) и в актуальных версиях реализова-на на основе алгоритмов классов MD и SHA. в СУБд Oracle Database для этих целей реали-зована функция HASH пакета DBMS_CrYPTO. в данную функцию при использовании пере-даются два параметра. Первый — исходные

данные, для которых требуется сгенерировать хеш-код; второй — вид алгоритма шифро-вания: MD4, MD5, SHA-1 или другие разно-видности, поддерживаемые в зависимости от версии СУБд. Аналогичный инструментарий имеется и в СУБд MS Sql Server, это — функ-ция HASHBYTES языка Transact-Sql, которая также принимает два аргумента с тем отличи-ем, что первый аргумент — тип шифрования, а второй — исходные данные.

Отметим, что алгоритмы шифрования классов MD и SHA не лишены недостатков. Теоретически существует статистически нич-тожная, но все же отличная от нуля вероят-ность, что по различным исходным данным будут получены одинаковые хеш-коды. Такие случаи называют коллизия хеширования. на практике такими коллизиями можно в боль-шинстве случаев пренебрегать. Рассмотрим, как хеширование данных позволяет формиро-вать распределенную базу данных с гарантией целостности между узлами хранения, т.е. си-стему распределенного реестра.

в основу технологии систем распреде-ленных реестров положена идея построе-ния такой распределенной базы данных с из-

0000 0000 0000 0000

0000 0000 0000 00000000 0000 0000 0000

0000 0000 0000 00000000 0000 0000 0010

1111 1111 1111 11111111 1111 1111 1101

b02132081808b493c61e86626ee6c2e29326a662

91d3d1f86024e49f0e35314258b357a8944068a1

a949db55134cd25538afce58b1a3487d7a708819

574cdeb76afdeb09bd2dac83caadd21fbc4be700

хеш-функция




длина исходных данных увеличилась в 2 раза, а хеш-код имеет неизменную длину

даже незначительное изменение в исходных данных меняет хеш-код полностью

хеш-кодИсходные данные

Рис. 1. Хеширование исходных данныхFig. 1. Hash coding of source information


176

быточной параллельностью в сочетании со специальной формой записи, чтобы каждая последующая запись имела в своем составе криптографический ключ (hash), подтвержда-ющий достоверность предшествующей запи-си [2] (рис. 2).

Рассмотрим пример структуры blockchain на рис. 2. Запись 1 вводит некоторый объект права, это может быть межевой план земель-ного участка или кадастровый паспорт какого-либо объекта недвижимости. Так как запись 1 — первая и не имеет предшествующей, у нее нет криптографического ключа, т.е. у за-писи 1 отсутствует необходимость подтверж-дать достоверность какой-либо другой записи. Запись 2 фиксирует некоторое событие А, это может быть, например, формирование права на объект, определенный в записи 1. При этом за-пись 2 в обязательном порядке содержит крип-тографическое подтверждение неизменности записи 1, и так далее. Таким образом, форми-руется цепочка записей, в которой обеспечива-ются целостность и гарантированное доверие между записями.

Предположим, что из-за аппаратного сбоя

или намеренных действий злоумышленни-ка произошло изменение в записи события Б. Было: «Изъятие права собственности у субъекта Иванов по Исполнительному листу № 111», стало: «Переход права собственно-сти от субъекта Иванов к субъекту Петров по дКП №111». Это немедленно разрывает до-верительную цепочку между записями, ведь неизменные криптографические ключи всех последующих записей будут свидетельство-вать о произошедшем подлоге. Таким образом, даже автономная информационная система с подобной организацией хранения данных да-ет существенную защиту от несанкциониро-ванных изменений. Разумеется, за очевидным исключением: в случае известного алгоритма шифрования hash-функции вредоносное изме-нение все же возможно и оно тем легче, чем ближе к концу цепочки блоков. По этой причи-не технологии распределенных реестров в обя-зательном порядке включают в себя хранение данных на избыточном числе гарантированно доступных узлов, т.е. избыточную параллель-ность. Поясним суть этого на примере рис. 3.

Рассмотрим некоторую распределен-

запись 1 null вводный документ

запись 2 hash(Записи 1) Событие А

запись 3 hash(Записи 2) Событие Б

запись N

запись N+1 hash(Записи N) Событие . . .

запись N+2 hash(Записи N+1) null

Рис. 2. формирование структуры blockchain в таблицеFig. 2. building a blockchain structure in a table

КАдАСТР

177

ную базу данных, в узлах которой хранится blockchain — цепочка блоков. Экземпляры это-го blockchain совершенно одинаковы и могут пополняться блоками в любом из узлов этой распределенной Бд (базы данных). Что про-изойдет, когда в узел, обслуживающий ЦБ 1, поступит команда: добавить очередную запись в ЦБ 1. Этот узел, сформирует hash-ключ всей ЦБ 1 и проинформирует остальные узлы рас-пределенной Бд об ее актуальном составе. важное замечание: так как со временем це-почка блоков может стать длинной, то для сверки ее актуального состояния пересылка по сети цепочки блоков в полном объеме мо-жет стать затруднительной или даже невоз-можной. Поэтому для проверки целостности полезно использовать hash-ключ всей ЦБ. в свою очередь, остальные узлы по известно-му алгоритму построят hash-ключи своих це-почек блоков. Таким образом, сверкой только лишь hash-ключей можно быстро и достовер-но установить согласованное состояние ЦБ 1, ЦБ 2, ЦБ 3 и т.д.

далее. Узел, содержащий ЦБ 1, рассылает остальным узлам поступившую команду на пополнение. Согласованное состояние распре-деленной Бд будет гарантированно сохранено после выполнения команды на всех узлах, при-нявших и выполнивших данную команду. если какой-либо узел во время этих изменений был недоступен и не участвовал в отработке дан-ных изменений на своем экземпляре ЦБ, то он теряет статус доверенного и более не сможет принимать и инициировать команды на попол-нение ЦБ. С этого момента его открытый hash-ключ ЦБ, с одной стороны, не позволит ему идентифицировать данные других узлов как достоверные, а, с другой стороны, остальные узлы будут считать его данные недостоверны-ми. ввод в строй потерявшего доверие узла возможен только через специальную процеду-ру репликации с одного из узлов, сохранивших доверенное состояние.

Теперь проанализируем перспективы внед-

рения технологий, основанных на blockchain в информационные системы кадастра.

Сокращение времени на сделку с недви-жимостью. Уходит бюрократическая необхо-димость фиксации сделки государственным регистратором, следовательно, все субъекты, участники сделки, получат экономию на тран-закционных издержках. Особенно это упро-стит проведение сложных сделок с большим числом участников, например: последователь-ная цепочка сделок купли-продажи, долевая собственность, переход права требования, на-ложение и снятие обременений, ипотека и т.д. наконец, и это может быть самое главное, про-изойдет вовлечение в рыночный оборот ши-рокого слоя объектов недвижимости с низкой первоначальной ликвидностью, становится возможной их техническая и социально-эконо-мическая реновация.

Безопасность участников сделки. для фальсификации распределенного реестра зло-умышленникам потребуется взломать не один сервер, не одну базу данных, а более половины (так называемая атака 51 %) всех территори-ально распределенных узлов хранения.

достоверность и актуальность сведений кадастра недвижимости. Каждый документ встроен в цепочку blockchain и существует не-разрывно со своей историей. Обеспечивается невозможность отказа от авторства данных, т.е. отказа субъекта от последствий ранее совер-шенных правовых действий. вся хронология изменений технического состояния объекта

ЦБ 1

ЦБ 2

ЦБ 4

ЦБ 3

ЦБ 5

ЦБ ...

Рис. 3. Экземпляры цепочек блоков в распределен-ной базе данныхFig. 3. occurrences of block chains in a distributed database


178

или прав собственности актуальна и доступна для налогообложения или следующей сделки. Отметим, что и межведомственное взаимодей-ствие различных государственных учрежде-ний будет органично строиться на едином ин-формационном пространстве.

Разумеется, без разработки и внедрения всего спектра смежных технологических за-делов из программы «Цифровая экономика Российской Федерации» только blockchain и распределенные реестр не сделают кадастр не-движимости инфраструктурным фундаментом развития экономического потенциала государ-ства. Так, например, принципиальное значение для продуктивного создания систем распреде-

литеРатуРа1. Электронный ресурс: http://static.government.ru/media/fi

les/9gfM4fHj4PsB79I5v7ylVuPgu4bvr7M0.pdf. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утверждена распоряжением Правительства РФ № 1632-р от 28.07.2017.

2. Электронный ресурс: https://blockgeeks.com/guides/what-is-hashing/. Ameer rosic. What Is Hashing? Under The Hood Of Blockchain. 2017.

RefeRenCes1. Url: http://static.government.ru/media/files/9gfM4fHj4

PsB79I5v7ylVuPgu4bvr7M0.pdf. The State Program «Digital Economy of the russian federation», approved by the rf Government Decree No. 1632-r of July 28, 2017. [In russian].

2. Url: https://blockgeeks.com/guides/what-is-hashing/. Ameer rosic. What Is Hashing? Under The Hood Of Blockchain. 2017.

ленных реестров в сфере недвижимости име-ет технология дистанционной идентификации личности.

Благодарности. выражаем благодарность кол-легам по кафедре кадастра и основ земельного права, особенно ее руководителю А.П. Сизову, за продуктивную критику приведенных исход-ных материалов.

acknowledgements. We express our gratitude to colleagues from the Department of funds for Inventory and land law and especially to its leader Alexander Pavlovich Sizov for productive criticism of the initial information.

КАдАСТР

179

УдК 332.3 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-179-185

особенности взимания платы за посещение особо охраняемых природных территорий в Республике крым

© 2018 г. а.Ю. жуковскийМосковский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

[email protected]Рeculiarities of charging the pay for visiting protected areas

in the republic of Crimeaa.Yu. Zhukovskiy



Keywords: land legislation; paid land use; protected areas; real estate; the republic of Crimea. Summary. At the present time issues of land legislation are particularly important on the territory of the republic of Crimea. Almost four years have passed since Crimea's reunification to russia, but these issues are still not fully adjusted. The situation with specially protected natural areas is particularly acute. Crimea is a resort region, nature reserves form the basis of biosphere and natural diversity. However, land plots are registered in private ownership, paid visits to such places are introduced. This is largely due to the fact that these lands are not put on the cadastral register, which by the letter of the law is not a violation. In the article the budget sphere of protected areas is analyzed, the causes of this situation are considered. The main task is to suggest possible solutions of the crisis, first of all, using the methods of maintaining the state cadastre. This article is written using the materials of judicial practice, as well as explanations of the Prosecutor General of the republic of Crimea. for a complete description of the problem it is compared with analogues in the rest of the russian federation. The General structure of protected area lands is obtained from the information of the Ministry of ecology and natural resources of the republic of Crimea, public cadastral information is also used. for this reason, recommendations to remedy the situation applying the management measures and emphasizing fiscal policy have been given. There are also proposals for the legalization of income. The result of the work is a step-by-step set of measures that will bring the protected areas into compliance with their legal status.

Citation: Zhukovskiy A.Yu. Рeculiarities of charging the pay for visiting protected areas in the republic of Crimea. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyomka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 179–185. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-179-185.

Поступила 6 декабря 2017 г. Принята к печати 27 марта 2018 г. ключевые слова: земельное законодательство, недвижимое имущество, особо охраняемые природные террито-рии, платное землепользование, Республика Крым.

Рассматриваются правовые аспекты платного посещения особо охраняемых природных территорий. Особое внимание уделяется сравнению федерального и регионального законодательства. Представле-на информация о правовом положении и структуре бюджета ООПТ. Результат работы – предложенный комплекс мер, необходимый для решения рассматриваемых проблем. Содержатся рекомендации по управленческой и бюджетной политике в отношении земель ООПТ.

для цитирования: Жуковский А.Ю. Особенности взимания платы за посещение особо охраняемых природных территорий в Республике Крым // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 179–185. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-179-185.

введение

2017 г. в соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 05.01.2016 г. № 7 был объявлен в России годом экологии и особо охраняемых природных территорий (ООПТ). Это решение связано со 100-летием образо-

вания первого Государственного заповедника — Баргузинского. ООПТ представляют собой особую форму природоохранной деятельно-сти, которая позволяет практически полностью изъять эту категорию земель из хозяйственно-го оборота. в настоящее время в России на-


180

считывается более 13 тыс. ООПТ различного уровня и категорий, что составляет пример-но 11,9% всей территории страны, или более 200 млн га. По состоянию на 2017 г. на тер-ритории Республики Крым расположено 196 ООПТ общей площадью 220 тыс. га (8,1% тер-ритории). Одно из главных направлений разви-тия региона — туризм. Крым — уникальный природный регион с очень разнообразной фло-рой и фауной. на его территории находится много памятников природы [1]. Самые извест-ные — никитский ботанический сад, заказник Аю-даг, Ялтинский горно-лесной природный заповедник и многие другие. Защита таких объектов — одна из основных задач действу-ющей власти. Именно для этого создаются такие управленческие субъекты, как ООПТ. в их функции, кроме сохранения экологиче-ского разнообразия, входят также научная и просветительская задачи.

Актуальность исследуемой темы состо-ит в том, что при увеличении туристического потока неуклонно растет посещение объектов ООПТ. Особенно это заметно в летний период. на полуострове действует множество легаль-ных и полулегальных организаций, осущест-вляющих деятельность по экскурсионному сопровождению, активному отдыху и т.д. Это касается и самих органов управления ООПТ.

в настоящее время существует много про-блем и связанных с ними нарушений. К самым значимым относятся: а) отсутствие юридиче-ски оформленных границ (из-за того, что объ-екты не поставлены на кадастровый учёт); б) оформление земельных участков в частную собственность и ведение на них хозяйственной деятельности; в) введение платы за посещение путем навязывания посетителям экскурсион-ных услуг или страховки.

в данной работе наибольшее внимание уделяется последней проблеме. Цель статьи — анализ юридических аспектов возможно-сти взимания платы за посещение ООПТ. для ее достижения необходимо рассмотреть дей-ствующее федеральное и региональное зако-нодательство, проанализировать бюджетное

состояние хозяйствующих субъектов ООПТ, выполнить сравнительный анализ мирового опыта в данной сфере, дать предложения по необходимому реформированию отдельных нормативно-правовых актов, для приведения ООПТ в соответствие с нормами закона ис-пользовать административный ресурс.

для выполнения работы использовались сравнительные теоретические методы ис-следования с применением эмпирических данных. Информация по рассматриваемым вопросам получена из результатов судеб-ной практики, разъяснений Генеральной про-куратуры Республики Крым, Министерства экологии и природных ресурсов субъекта. Использованы также данные Государственного комитета по государственной регистрации и кадастру Республики Крым (Госкомрегистр).

структура и функционирование ооПт

ООПТ подразделяются на территории фе-дерального значения, находящиеся в федераль-ной собственности, и регионального значения, принадлежащие субъектам РФ. для таких зе-мель характерен особый режим использования. в общем случае, на землях ООПТ невозможно ведение деятельности, которая противоречит основному направлению их использования. в соответствии с ч. 2 ст. 27 Земельного кодек-са РФ, участки, занятые объектами ООПТ, не могут находиться в частной собственности граждан или юридических лиц, за исключени-ем случаев, предусмотренных федеральным законодательством. если при создании ООПТ на этих землях находились земельные участ-ки, принадлежащие гражданам и юридиче-ским лицам на праве собственности, то данные участки могут быть изъяты для государствен-ных или муниципальных нужд на условиях равноценного возмещения. Изъятие может не проводиться, но в таком случае собственники теряют возможность заниматься деятельно-стью, не связанной с охраной и изучением при-родной территории.

в установленном законом порядке, в соот-ветствии с ч. 6 ст. 95 Земельного кодекса РФ,

КАдАСТР

181

земли ООПТ предоставляются в постоянное (бессрочное) пользование государственным учреждениям, например федеральным госу-дарственным бюджетным учреждениям. Таким образом, исходя из действующего законода-тельства, на территориях, занятых объектами ООПТ, физические и юридические лица (раз-личной структуры, включая индивидуальных предпринимателей) не могут вести коммерче-скую и любую иную деятельность, не относя-щуюся к основному направлению деятельно-сти ООПТ, кроме рекреационных услуг [2].

С 1991 г. в России существует платное землепользование. Основные формы платы за землю — арендная плата и земельный налог. в соответствии со ст. 389 налогового кодекса РФ земельные участки, изъятые либо ограни-ченные в обороте, не относятся к объектам на-логообложения. Ограничение оборотоспособ-ности земельных участков исходит из ч. 4 ст. 27 Земельного кодекса РФ. Рассмотрим из чего в настоящее время складывается бюджет ООПТ. Исходя из названия и федеральной принадлеж-ности, основное финансирование ведется за счет ассигнований федерального бюджета. в целом, ООПТ представляют собой некоммер-ческие организации, т.е. они не имеют своей целью получение прибыли. По сообщениям Министерства природных ресурсов и экологии РФ, бюджетное финансирование обеспечивает только 50% необходимой суммы. Остальное — это собственные средства ООПТ. в результате выполненного анализа структуры бюджетов была составлена диаграмма (рис. 1).

Как видим, плата за вход на территорию ООПТ приносит наибольшие поступления в бюджет после государственных дотаций. Кроме того, к эффективному способу пополне-ния бюджета относятся концессии (взимание процента с дохода компаний, обслуживающих туристов на территории ООПТ) и пожертво-вания, поступающие через различные фонды и общества. Конечно, предложенная схема бюджета усредненная. Платность посещения государственных объектов ООПТ установлена Федеральным законом от 14.03.1995 № 33-ФЗ

«Об особо охраняемых природных территори-ях». Пребывание не территории физических лиц, не являющихся работниками учреждений, которые осуществляют управление ООПТ, воз-можно только с разрешения этих органов. Эти органы и взимают плату за посещение данных объектов [2]. Размер платы устанавливается от-дельно для каждого государственного объекта ООПТ, исходя из наличия уникальных природ-ных компонентов, развития инфраструктуры, оказываемых услуг. в соответствии с приказом Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 09.12.2014 г. № 546 данная плата согла-совывается с упомянутым Министерством и должна быть размещена на официальном ре-сурсе в сети Интернет.

Отметим, что в соответствии с трактовкой действующего законодательства, посещение государственных ООПТ обязательно должно проводиться на платной основе.

в соответствии со ст. 21 Федерального за-кона от 14.03.1995 № 33-ФЗ «Об особо охра-няемых природных территориях», посещение региональных ООПТ, напротив, может быть как безвозмездным, так и платным. Решение

6%

12%

12%

20%

50%

— 1 — 2 — 3 — 4 — 5

Рис. 1. Примерная структура бюджета земель ооПт:1 — государственный бюджет; 2 — плата за вход; 3 — кон-цессиии; 4 — пожертвования; 5 — другоеFig. 1. approximate structure of budget for protected areas:1 — state budget; 2 — entrance fee; 3 — concessions; 4 — donations; 5 — other


182

принимает уполномоченный орган субъекта РФ по согласованию с федеральным органом исполнительной власти, в ведении которого находится территория.

система ооПт в Республике крым

Какова ж на практике ситуация в Респуб-лике Крым? дело в том, что в перечне ООПТ, находящихся в федеральной собственно-сти, который утвержден распоряжением Правительства РФ от 31.12.2008 № 2055-р, территории Республики Крым отсутствуют. По состоянию на 2018 г. процесс передачи ООПТ из региональной в федеральную собствен-ность не завершен. Распоряжением Совета министров Республики Крым от 05.02.2015 г. № 69-р утвержден перечень Особо охраня-емых природных территорий регионального значения Республики Крым. в соответствии с этим данные объекта имеют статус ООПТ ре-гионального значения. Правовой режим ООПТ на территории субъекта регулирует Закон Республики Крым от 10.11.2014 № 5-ЗРК/2014 «Об особо охраняемых природных территори-ях». данным законом в соответствии с феде-ральным законодательством не предусмотрена возможность взимания платы за посещение

ООПТ.Примерный бюджет управляющих органи-

заций зависит от числа ООПТ, которыми они управляют (рис. 2). в настоящий момент можно выделить пять крупнейших государственных учреждений, осуществляющих управление ООПТ в Крыму [3]. Организациями, осущест-вляющими управление ООПТ в Крыму, в на-стоящий момент плата взимается за оказание туристических и просветительских услуг. Ст. 262 Гражданского кодекса РФ, а также ст. 27 Конституции РФ гласят, что гражданин может свободно находиться на территории земельно-го участка общего пользования, т. е. разреша-ет свободное перемещение, за исключением заповедной зоны. Эколого-просветительская деятельность может оказываться по договору возмездного оказания услуг [4].

Проанализируем, законно ли навязывание физическому лицу некой услуги для осущест-вления права прохода. Ст. 779 Гражданского кодекса РФ раскрывает понятие «услуги». Оказание возмездной услуги возможно только по заданию заказчика [4]. Обустройство ООПТ маршрутами, дорогами и поддержание их в надлежащем состоянии – обязанность органи-зации, так как это способствует исполнению

Ялтинский горно-лесной заповедник

национальный парк Тарханкутский

Природный заказник Опукский

Казантипский природный заказник

Управление ООПТ

Бюдж

ет, м

лн р

уб.

120

100

80

60

40

20

0

Рис. 2. сравнение бюджетов управляющих организаций ооПт крыма за 2017 г.Fig. 2. Comparison of budgets for organizations managing protected areas of the Crimea in 2017

КАдАСТР

183

цели, с которой она была создана. Поэтому признать услугой данные мероприятия не представляется возможным. Распространены случаи, когда организации называют обычные тропы «благоустроенными экскурсионными маршрутами» и за их использование взимают плату. Разумеется, такие маршруты ничем не отличаются от обычных, кроме названия. При этом не запрещается пройти на территорию ООПТ и не используя экскурсионные тропы, но других троп просто нет.

в соответствии со ст. 1 Федерального зако-на от 24.11.1996 №132-ФЗ «Об основах турист-ской деятельности в Российской Федерации» объекты ООПТ являются туристскими объек-тами, поэтому ограничение свободного прохо-да – нарушение (за исключением заповедной зоны). в ст. 21 Закона Республики Крым от 14.08.2014 г. №51-ЗРК «О туристской деятель-ности в Республике Крым» написано: «все ту-ристские ресурсы Республики Крым на терри-тории Республики Крым являются достоянием Республики Крым и должны быть доступны-ми для ознакомления и использования неза-висимо от формы собственности, если отсут-ствуют установленные законом ограничения» [4]. Исходя из этого, следует: если физическое лицо не намерено заказывать дополнительные услуги по туристическому сопровождению, то взимание платы «за проход» – нарушение ре-гионального и федерального законодательств.

несмотря на указания прокуратуры и разъ-яснения Министерства экологии и природных ресурсов Республики Крым, региональные власти продолжают взимать плату за оказание услуг, о которых их не просит заказчик. При этом необходимо помнить, что у 60 % ООПТ Крыма до сих пор не оформлена граница, что делает эту ситуацию еще более абсурдной с юридической точки зрения. данная пробле-ма имела корни еще во то время, когда Крым был в составе Украины. Объекты ООПТ, как и многие другие земли, не были поставлены на кадастровый учет, а информацию по ним по-сле присоединения полуострова к РФ Украина заблокировала [5].

в качестве примера приведем природный заказник Аю-даг. По последним данным, сто-имость его посещения составляет 100 руб. Однако руководство заказника создало на его территории «Комплексный археологический архитектурный музей под открытым небом Аю-даг – Святая гора». в соответствии с чем оплата как бы взимается за посещение музея, а не самого заказника. Министерство культуры Республики Крым данный вопрос прокоммен-тировало следующим образом: данный музей создан на общественных началах при учреж-дении, осуществляющим руководство ООПТ, и стоимость посещения музея устанавливается внутренним приказом. При этом кассовые чеки за оплату не выдаются.

возможные пути исправления ситуации

Анализ данной проблемы на примере Республики Крым показывает, что необходимо принять ряд важных решений, в первую оче-редь, оформить границы ООПТ. Это даст воз-можность чётко разграничить объекты ООПТ от земель других категорий. в настоящее вре-мя выполнить это невозможно ввиду плохого состояния пунктов государственной геодезиче-ской сети (далее ГГС) на полуострове. Многие пункты уничтожены, а координаты потеряны. Предлагается провести обширный комплекс работ по полной реконструкции пунктов ГГС. данные меры нужны не только для решения рассматриваемого вопроса, но и в целом для нормального функционирования хозяйствен-ной и оборонной отраслей. Правда, это не ре-шит проблему незаконного взимания платы за посещение и навязывание услуг, в которых за-казчик не нуждается.

Как было уже отмечено (см. рис. 1), бюджет ООПТ в среднем на 20 % зависит от поступле-ния денежных средств от посетителей. в на-стоящее время не представляется возможным просто запретить получать дополнительный доход, который не противоречит основному направлению деятельности. Также невозмож-но дополнительно субсидировать управляю-щие субъекты из бюджета, так как это приве-


184

дет к сильной финансовой нагрузке на регион. для придания законности сборам данного вида необходимо внести изменения в региональное законодательство, а именно: дополнить его статьей о возможности взимания платы за по-сещение. Одновременно следует легализовать поступление денежных средств на счет орга-низации. в настоящий момент оплата не про-водится через кассу, а следовательно, она не облагается налогом и не поступает в бюджет организации. Отследить поступление и далее расходование данных средств невозможно. Это касается как взимания платы за вход, так и за экскурсионное сопровождение. наиболее удобный способ для легализации дохода – за-ключение договора-оферты, текст которого не-обходимо разместить на официальном сайте и стенде у входа.

Также необходимы проверки финансовой деятельности работниками прокуратуры и каз-начейства. Руководители должны давать пол-ный отчет, откуда получены средства и как ими распоряжаются. Руководители учреждений ООПТ и ведомства следует продумать вопрос о возможной дифференциации дохода. Как при-мер, можно привести систему, действующую в СшА. Заповедники, национальные парки и т.д. пользуются огромной поддержкой государства. на их территорию действует платный проход, однако экскурсионные услуги не вставляются в счет без уведомления посетителя, а страхов-ка оплачивается только при заказу экскурсий. вместе с тем в СшА огромное значение име-ет рекламная и информационная сферы. в ка-честве грамотной рекламной политики с под-держкой государства можно привести серию 25-центовых памятных монет с изображением на реверсе определенного национального пар-ка. Управляющие организации получают бюд-жетные поступления за использование бренда. Кроме того, сильно развита продажа сувенир-ной и памятной продукции.

Отдельно отметим информационное ос-вещение таких объектов в сети Интернет. в XXI в. это наиболее актуально. У каждой ООПТ есть современный и информативный

сайт, оформленный в соответствии с высокими международными стандартами. данные меры можно было бы внедрить как в Крыму, так и на всей территории РФ. Тем более, что данный процесс не относится к сильно материальноза-тратному.


в результате исследований выполнен ана-лиз действующего законодательства, выявлены основные несовершенства и предложены меры по исправлению ситуации. К решению данной проблемы необходимо подходить комплексно. важно учитывать все аспекты ситуации, а так-же учитывать мнение как самих жителей, так и хозяйствующих субъектов. если подойти к решению строго по нормам действующего за-конодательства, то это лишит организации пя-той части дохода, что при не слишком большом финансировании это еще сильнее усугубит положение. Приведенные здесь предложения направлены как на юридическую составляю-щую, так и на непосредственное управление земельными ресурсами. данные подходы раз-работаны с учетом мирового опыта.

Отметим, что ввиду незнания физические лица, посещающие ООПТ, не обращаются с заявлениями в правоохранительные органы и органы исполнительной власти, в ведении которых находятся ООПТ. население Крыма пока плохо знакомо с законодательством РФ. Особенно это касается таких узких и не мас-совых особенностей. в целях информирования населения на официальных сайтах, а также информационных стендах необходимо давать разъяснения, т. е. обязать учреждения оказы-вать консультационную поддержку в пределах своих полномочий.

Только комплексный подход поможет ре-шить данную проблему. Он будет довольно тру-до- и материально-затратным, но по-другому подобную ситуацию исправить невозможно. Территории ООПТ при грамотном управлении вполне могут выйти из полной зависимости от государственного бюджета, но, чтобы это про-изошло, необходимы реформирование и рекон-

КАдАСТР

185

струкция таких объектов, большая рекламная кампания, повышение качества предостав-ляемых услуг. для всего этого необходимы большие вложения на первоначальном этапе. Привлечение частных инвестиций – не вы-ход из ситуации, так как для частного бизнеса данные объекты не имеют инвестиционной привлекательности. Подводя итог, отметим, что именно государство, осуществляя ком-плексный подход, способно решить данную проблему.

Благодарности. Автор выражает глубокую при-знательность и благодарит за оценку работы, а также рекомендации по дальнейшим научным

изысканиям заведующего кафедрой кадастра и основ земельного права МИИГАиК А.П. Сизова и доцента кафедры экономики и предпринима-тельства МИИГАиК е.С. Якушову.

acknowledgements. The author expresses deep gratitude to the reviewers of the article and thanks for the evaluation of the work, as well as recommendations for further scientific research: 1. doctor of technical Sciences, Professor, head of the Department of Cadastre and land law MIIGAiK A.P. Sizova; 2. candidate of economic Sciences, associate Professor, Department of Economics and entrepreneurship MIIGAiK E.S. Yakushovu.

литеРатуРа1. Захарова В.А. Рекреационное пространство Республики

Крым как объект социологического интереса // «Российское социологическое сообщество: история, современность, место в мировой науке»: Материалы науч. конф. к 100-летию Русского социологического общества имени М.М. Ковалевского 10–12 ноября 2016 г. СПб.: Скифия-принт, 2016. С. 626–627.

2. Григорьева Т.А. Правовые основы взимания платы за по-сещение государственных природных заповедников и наци-ональных парков // Марийский юридический вестник. 2016. Т. I. № 4 (19). С. 8–10.

3. Электронный ресурс: http://web.snauka.ru/issues/2015/04/51299 (дата обращения: 05.03.2018).

4. Электронный ресурс: http://rkproc.ru/ru/content/osobennosti-primeneniya-v-respublike-krym-zakonodatelstva-v-chasti-vzimaniya-platy-za (дата обращения: 01.03.2018).

5. Жуковский А.Ю., Лелюхина А.М. Проблемы переоформ-ления прав на недвижимое имущество в Республике Крым // Сб. статей по итогам науч.-техн. конф. вып. 8. М.: МИИГАиК, 2015. С. 19–21.

RefeRenCes1. Zakharova V.A. recreational space of the republic of Crimea

as an object of sociological interest. «Rossiyskoe sociologicheskoe soobshchestvo: istoriya, sovremennost', mesto v mirovoy nauke». Materialy nauchnoy konferentsii k 100-letiyu Russkogo sotsiologicheskogo obshchestva imeni M.M. Kovalevskogo 10–12 noyabrya 2016. russian sociological community: history, modernity, place in world science. Proceedings of the scientific conference dedicated to the 100th anniversary of The russian sociological society M.M. Kovalevsky 10–12 November 2016. Saint-Petersburg: Scyfia-print, 2016: 626–627. [In russian].

2. Grigorieva T.A. The legal basis of charging fees in state nature reserves and national parks. Mariyskiy yuridicheskiy vestnik. FGOU VPO «Mariyskiy gosudarstvenniy universitet». Mari legal Bulletin. fGOU VPO «Mari state University». 2016, I, 4(19): 8–10. [In russian].

3. Url: http://web.snauka.ru/issues/2015/04/51299 (date of reference: 05.03.2018).

4. Url: http://rkproc.ru/ru/content/osobennosti-primeneniya-v-respublike-krym-zakonodatelstva-v-chasti-vzimaniya-platy-za (date of reference: 05.03.2018).

5. Zhukovskiy A.Yu., Lelyukhina A.M. The problem of re-registration of rights to immovable property in the republic of Crimea. Sbornik statey po itogam nauchno-tekhnicheskikh konferenciy. Vypusk 8. Moscow: MIIGAiK, 2015: 19–21. [In russian].

186


дистанционное зондиРование и монитоРинг земель

УдК 528.88 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-186-195

Беспилотные авиационные технологии мониторинга сфер человеческой деятельности на примере крупнейших производителей и эксплуатантов в России

© 2018 г. а.и. кривичев1, а.в. залецкий2*1Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия;2Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

*[email protected] Unmanned aircraft technologies for monitoring the human activities

on the example of the largest producers and operators in russiaa.i. Krivichev1, a.V. Zaletsky2*

1Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia;2Moscow State University of Geodesy and Cartography; Moscow, Russia


Keywords: aerial photographic survey, «AeroNet», digital economy, monitoring, remote sensing, unmanned aircraft system, unmanned aerial vehicle.

Summary. The article studies the peculiarities of earth remote sensing technologies with the help of russian unmanned aerial systems, which are widely used in the field of monitoring various spheres of human activity. As a result of the study, the following tasks have been solved: a review of russian laws governing the use of unmanned aerial vehicles was done; the author's definition of the concept of «unmanned aerial technologies»; the analysis of the main programs of long-term planning in the development of unmanned aerial technologies was carried out; a comparative analysis of the characteristics of UAV’s on the example of nine major russian manufacturers-operators was performed; the features of production and operation of UAV’s on the example of a large typical company were discovered. The methods of comparative analysis, systematization and observations were used in the work. As a result of the study, unmanned aerial vehicles of nine major companies were systematized according to the classification of unmanned aerial systems (by depth of application, by take-off weight, by aerodynamic scheme of the line-up). The main features of unmanned aerial photography, taking into account the existing and widely used unmanned aerial systems, are analyzed. Activities of a typical organization, for instance, the group of companies «Unmanned systems» of the city of Izhevsk, including the use of UAV’s for remote sensing in extreme climatic conditions (low temperature, strong influence of the earth's magnetic pole, high albedo) have been studied.

Citation: Krivichev A.I., Zaletsky A.V. Unmanned aircraft technologies for monitoring the human activities on the example of the largest producers and operators in russia. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 186–195. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-186-195.

Поступила 11 декабря 2017 г. Принята к печати 30 марта 2018 г. ключевые слова: «Аэронет», аэрофотосъемка, беспилотная авиационная система, беспилотные летательные аппа-раты, дистанционное зондирование, мониторинг, цифровая экономика России.

Проведен краткий обзор российского законодательства и долгосрочных программ планирования в сфе-ре применения беспилотных летательных аппаратов для мониторинга человеческой деятельности. вы-полнено сравнение характеристик беспилотных летательных аппаратов на примере крупнейших про-изводителей и эксплуатантов. детально исследована типовая организация производитель-эксплуатант беспилотных летательных аппаратов для мониторинга в социально-эколого-экономической сфере.

для цитирования: Кривичев А.И., Залецкий А.В. Беспилотные авиационные технологии мониторинга сфер человеческой дея-тельности на примере крупнейших производителей и эксплуатантов в России // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 186–195. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-186-195.

187

дИСТАНцИОННОЕ ЗОНдИРОВАНИЕ И МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛь

введение

в настоящее время технологии дистанци-онного зондирования Земли (дЗЗ) с помощью космических аппаратов и авиации изучены и применяются достаточно широко. Методы и технологии описаны в работах в.Г. Бондура [1, 2], в.П. Савиных [3], в.в. Козодерова [4], Р.А. шовенгердта [5] и др. При этом настоящей революцией для мониторинга и картографиро-вания подстилающей поверхности можно счи-тать использование беспилотных летательных аппаратов. Усовершенствование съемочной ап-паратуры и носителей полезной нагрузки для съемки подстилающей поверхности позволяет вести дЗЗ с воздушных шаров, дирижаблей, искусственных спутников Земли, пилотируе-мых и беспилотных летательных аппаратов. Развитие технологий дЗЗ стало возможным благодаря появлению цифровой съемки и ак-тивных сенсоров — радаров, лазерных скани-рующих систем, автоматизации аэрокосмиче-ских работ и процессов обработки данных.

Актуальность данного исследования не вызывает сомнений, поскольку беспилотные авиационные технологии используются во многих сферах человеческой деятельности и представляют собой эффективный инструмент для оперативного получения качественных пространственных и спектральных характери-стик исследуемых объектов. Учитывая совре-менные тенденции автоматизации процессов в экономике, утверждение Правительством программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [6], а также необходимость ком-плексного обеспечения безопасности на объ-ектах инфраструктуры, в том числе в Арктике, беспилотные авиационные технологии обрета-ют новое, стратегическое значение.

актуальная парадигма и проблематика применения беспилотных аэросъемочных

комплексов

Беспилотные летательные аппараты в различных онтологических вариациях (БвС — беспилотное воздушное судно; БАС — беспилотная авиационная система; БАК —

беспилотный авиационный комплекс; БПлА — беспилотный летательный аппарат) опре-делены в воздушном кодексе Российской Федерации, в Федеральных авиационных правилах, разработанных в соответствии с воздушным кодексом, в Государственном стан-дарте ГОСТ Р 56122–2014. «воздушный транс-порт. Беспилотные авиационные системы. Общие требования» и других документах огра-ниченного использования. в дорожной карте национальной технологической инициативы «Аэронет» определен план развития рынка ус-луг с применением БПлА, в том числе дЗЗ до 2035 г., предложены законодательные инициа-тивы по регламентированию летных работ и их применению, совместно с «Аэронет» и эксплу-атантами разработан профессиональный стан-дарт для операторов. Масштабные проекты беспилотной аэрофотосъемки (БАФС) на уров-не регионов запланированы в дорожной карте «Повышение качества государственных услуг в сфере государственного кадастрового учета недвижимого имущества и государственной регистрации прав на недвижимое имущество и сделок с ним» и в других документах. в то же время в тексте государственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» термин беспилотные летательные аппара-ты дополняет традиционные инструменты дЗЗ, например: «Съемка из космоса, съемка с воздушных, в том числе беспилотных лета-тельных аппаратов, лазерное сканирование и т.п.» [7, с. 20]. Использование БПлА не вхо-дит в план мероприятий «Цифровая эконо-мика Российской Федерации» по направле-нию «Информационная инфраструктура» на 2017–2020 гг., однако в плане мероприятий по созданию «единой электронной картографи-ческой основы» в качестве исполнителя ут-верждена рабочая группа национальной тех-нологической инициативы «Аэронет» [8]. При этом предусматривается разработка законода-тельных и иных нормативных правовых ак-тов, которые определят юридически значимые пространственные данные, за исключением космического сегмента дЗЗ.

188


Существующие документы, среди кото-рых «Основные положения по аэрофотосъем-ке, выполняемой для создания и обновления топографических карт и планов», утверждены Главным управлением геодезии и картографии (ГУГК) при Совмине СССР еще 22.04.1980 г. Они определяют технические условия для вы-полнения комплекса работ по аэрофотосъемке пилотируемыми воздушными судами, при этом не учитываются особенности работ, где носи-телем съемочной системы являются БПлА. не утверждены и критерии определения юриди-ческой значимости пространственных данных применительно к данным, получаемым с бес-пилотного летательного аппарата, что дела-ет невозможным использование полученных материалов в судебных процессах при спорах о границах земельных участков. Пока не раз-работаны и единые процедуры валидации дан-ных БАФС, поэтому измерения, проведенные по данным такой аэрофотосъемки являются неподтвержденными без получения подтверж-денных характеристик съемочной системы и трудоемкого контроля, выполняемого назем-ными методами.

Отметим, что Росреестр не определил тре-бований по обязательной сертификации бес-пилотных аэрофотосъемочных комплексов (БАФК) или получаемой продукции. Пока не утверждены специальные центры обязатель-ной сертификации программно-аппаратных комплексов с беспилотной авиационной систе-мой. выделяют три типа процедур доброволь-ной сертификации БАФС:

1) комплекс технических и программных средств беспилотной аэрофотосъемки и фото-грамметрической обработки, которые при соб-людении определенных условий обеспечат возможность создания ортофотопланов, удов-летворяющих требованиям точности планов определенного масштаба;

2) специально идентифицированной про-дукции аппаратно-программных комплексов БАФК, которая будет соответствовать требова-ниям нормативно-технических документов для определенного вида работ;

3) соответствия технологии применения БПлА определенной серии и программного обеспечения обработки данных требованиям внутреннего документа компании для создания ортофотопланов и цифровых моделей местно-сти заданного масштаба.

При этом требования к гражданским спе-циалистам, эксплуатирующим беспилотные авиационные системы, еще не определены, так как профессиональный стандарт «Специалист по эксплуатации беспилотных авиационных систем, включающих в себя одно или несколь-ко беспилотных воздушных судов» еще не одобрен. Разработанный стандарт предлага-ет получение достаточного объема компетен-ций, обеспечивающих безопасность полетов, но он недостаточен для обучения этическим аспектам, обеспечения конфиденциальности получаемых данных, а также обеспечения вы-сокого качества решения прикладной задачи. несмотря на вступление в силу Федерального закона № 291-ФЗ от 03 июля 2016 г., регламен-тирующего регистрацию и учет БПлА, к декаб- рю 2017 г. процедуры их учета и регистрации пока не утверждены.

основные российские эксплуатанты беспилотной аэрофотосъемки

и их типовое аппаратное оснащение

в настоящее время крупные производите-ли профессиональных беспилотных авиацион-ных систем для аэрофотосъемки и видеонаб-людения в России представлены небольшим числом компаний. Эти компании преимуще-ственно задействованы в нефтегазовой сфе-ре при дистанционном мониторинге динами-ки ландшафтов в районах нефтегазодобычи. выполняются работы и в интересах крупных аграрных холдингов. Отдельную нишу рынка занимают военные БПлА. Жесткая конкурент-ная среда, а также бурно развивающийся рынок дЗЗ способствуют постоянной модернизации производственных беспилотных аэрофотосъе-мочных комплексов. Рассмотрим (табл. 1) эти комплексы в соответствии с общепринятой классификацией [9, c. 135] в зависимости от

189


типа беспилотного воздушного судна (БвС): 1) по глубине применения БВС: большой

дальности — свыше 500 км (Бд); средней дальности — до 500 км (Срд); малой дально-сти — с радиусом действия до 250 км (Мд); ближнего действия — с радиусом действия до 100 км (БлРд);

2) по взлетной массе БВС: тяжелый — свы-ше 500 кг (Т); средний класс — до 500 кг (Ср); легкий класс — до 200 кг (л); малый класс — до 30 кг (Мл); мини-класс — до 1 кг (Мин);

3) по аэродинамической схеме компонов-ки БВС: самолетного типа (СТ); вертолетного (мультикоптерного) типа (вТ); комбинирован-ного типа (КТ).

Практически все приведенные в табл. 1 БПлА относятся к аппаратам ближнего или малого радиуса действия, а их грузоподъем-ность ограничена несколькими килограммами. данный факт обусловливает установку ком-пактных систем цифровой съемки и другой целевой нагрузки. Также существует набор бортовых систем, обеспечивающих штатное функционирование БПлА, к которым относят-ся устройства: спутникового и инерциального позиционирования; видовой и телеметриче-ской информации командно-навигационной радиолинии с антенно-фидерным устройством; обмена командной информацией бортовой цифровой вычислительной машины; хране-ния видовой информации, а также встроенный блок питания. Устанавливаемые бортовые приемники спутникового позиционирования в

основном сделаны за рубежом. Они могут быть как одно-, так многосистемными: ГлОнАСС, GPS, BeiDou. в настоящее время приемники становятся более компактными, число каналов и поддерживаемых спутниковых систем растет, появляются системы спутниковой и наземной дифференциальной коррекции, что увеличи-вает точность определения координат центра фотографирования фотокамер на БПлА.

К особенностям распространенных в России беспилотных авиационных систем для аэрофотосъемки следует отнести установку беззеркальных полупрофессиональных фото-камер, оснащенных центральным затвором. Пример такой фотокамеры – Sony rX1rII с полнокадровой, 35-милиметровой CMOS-матрицей в 42,4 мегапиксела (МПИКС), при-чем устанавливаемый объектив с фокусным расстоянием 35 мм фиксируется байонетным креплением. данные фотокамеры не гаран-тируют прецизионности измерений из-за не-подтвержденных радиометрических харак-теристик матриц и параметров дисторсии объективов. При предварительной калибровке таких фотокамер в лаборатории МИИГАиК были определены элементы внутреннего ори-ентирования (f, x0, y0) и поправки за дисторсию объектива (δx, δy), которые позволили учесть параметры калибровки при обработке данных, а также исключить непригодные для аэрофото-съемки камеры. Применение камер с щелевым затвором, например, Sony Alpha 6000, приве-дет к дополнительным искажениям. допустим,

Т а б л и ц а 1 классификация распространенных беспилотных летательных аппаратов в России

Компания Модели Глубина взлетная масса Компоновка

ООО «СТЦ», г. Санкт-Петербург Орлан МдМл

СТООО «Беспилотные системы», «Финко», г. Ижевск Суперкам Мд, БлРд СТ, вТ, КТАО «ЭнИКС», г. Казань Элерон, наводчик,

ОколотокБлРд

л, Мл СТ

ООО «ПлАЗ», «Геоскан», г. Санкт-Петербург ГеосканМл

СТ, вТООО «нПО «ИжБС», г. Ижевск Тахион, Гранат, Муха

СТООО нПП «АвАКС-ГеоСервис», г. новосибирск Гамма, дельта, взор Мд, БлРд л, МлООО «Кронштадт Беспилотные Системы», г. Санкт-Петербург Орион, БлА-10, БлА-20 Срд Т СТ, вТ, КТАО Концерн «Калашников», г. Ижевск Зала Мд, БлРд л, Мл СТ, вТООО «Птеро», г. Москва Птеро Мд Мл СТ

190


что установленная выдержка составляет 1/250, а крейсерская скорость БПлА — 72 км/ч. в этом случае смещение камеры в простран-стве при съемке одного кадра составит порядка 8 см, что вносит дополнительную системную ошибку (рис. 1).

Очевидна необходимость применения ка-мер с центральным затвором, что позволяет вести съемку с минимальными значениями выдержки (значения выдержки определяются высотой съемки и рядом других параметров), а также использовать установку фиксированных объективов и применение резьбовых креп-лений объектива для исключения смещения съемочной системы. При обработке можно применять как заранее определенные значения параметров калибровки (фокусное расстояние, координаты главной точки, коэффициенты дисторсии), так и параметры калибровки, по-лученные в процессе фототриангуляции. Как и при проведении других геодезических работ, даже в полностью автоматизированных про-цессах необходим контроль измерений по дан-ным БАФС. Уже сейчас в программное обес-печение для фотограмметрической обработки данных входят новейшие методы обработки, учитывая особенности работ с использовани-ем беспилотника. Реже для задач топографи-ческой съемки применяют зарубежные специ-ализированные среднеформатные фотокамеры в 80–100 МПИКС. По мнению экспертов, на-чав с установки бытовых неметрических камер

Nikon, Sony, Kodak на беспилотные летатель-ные аппараты, разработчики планируют ис-пользование топографических камер среднего формата (60–80 МПИКС), масса которых со-ставляет 3–5 кг [10].

для выполнения специальных задач съем-ки или единовременного получения данных с различными спектральными характеристика-ми и различным масштабом фотокамеры на БПлА комбинируются с другими целевыми нагрузками или увеличивается число фото-камер, размещенных под разными углами, а съемочные системы оснащаются объективами с отличающимися фокусными расстояниями. Мульти- и гиперспектральные камеры исполь-зуют для решения задач природопользования, в том числе землепользования и сельского хо-зяйства, лесопользования, что обусловливает необходимость внедрения новых методов бес-пилотной мульти- и гиперспектральной съем-ки. видеосъемка в видимом и тепловизионном спектре с БПлА применяется для оперативно-го выявления утечек нефти и газа, тепла в зда-ниях и теплопроводах, прогнозирования об-разования трещин в пределах ледовых полей, ведения ледовой разведки.

Беспилотные авиационные технологии (БАТ) используют для решения мониторинго-вых, исследовательских, транспортных, хозяй-ственных или военных задач. Приведем автор-ское определение БАТ. это — совокупность методов, процессов и методик, которые при-

Sony a600024,3 млн эфф. пикс.,

CMOS матрица 23,5×15,6, разр.

6000×4000 пикс., шторно-щелевой затвор,

формат JPEG, rAW

Sony rX124,3 млн эфф. пикс.,

CMOS матрица 35,9×24,0,

разр. 6000×4000 пикс., центральный лепест-ковый затвор, формат

JPEG, rAW

Фотоаппарат, телевизор, видеокамера HD (уста-новка 45°), установлен-ные на фиксированной

платформе

два фотоаппарата с разными объективами, установленные на фик-сированной платформе

Фотоаппарат, установ-ленный на фиксирован-ной / гидростабилизиро-

ванной платформе

Рис. 1. фотокамеры для беспилотной аэрофотосъемкиFig. 1. Example of cameras for unmanned aerial photography

191


меняют для управления беспилотными лета-тельными аппаратами с программно-аппа-ратными комплексами на борту. управление осуществляется человеком или программным алгоритмом путем кабельной, беспроводной связи или автономно (по заданной программе).

для выявления особенностей беспилотных авиационных технологий рассмотрим суще-ствующие технологии на примере крупного производителя и эксплуатанта беспилотных летательных аппаратов для дЗЗ в России — группы компаний «Беспилотные системы». Группа, кроме проектирования и производства БПлА марки «Supercam» для дистанционного зондирования Земли, постоянно эксплуатирует около 100 аппаратов. С помощью данных ап-паратов проводятся беспилотный мониторинг и аэрофотосъемка в топливно-энергетическом комплексе, в лесном и сельском хозяйстве, при охране государственных и промышленных объектов, в чрезвычайных ситуациях, строи-тельстве и землеустройстве, научных исследо-ваниях окружающей среды. С 2011 г. органи-зация серийно производит БПлА самолетного типа по схеме «летающее крыло». в настоящее время к серийно производимым БПлА группы относится линейка моделей: Supercam — S100; S250; S300; S350; X6; Х6М2 (табл. 2). Ранее се-рийно выпускаемые модели Supercam – S240; Х8 сняты с производства в связи с появлением более совершенных моделей.

БПлА S100 с самого начала применял-ся для решения задач поиска утечек нефти по маршрутам нефтепроводов на террито-рии Ямало-ненецкого автономного округа, а позже — для решения задач картографии и в оперативном мониторинге. начало произ-водства БПлА S250 позволило вести работы по дЗЗ с помощью БПлА массово в целях экологического мониторинга нефтегазопрово-дов в условиях Сибири. возможность выпол-нения работ в условиях низких температурах была замечена в компании «нК «Роснефть», в результате разработчиков пригласили к уча-стию в научно-исследовательской экспедиции «Кара-зима-2015». Здесь компания совмест-

но с учеными принимала участие в исследо-вании ледников на архипелагах новая Земля, Северная Земля, новосибирские острова и Земля Франца-Иосифа. С помощью S250 про-ведена аэросъемка айсбергов, торосистых об-разований и ледовых полей. Полученные по итогам съемки трехмерные модели ледовых полей позволили специалистам оценить воз-можность выполнения ледовой разведки и эко-логического мониторинга, в частности устано-

Модель БПлА Год вы-пуска

время полета,

мин

Масса целевой нагруз-

ки, г

Схема БПЛА — двухкилевое летающее крыло с тянущим электродвигателем

S100

2011 90 400

S250

2011 180 1500

S350

2013 до 300 2500

S450

2017 до 560 4000

Схема БПЛА — двухкилевое летающее крыло с гибридной силовой установкой

S350

2017 210 2500

Схема БПЛА — мультироторный

X6M2

2015 55 1000

Т а б л и ц а 2модели БПла группы компаний

«Беспилотные системы»

192


вить места обитания белых медведей. Учитывая рост объемов мониторинга на

линейных объектах, увеличения площадей съемки, а также появление требований по устойчивости аппаратов к ветровой нагрузке и низким температурам, была разработана более соответствующая аэродинамическая форма БПлА в модели Supercam S350. в 2017–2018 гг. компания ведет разработку БПлА Supercam SX350 с гибридной силовой установкой, со-четающей возможность вертикального взлета и дальнейшего перехода к полету по самолет-ному типу. Силовая установка представлена пятью электродвигателями в следующей ком-поновке: один горизонтальный тянущий и че-тыре вертикальных. второй летающий прото-тип Supercam S450 достиг массы 21 кг, размаха крыльев — 4,5 м, масса полезной нагрузки до 4 кг, что предоставляет большие возможности для размещения и комбинирования целевой нагрузки. Электрический тянущий двигатель обеспечивает время полета до 7 ч с возмож-

ностью преодоления расстояний до 500 км. в данной модели реализованы возможности установки помехозащищенного оборудования канала управления, навигации и видеосигнала, не исключена установка системы радиоретран-сляции и пеленгации сигналов радиооборудо-вания.

в 2017 г. группа компаний «Беспилотные системы», принимала участие в высокоширот-ной Арктической научно-исследовательской экспедиции в районе станции «Барнео–2017» (рис. 2). Испытания, организованные Экспеди-ционным центром «Русского географического общества», предполагали: отработку методов ледовой разведки; дистанционное зондиро-вание подстилающей поверхности в районе Северного полюса; оперативный мониторинг для поиска и спасания людей. Кроме того, со-вместно с Государственным научно-исследо-вательским институтом авиационных систем была успешно испытана технология автома-тического зависимого наблюдения-вещания

Рис. 2. Бафк Supercam в географической точке северного полюсаFig. 2. UaS Supercam in the geographical point of the North pole

193


(АЗн-в) на модели Supercam S350 для обес-печения совместных полетов пилотируемой и беспилотной авиации в едином воздушном пространстве. характеристики этого БПлА приведены в табл. 3.

в период с 05.04. 2017 по 08.04. 2017 г. вы-полнено девять полетов БПлА: три — с видео-камерой; два — с тепловизором; два — с фото-аппаратом; два — с установленным бортовым оборудованием АЗн-в разработки ФГУП «ГоснИИАС». все полеты проведены при яр-ком солнце, температуре –30±5 °С и слабом ветре — не более 5 м/с. БПлА Supercam S350 пролетел 520 км за 7 ч. Максимальное уда-ление от точки старта составило 30 км. Максимальное время непрерывного полета — 2 ч. Максимальная высота была набрана при полете с оборудованием АЗн-в — 1 км. После первого полета оператор БПлА по остатку за-ряда в батареях определил гарантированное время полета с видеокамерой на полном заря-де — 2 ч 20 мин. Поставленные задачи видео-мониторинга и аэрофотосъемки были успешно выполнены (рис. 3).

Успешный опыт участия компании «Беспилотные системы» в научных арктиче-ских экспедициях подтвердил возможность проведения ледовой разведки в акватории

Северного ледовитого океана и впадающих в него рек. Разрабатываемые БПлА с гибридной силовой установкой SX350 при относительно благоприятных погодных условиях должны обеспечивать удобство запуска с борта ледоко-ла, а также возможность эффективной эксплу-атации при температурах до –40 ºС.

выводы

в настоящее время изменения параметров природной среды и антропогенного воздей-ствия на нее, а также деятельность человека и живых организмов уже фиксируется и оциф-ровывается с помощью беспилотных авиаци-онных систем, однако информации, получае-мой с БПлА и отображающей спектральные характеристики подстилающей поверхности, недостаточно для комплексного анализа со-циально-эколого-экономических проблем и принятия управленческих решений. для этих целей ведется обработка данных в программ-ных средах, что позволяет создавать трехмер-ные модели местности и рельефа, ортофото-планы, интерпретировать и комплексировать информацию из различных источников. При этом важно учитывать технологическое несо-вершенство актуальных беспилотных авиаци-онных систем, которые ограничены в охвате

Т а б л и ц а 3Характеристика беспилотного летательного аппарата supercam s350

Параметр Значение

время полета, ч 4–5Скорость полета, км/ч 65–120Радиус действия радиолинии, км 70Максимальная дальность полета, км не менее 360Масса летательного аппарата (взлетная масса) с целевой нагрузкой, кг 9,5–10,5 до 15Размах крыла летательного аппарата, м 3,5÷3,2Рабочая высота полета, м 50 ÷ 1500Практический потолок, м 6000время развертывания комплекса, мин 10Условия эксплуатации, ветер, м/c до 15Температура окружающего воздуха, °С –30 ÷ +30; (до –50)Умеренный дождь и снегопад давзлет С помощью эластичной катапультыПосадка ПарашютнаяРежимы полета – полет в автоматическом или полуавтоматическом режиме да

194


территорий дистанционного зондирования, массе полезной нагрузки, а также зависят от погодных условий. недостаточно совершен-ны и программные алгоритмы обработки дан-ных, поэтому требуется значительное участие человека в процессе получения конечных результатов. в настоящее время существует необходимость совершенствования как тех-нической, так и программной составляющих беспилотных авиационных технологий, ос-новываясь на исследованиях существующих беспилотных авиационных систем в России и за рубежом.

Актуальные беспилотные авиационные технологии, рассмотренные на примере ли-нейки моделей Supercam, доказывают свою эффективность и потребность применения в научной, социальной, экологической и эконо-мической сферах нашей страны, в том числе в

Арктическом регионе. в результате научных исследований в Арктике доказана примени-мость беспилотных авиационных систем в сложнейших для пилотирования условиях: магнитного полюса Земли; низкой темпера-туры — на время проведения полетов –30 ÷ –35 °С; слабого сигнала спутниковой навига-ции; малого количества спутников с хорошей геометрией; отсутствия картографической основы в зоне полетов. Стремительное со-вершенствование беспилотных авиационных технологий требует соответствующего раз-вития нормативно-правовых документов для технического регулирования этих технологий в области геодезии, аэрофотосъемки и карто-графии. Разработка новых перспективных мо-делей БПлА и сенсоров будет способствовать более качественному мониторингу в различ-ных сферах человеческой деятельности.

литеРатуРа1. Бондур В.Г. Принципы построения космической

системы мониторинга Земли в экологических и природ-но-ресурсных целях // Изв. вузов «Геодезия и аэрофото-съемка». 1995. № 2. С. 14–38.

2. Бондур В.Г. и др. Аэрокосмические методы изуче-ния вулканоопасных территорий // Изменение окружа-ющей среды и климата: природные и связанные с ними техногенные катастрофы. М.: ИГеМ РАн, 2007. 200 с.

RefeRenCes1. Bondur V.G. Principles of space systems of Earth

observation in environmental and natural resource aid. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyomka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 1995, 2:14–38. [In russian].

2. Bondur V.G. et al. Aerospace methods of studying volcanoes. Izmenenie okruzhayushchey sredy i klimata: prirodnye i svyazannye s nimi tekhnogennye katastrofy.

Рис. 3. ортофотоплан ледового поля в районе северного полюса Fig. 3. orthophotoplan of the ice field near the North pole

195


3. Савиных В.П., Малинников В.А., Сладкопевцев С.А., цыпина э.М. География из космоса. М.: МИИГАиК, 2000. 224 с.

4. Козодеров В.В., дмитриев Е.В., Каменцев В.П. Когнитивные технологии дистанционного зондиро-вания в природопользовании. М.: Мин. обр. науки РФ, МГУ имени М.в. ломоносова, Тверской гос. ун-т, 2016. 279 с.

5. Роберт А. Шовенгерт. дистанционное зондиро-вание. Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера, 2010: 560 с.

6. Электронный ресурс: http://government.ru/docs/28653/.

7. Электронный ресурс: http://minsvyaz.ru/uploaded/files/pasport-plana.pdf.

8. Кошкин Р.П. Беспилотные авиационные системы. М.: Стратегические приоритеты, 2016. 676 с.

9. Бабашкин Н.М., Кадничанксий А.А., Нехин С.С. Топографическая аэросъемка в России // Геоматика, 2016. №1. С. 30–36.

еnvironmental and climate Change: natural and related man-made disasters. Moscow: IGEM rAS, 2007: 200 p. [In russian].

3. Savinykh V.P., Malinnikov V.A., Sladkova S.A., Tsypin E.M. Geografiya iz kosmosa. Geography from space. Moscow: Moscow State University of Geodesy and Cartography, 2000: 224 р. [In russian].

4. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V., Kamentsev V.P. Kognitivnye tekhnologii distantsionnogo zondirovaniya v prirodopol'zovanii. Cognitive of remote sensing technology in environmental management. Мoscow: Ministry of education and science of the russian federation, lomonosov Moscow state University, Tver state University, 2016: 279 p. [In russian].

5. Robert A. Lowengart. Distancionnoe zondirovanie. Modeli i metody obrabotki izobrazhenij. remote sensing. Models and methods of image processing. Moscow: Technosphere, 2010: 560 p. [In russian].

6. Url: http://government.ru/docs/28653. 7. Url: http://minsvyaz.ru/uploaded/files/pasport-plana.

pdf.8. Koshkin R.P. Bespilotnye aviacionnye sistemy.

Unmanned aircraft systems. Moscow: Eds. «Strategic priorities», 2016: 676 p. [In russian].

9. Babashkin N.M., Kadnichanskiy A.A., Nekhin S.S. Topographical aerial photograph in russia. Geomaticа, 2016, 1: 30–36. [In russian].

196


УдК 502.5 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-196-203

земли арктической зоны, организация их использования и мониторинга© 2018 г. с.а. липски


arctic lands: arrangements for their use and monitoringS.a. lipski



Keywords: indigenous peoples, land resources, land use planning, mining industry ecosystems, monitoring of land.Summary. The arrangements of land use in the Arctic zone has differs from the rest of the country. This area is underpopulated, but here 80% of russian gas is produced. There are also promising deposits of oil, gold and other minerals. The extraction and subsequent transportation of such minerals cause land damage and destroy other natural resources. It has to be especially mentioned that Arctic zone are more vulnerable to negative anthropogenic impacts than the central and southern territories. Indigenous minorities and their communities also live here. They are engaged by conventional nature use (grazing of reindeer, fishing, and hunting). The article considers the problem of balance between 1) industrial development of these lands 2) and their conventional use of nature by the indigenous peoples; and 3) preservation of the unique ecosystems of North. for this purpose abstract-logical, comparative-geographical, geoinformation and statistical methods are applied. The concept of the Arctic zone and its borders had discussed. The monitoring of lands and land use planning has been investigated. These two mechanisms help to achieve balance between all the components mentioned above. In 2015 the procedure of the monitoring implementation generally was improved in the country. However, for the territories of the Arctic zone, such monitoring is still very confined (in separate points). The analysis of results of monitoring of the disturbed lands in one of areas of the Chukotka Autonomous area (in Chaunsky) showed that negative dynamics prevails (the condition of 18% of the examined lands is getting worse). In last 10 years the land use planning is in decline (it is expressed in the absence of actual activities and in questions of its legal support). Improvement of relevant legislation is the first step to restore land use planning.

Citation: Lipski S.A. Arctic lands: arrangements for their use and monitoring. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 196–203. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-196-203.


ключевые слова: добыча полезных ископаемых, земельные ресурсы, землеустройство, коренные народы, монито-ринг земель, экосистемы.

Рассмотрена проблема баланса при использовании земель Арктической зоны между их промышленным освоением, традиционным природопользованием, которым занимаются проживающие здесь коренные малочисленные народы и их общины и сохранением уникальных экосистем. Анализируются отдельные результаты мониторинга этих земель и оценены (негативно) условия для их землеустройства.

для цитирования: Липски С.А. Земли Арктической зоны, организация их использования и мониторинга // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 196–203. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-196-203.

введение

Территории Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) удалены от экономически развитых и густонаселенных территорий стра-ны и являются малонаселенными (огромные

территории не имеют постоянного населения), однако здесь обеспечиваются важнейшие об-щенациональные интересы, что обусловлено, в первую очередь, их пространственным по-ложением и запасами полезных ископаемых. Здесь открыто много месторождений нефти,

197


газа, золота и других полезных ископаемых. в хх в. на севере страны началось активное промышленное освоение. Сейчас здесь добы-вается 80% российского газа [1, 2]. Арктика — это уникальные и очень уязвимые (долго восстанавливаемые) экосистемы и место жиз-недеятельности коренных малочисленных на-родов. При использовании этих территорий необходимо учитывать интересы не только разработчиков полезных ископаемых, но и местного населения (в том числе коренных малочисленных народов), традиционных для Севера видов деятельности, например, олене-водства. Кроме того, здесь находятся уникаль-ные экосистемы. Именно поэтому организа-ция использования земель в АЗРФ имеет свою специфику и предъявляет дополнительные требования к мониторингу этих земель и про-ектным разработкам.

методы исследования и полученные результаты

в настоящей работе использованы норма-тивные правовые акты, регулирующие про-цесс землепользования, отчетные данные Министерства сельского хозяйства Российской Федерации, Федеральной службы государ-ственной статистики и Федеральной служ-бы государственной регистрации, кадастра и картографии, а также научные труды по исследуемой тематике, в частности, работы Э.К. Бороздина [3], Т.А. емельяновой [4, 5],

д.И. Сыроватского [6] и др. Применены аб-страктно-логический, сравнительно-геогра-фический, геоинформационный и статистиче-ский методы.

Общую площадь суши и акватории АЗРФ О.А. Золотова оценивает в 6 млн км2, считая, что они примерно равны [7]. впрочем, кри-терии отнесения территорий и акваторий к указанной зоне (соответственно и площадные показатели) могут быть разными. например, географически южная граница Арктики — Северный полярный круг — параллель 66°33' к северу от экватора (рис. 1).

С.А. Боголюбов в качестве возможных критериев отграничения территорий АЗРФ от других земель выделяет: 1) особенности за-конодательного регулирования специфики природопользования и охраны окружающей среды, отличающиеся от общефедеральных правил; 2) территориальное и пространствен-ное ограничение и пределы юрисдикции; 3) специфичное региональное сопоставление национальной необходимости, экономической целесообразности и организационных воз-можностей граждан, общества и государства; 4) сферу сотрудничества и конкуренции с дру-гими государствами в Арктике и иные аспек-ты [8]. наконец, признаком принадлежности к АЗРФ может быть прямое указание на вклю-чение тех либо иных субъектов Российской Федерации или их частей к указанной зоне в том или ином акте, изданном уполномоченным государственным органом. для сухопутных территорий АЗРФ сравнительно недавно это определено Указом Президента Российской Федерации [9]. Площадь включенных в дан-ный акт регионов составляет в общей сложно-сти 4,9 млн км2. еще 0,2 млн км2 приходится на острова, которые также относятся к сухопут-ным территориям Арктической зоны [10].

весьма важная особенность северных ре-гионов, причем общая для большинства из них (табл. 1), состоит в том, что АЗРФ — это ме-сто жизнедеятельности коренных малочислен-ных народов. По одним данным, это порядка 200 тыс. человек, а по другим данным — до

Рис. 1. территории Российской федерации в зоне северного полярного кругаFig. 1. territories of the russian Federation within the arctic circle

198


400 тыс. человек [5]. Эти люди сильнее чем другие связаны с природой. Охота, рыбная ловля, оленеводство и иные промыслы для них — необходимые жизненные условия. в табл. 1 приведено сопоставление законодательно определенных территорий АЗРФ и мест тради-ционного проживания и традиционной хозяй-ственной деятельности коренных малочислен-ных народов.

важное направление социально-экономи-ческого развития АЗРФ и сохранения традици-онного природопользования коренных мало-

численных народов — северное оленеводство, которое представляет собой своеобразную форму животноводства и играет существен-ную роль в создании продовольственной базы для населения, проживающего в АЗРФ. для выпаса северного оленя используются земли (оленьи пастбища), непригодные для других видов сельскохозяйственных животных, но растительный покров которых годится в каче-стве корма для северного оленя. доля оленьих пастбищ в Мурманской области, ненецком, Чукотском и Ямало-ненецком автономных

Т а б л и ц а 1сопоставление законодательно определенных территорий арктической зоны Российской федерации (азРф) и мест традиционного проживания и традиционной хозяйственной деятельности коренных

малочисленных народов (традиционных мест)

Субъект Российской Федерации

Территории, отнесенные к

Степень совпаденияАрктической зоне Российской Федерации, по [9]

традиционным местам прожи-вания коренных малочисленных

народов, по [11]

Республика Карелия Беломорский, лоухский и Кемский районы

Прионежский район не совпадают

Республика КомиГ. воркута Города: воркута, Инта,

Усинск, Ижемский и Усть-Цилемский районы

Частично совпадают (город-ской округ «воркута»)

Республика Саха (Якутия)

Аллаиховский, Анабарский, Булунский, нижнеколымский и Усть-Янского улусы

Большая часть Республики – 21 из 34 улусов

все улусы, входящие в АЗРФ, относятся к традиционным местам проживания корен-ных малочисленных народов

Красноярский край

Г. норильск, Таймырский, долгано-ненецкий и Туру-ханский районы

енисейский, Северо-енисей-ский, Таймырский, долга-но-ненецкий, Туруханский, Тюхтетский и Эвенкийский районы

Частично совпадают – вхо-дящие в АЗРФ Таймырский, долгано-ненецкий и Туру-ханский районы – традици-онные места проживания коренных малочисленных народов

Мурманская область Полностью Городской округ Ковдорский район

Архангельская область

Города Архангельск, ново-двинск и Северодвинск, Мезенский, Онежский и Приморский районы, а также архипелаг новая Земля

нет традиционных мест, но, согласно [12], в Архангель-ской области проживают ненцы — представители коренных малочисленных народов

Сопоставление не проведено

ненецкий автономный округ

Полностью

Заполярный район

все традиционные места про-живания коренных малочис-ленных народов расположены в АЗРФ

Чукотский автономный округ

Города: Анадырь, Певек, Эгвекинот, Провиденский, Анадырский, Билибинский и Чукотский районы

Ямало-ненецкий автономный округ

Город: Салехард, Красно-селькупский, надымский, Приуральский, Пуровский, Тазовский, шурышкарский и Ямальский районы

199


округах достигает 50% их общей территории (рис. 2, степень затемнения соответствует уве-личению доли пастбищ; на территориях, окра-шенных светлыми оттенками, оленьих паст-бищ нет).

любая иная деятельность, отличная от традиционного природопользования, осущест-вляемая на территориях АЗРФ (геологоразвед-ка, добыча полезных ископаемых), вступает в противоречие с исконно сложившимися усто-ями жизни коренных народов и влечет за со-бой нарушение земель. наиболее значитель-ный ущерб многоцелевое крупномасштабное освоение территорий Севера нанесло оленьим пастбищам (более 250 млн га из них стали не-пригодны [13, c. 133, 134]).

для своевременного выявления изменений состояния земель, оценки и прогнозирования этих изменений, а также выработки предложе-ний по предотвращению негативного воздей-ствия на земли и устранению его последствий с начала 1990-х годов ведется государственный мониторинг земель [14, с. 67]. в последние 2–3 года в организации такого мониторинга про-

изошли позитивные изменения [15]. Однако для территорий АЗРФ такой мониторинг по-ка носит весьма ограниченный (точечный) ха-рактер. Так, в 2015 г. в Чукотском автономном округе, весьма сложном в отношении баланса интересов проживающих здесь коренных на-родов, горнодобывающей отрасли, а также сохранения экосистем, мониторинг нарушен-ных земель был выполнен в Чаунском районе. в общей площади района 6512,3 тыс. га вы-явлено 34,7 тыс. га нарушенных земель. Основная причина нарушения – добыча золота (98,1% площади нарушенных земель). И хотя в целом по району удельный вес нарушенных земель сравнительно небольшой (0,5%), важна динамика степени ненарушенности – от нена-рушенных к слабо-, средне- и сильнонарушен-ным и наоборот (табл. 2, составлена автором по [16, с. 112, 113]).

Как следует из табл. 2, преобладает отри-цательная динамика, причем от ненарушен-ных к сильнонарушенным землям. Отметим, что организация рекультивации нарушенных земель, рационального использования как оле-

Рис. 2. доля оленьих пастбищ в земельном фонде регионов (пояснения см. текст)Fig. 2. Share of reindeer pastures in the land Fund of regions (legend is given in text)

200


ньих пастбищ, так и других территорий АЗРФ — это задача традиционного для России ин-струмента в земельной сфере — землеустрой-ства. Однако в настоящее время землеустрой-ство находится не в лучшем состоянии как с точки зрения его правового обеспечения, так и с учетом характера и масштаба фактически выполняемых землеустроительных работ, а также проблем их финансирования. Это не-гативно сказалось и на землеустроительной обустроенности АЗРФ. С начала земельных преобразований 1990-х годов землеустройство там практически не проводится, в результате чего повсеместно нарушается режим пастбищ-ного содержания оленей и пастбищеоборотов, не соблюдаются места прохода и маршрутов движения стад оленей, увеличение времени их выпаса. Именно нарушение режима исполь-зования оленьих пастбищ (их переиспользо-вание) вышло на первое место среди причин их деградации. наиболее сильное воздействие на оленьи пастбища оказывает неупорядочен-ный выпас оленей в Республике Саха (Якутия), Таймырском, Чукотском и Ямало-ненецком автономных округах. Отсутствие проектов и опыта внутрихозяйственного землеустройства для таких условий не позволяет правильно и эффективно осуществлять мероприятия, свя-занные с восстановлением деградированных земель и проведением всего комплекса приро-доохранных мероприятий.

Ключевая особенность использования зе-мельных угодий в АЗРФ (и соответствующих проектных решений) — их многофункцио-нальность, когда одна и та же территория мо-

жет одновременно использоваться и как оле-ньи пастбища, и как охотничьи угодья, и как угодья для сбора дикоросов, и как территория для рыболовства коренного малочисленного народа. Кроме того, именно в рамках земле-устроительных проектов следует определять состав и последовательность природоохран-ных мероприятий при рекультивации земель, нарушенных при разработке полезных ископа-емых, транспортировке углеводородов, пере-выпасе оленей, а также рассчитывать компен-сационные платежи при ухудшении качества земель, связанном с указанными факторами, приведшими к нарушению почвенного покро-ва [17].

Первое необходимое условие улучше-ния ситуации с землеустроительной обустро-енностью различных земель, в том числе и территорий АЗРФ, — совершенствование законодательства о землеустройстве. Это об-условлено тем, что действующий в настоящее время Федеральный закон «О землеустрой-стве» [18] изначально (2001) был недостаточ-но конкретен, а в результате многочисленных доработок оказался полностью выхолощен. наиболее наглядно это отразилось на опре-делении объектов землеустройства, из числа которых последовательно были исключены: 1) земельные участки (в 2008 г.); 2) зоны с осо-быми условиями использования территорий (в 2014–2015 гг. — сначала устанавливаемые в целях охраны объектов культурного насле-дия, а через год — все остальные); 3) терри-ториальные зоны (в 2017 г.). в результате этих «усовершенствований» стала неясна сама суть законодательных предписаний о содержании землеустройства. С одной стороны, состав его мероприятий не претерпел значительных со-кращений — изучение состояния земель, пла-нирование и организация их рационального использования и охраны, описание различных границ, организация использования земельных участков в сельскохозяйственном производ-стве и территорий, на которых осуществляют свою жизнедеятельность коренные малочис-ленные народы. С другой стороны, четко выра-

Т а б л и ц а 2изменение степени нарушенности земель

в чаунском районе в 2015 г. в гектарах (числитель) и процентах (знаменатель)

всего нарушенных земельнет динамикиПозитивная динамикаОтрицательная динамика, в том числе: от ненарушенных к слабонарушенным от ненарушенных к средненарушенным от ненарушенных к сильнонарушенным от слабонарушенных к сильнонарушенным от средненарушенных к сильнонарушенным

34 665,26/10025 326,79/73,063029,77/8,746308,7/18,27,98/0,02538,07/1,552805,74/8,0926,38/0,082930,53/8,45

201


жена воля федерального законодателя — боль-ше не считать объектами землеустройства земельные участки и различные зоны, т.е. если и устанавливать границы, то только субъек-тов Российской Федерации и муниципальных образований (лишь их территории и их части остались объектами землеустройства). вместе с тем, если территории регионов и муниципа-литетов оставлены в качестве объектов земле-устройства, то в совокупности они составляют весь земельный фонд страны [19, 20].

выводы

Таким образом, земельный фонд АЗРФ отличается от остальной территории страны необходимостью баланса интересов между: 1) промышленным освоением этих земель и неизбежным при этом негативным воздей-ствием на окружающую среду и на процесс традиционного природопользования; 2) не-обходимостью сохранения уникальных эко-систем, которые ввиду экстремально низких температур и низкой скорости биологических процессов весьма уязвимы; 3) традиционным природопользованием, которым занимаются проживающие здесь коренные малочислен-ные народы и их общины. для достижения

баланса необходимы мониторинг указанных территорий и мероприятия по проведению на них землеустройства. Однако даже первый вид мероприятий еще не развернут в полной мере, а второй находится в состоянии упадка как в фактическом отношении, так и в вопросах его правового обеспечения.

Благодарности. Автор признателен про-фессору кафедры экономики недвижимости Государственного университета по земле-устройству, заслуженному землеустроителю Российской Федерации Т.А. емельяновой, ко-торая многие годы занималась изучением зем-леустройства оленьих пастбищ и других се-верных территорий и дала ценные советы по дальнейшему исследованию этих вопросов.

acknowledgements. The author is grateful to the professor of Department of real estate economics of State University of land use planning Tamara Yemelyanova, who is the honored land surveyor of russian federation. She has been researching the use of reindeer pastures and other lands of Northern territories for many years. Her pieces of advice are of the great help for the further study of these issues.

литеРатуРа

1. Мельников Е.С. Гречишев С.Е. вечная мерзлота и освоение нефтегазоносных районов. М.: ГеОС, 2002. 402 с.

2. Рувиль В.С. Проблемы землепользования в ре-гионах Крайнего Севера и дальнего востока // Землепользование в местах проживания коренных мало-численных народов России: законодательство и практи-ка. М.: Проспект, 2010. С. 173–184.

3. Бороздин э.К. Северное оленеводство. л.: Агропромиздат, 1990. 240 с.

4. Емельянова Т.А. Организация территорий, ис-пользуемых общинами коренных малочисленных на-родов Севера, Сибири и дальнего востока Российской Федерации для обеспечения их традиционного образа жизни. М.: Государственный университет по землеу-стройству, 2005. 133 с.

5. Емельянова Т.А., Липски С.А. Задачи и особенно-сти землеустройства территорий, используемых общи-

RefeRenCes1. Mel'nikov E.S. Grechishev S.E. Vechnaya merzlota

i osvoenie neftegazonosnyh rajonov. Permafrost and development of oil and gas regions. Moscow: GEOS, 2002: 402 р. [In russian].

2. Ruvil' V.S. Problems of land use in regions of the far North and the far East. Zemlepol'zovanie v mestakh prozhivaniya korennykh malochislennykh narodov Rossii: zakonodatel'stvo i praktika. land use in regions inhabited by indigenous minorities of russia: legislation and practice. Moscow: Prospekt, 2010: 173–184. [In russian].

3. Borozdin E.K. Severnoye olenevodstvo. Northern reindeer breeding. leningrad: Agropromizdat, 1990: 240 р. [In russian].

4. Emel’yanova T.A. Organizatsiya territoriy, ispol’zuemykh obschinami korennykh malochislennykh narodov Severa, Sibiri i Dal’nego Vostoka Rossiyskoy Federatsii dlia obespecheniya ikh traditsionogo obraza zhizni. The organization of territories used by communities of indigenous peoples of the North, Siberia and far East of the russian federation to support their traditional way of life. Moscow: State University of land use planning, 2005:

202


нами коренных малочисленных народов Арктической зоны // Российская Арктика – территория права: аль-манах. вып. III. Сохранение и устойчивое развитие Арктики: Арктика в социально-правовом измерении. М.–Салехард: Юриспруденция 2016. С. 74–79.

6. Сыроватский д.И. Организация и экономика олене-водческого производства. Якутск: Сахаполиграфиздат, 2002. 408 с.

7. Золотова О.А. Правовые проблемы создания и функционирования особо охраняемых природных тер-риторий в Арктической зоне // Российская Арктика – территория права: альманах. вып. II. Сохранение и устойчивое развитие Арктики: правовые аспекты. М.–Салехард: Юриспруденция, 2015. С. 369–374.

8. Боголюбов С.А. Пределы Арктической зоны России // Российская Арктика – территория права: альманах. вып. II. Сохранение и устойчивое развитие Арктики: правовые аспекты. М.–Салехард: Юриспруденция, 2015. С. 297–308.

9. О сухопутных территориях Арктической зоны Российской Федерации: Указ Президента Российской Федерации от 2 мая 2014 г. № 296 // Собр. законодатель-ства Рос. Федерации. 2014. № 18. Ст. 2136.

10. Ежегодная информационная записка с оценкой современного состояния недр в естественных и техно-генно-нарушенных условиях территории Арктической зоны Российской Федерации. М.: Гидроспецгеология, 2017. 97 с.

11. О перечне мест традиционного проживания и тра-диционной хозяйственной деятельности коренных ма-лочисленных народов Российской Федерации и перечня видов их традиционной деятельности: распоряжение Правительства Российской Федерации от 8 мая 2009 г. № 631-р // Собр. законодательства Рос. Федерации. 2009. № 20. Ст. 2493.

12. О Едином перечне коренных малочисленных народов Российской Федерации: постановление Правительства Российской Федерации от 24 марта 2000 г. № 255. // Собр. законодательства Рос. Федерации. 2000. № 14. Ст. 1493.

13. Лойко П.ф. Международные правовые акты о правах на землю, в том числе для коренного и другого населения, ведущего племенной образ жизни в различ-ных странах // Сб. выступлений, докладов и материа-лов всерос. науч.-практ. семинара «Землепользование в местах проживания коренных малочисленных народов России: законодательство и практика» 29–30 июня 2010 года. М.: Проспект, 2010. С. 142–155.

133 р. [In russian].5. Emel’yanova T.A., Lipski S.A. Tasks and features of

land use planning of the territories used by communities of indigenous minorities of the Arctic zone. Rossiyskaja Arktika – territoriya prava: al'manakh. Vypusk III. Sokhraneniye i ustoychivoye razvitiye Arktiki: Arktika v social'no-pravovom izmerenii. russian Arctic — the territory of law: almanac. Is. III. Preservation and sustainable development of the Arctic: the Arctic in the social and legal dimensions. Moscow–Salekhard: Yurisprudentsiya, 2016: 74–79. [In russian].

6. Syrovatskiy D.I. Organizatsiya i ekonomika olenevodcheskogo proizvodstva. Organization and economy of reindeer herding production. Yakutsk: Sakhapoligrafizdat, 2002: 408 р. [In russian].

7. Zolotova O.A. legal problems of establishing and functioning of specially protected natural areas in the Arctic zone. Rossiykaya Arktika – territoriya prava: al'manakh. Vypusk II. Sohraneniye i ustoychivoe razvitiye Arktiki: pravovye aspekty. russian Arctic – the territory of law: almanac. Is. II. Preservation and sustainable development of the Arctic: legal aspects. Moscow–Salekhard: Yurisprudentsiya, 2015: 369–374. [In russian].

8. Bogoliubov S.A. The limits of the Arctic zone of russia. Rossiyskaja Arktika – territoriya prava: al'manah. Vypusk II. Sokhranenie i ustoychivoe razvitie Arktiki: pravovye aspekty. russian Arctic – the territory of law: almanac. Is. II. Preservation and sustainable development of the Arctic: legal aspects. Moscow–Salehard: Yurisprudentsiya, 2015: 297–308. [In russian].

9. On land territories of the Arctic zone of the russian federation: the Decree of the President of the russian federation of 2 may 2014 № 296. Sobr. zakonodatel'stva Ros. Federatsii. Collection of legislation of the russian federation. 2014. № 18. Clause 2136. [In russian].

10. Ezhegodnaya informacionnaya zapiska s ocenkoj sovremennogo sostoyaniya nedr v estestvennyh i tekhnogenno-narushennyh usloviyah territorii Arkticheskoj zony Rossijskoj Federacii. Annual information note to the estimation of modern condition of mineral resources in natural and anthropogenically disturbed conditions in the territory of the Arctic zone of the russian federation. Moscow: Gidrospetsgeologiya, 2017: 97 р. [In russian].

11. On the list of places of traditional residence and tradi-tional economic activity of indigenous minorities of the russian federation and the list of types of their traditional activity: the order of the Government of the russian federation of 8 may 2009 № 631-p. Sobr. zakonodatel'stva Ros. Federatsii. Collection of legislation of the russian federation. 2009. № 20. Clause 2493. [In russian].

12. On the unified list of indigenous minorities of the russian federation: government resolution of 24 March 2000 № 255. Sobr. zakonodatel'stva Ros. Federatsii. Collection of legislation of the russian federation. 2000. № 14. Clause 1493. [In russian].

13. Loyko P.F. International legal acts concerning land

203


14. Земельный кодекс Российской Федерации // Собр. законодательства Рос. Федерации. 2001. № 44. Ст. 4147.

15. Липски С.А. Государственный мониторинг земель: новые задачи, технологии, опыт регионов // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2016. № 6. С. 91–96.

16. Государственный (национальный) доклад о состо-янии и использовании земель Российской Федерации за 2015 год. М.: Росреестр, 2016. 202 с.

17. Липски С.А. Развитие правовой базы землеу-стройства как важный элемент обеспечения устойчи-вого развития регионов Арктической зоны // Развитие земельно-правовой науки: история и современность. М.: Государственный университет по землеустройству, 2015. С. 120–121.

18. О землеустройстве: Федеральный закон от 18 июня 2001 г. № 78-ФЗ // Собр. законодательства Рос. Федерации. 2001. № 26. Ст. 2582.

19. Волков С.Н. Правовое и экономическое стимулиро-вание работ по землеустройству в целях освоения, орга-низации рационального использования и охраны земель сельскохозяйственного назначения // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2017. № 4. С. 6–11.

20. Хлыстун В.Н. Каким быть новому закону о земле-устройстве? // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2016. № 11. С. 5–9.

rights, including for indigenous and other populations, leading tribal way of life in different countries. Sbornik vystupleniy, dokladov i materialov Vserossiyskogo nauchno-prakticheskogo seminara «Zemlepol'zovaniye v mestakh prozhivaniya korennykh malochislennykh narodov Rossii: zakonodatel'stvo i praktika». Collection of speeches, reports and materials of the all-russian scientific and practical seminar «land Use in places of residence of indigenous minorities of russia: legislation and practice» June, 29th–30th, 2010. Moscow: Prospekt, 2010: 142–155. [In russian].

14. land code of the russian federation. Sobr. zakonodatel'stva Ros. Federatsii. Collection of legislation of the russian federation. 2001. № 44. Clause 4147. [In russian].

15. Lipski S.A. State monitoring of lands: new tasks, technologies, experience of regions. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2016. 6: 91–96. [In russian].

16. Gosudarstvennyj (nacional'nyj) doklad o sostoyanii i ispol'zovanii zemel' Rossijskoj Federacii za 2015 god. State (national) report on the current condition and use of lands of the russian federation for 2015. Moscow: rosreestr, 2016: 202 р. [In russian].

17. Lipski S.A. Development of the legal base of land use planning as an important element of sustainable development of the Arctic zone regions. Razvitiye zemel'no-pravovoy nauki: istoriya i sovremennost'. Development of land-legal science: history and modernity. Moscow: State University of land use planning, 2015: 120–121. [In russian].

18. On land use planning: the federal law of 18 June 2001 № 78-ФЗ. Sobr. zakonodatel'stva Ros. Federatsii. Collection of legislation of the russian federation. 2001. № 26. Сlause 2582. [In russian].

19. Volkov S.N. legal and economic stimulation of works on land use planning for the purpose of development, the organization of rational use and protection of lands of agricultural purpose. Zemleustroystvo, kadastr i monitoring zemel'. land use planning, cadaster and monitoring of lands, 2017, 4: 6–11. [In russian].

20. Hlystun V.N. What will the new law on land use planning be? Zemleustroystvo, kadastr i monitoring zemel'. land use planning, cadaster and monitoring of lands, 2016, 11: 5–9. [In russian].

204


УдК 550.837.82 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-204-211

формирование и развитие эоловых форм рельефа на территории национального парка «Бузулукский бор» по материалам космических

снимков высокого разрешения© 2018 г. л.а. коновалов


building and developing aeolian relief forms in the territory of «buzuluk Pine Forest» national park with the use

of high-resolution satellite imagesl.a. Konovalov


Received Deсember 6, 2017 Accepted March 30, 2018

Keywords: aeolian relief, Buzuluksky bor, deflation, erosion, image interpretation, sand dune, qGIS. Summary. The article aims to study aeolian relief forms of «Buzuluk Pine forest» national park using the Earth remote sensing data. Geomorphological decoding and mapping methodology via the qGIS software pack is considered. A technologic chain of decoding relict aeolian relief forms using geo-information technologies is given. The fragments of decoding schemes at various work stages are presented. As a result of studies conducted, an outline model of a fragment of a geomorphological map on the «Buzuluk Pine forest» national park was composed. As a result of research, common factors of accumulation and deflation relief propagation, formation and development were revealed. A correlation relationship of aeolian relief forms and vegetation communities determined has been found. Special emphasis is also placed on the sustainable accumulative forms. An important factor of the preservation of aeolian relief forms is constituted by the availability of a set of various forest vegetation communities. Geomorphological structure specific features are in turn attributable to diversity of vegetation units.

Citation: Konovalov L.A. Building and developing aeolian relief forms in the territory of «Buzuluk Pine forest» national park with the use of high-resolution satellite images. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 204–211. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-204-211.


ключевые слова: Бузулукский бор, дефляция, дешифрирование, дюны, программный пакет qGIS, эоловый рельеф, эрозия.

Статья посвящена изучению эоловых форм рельефа национального парка «Бузулукский бор» по дан-ным дистанционного зондирования Земли. Рассмотрена методика геоморфологического дешифриро-вания и картографирования с использованием программного пакета qGIS. в результате выполненных исследований установлены закономерности распространения, формирования и развития аккумулятив-но-дефляционного рельефа. Определены корреляционные связи эоловых форм рельефа и раститель-ных сообществ.

для цитирования: Коновалов Л.А. Формирование и развитие эоловых форм рельефа на территории национального парка «Бузу-лукский бор» по материалам космических снимков высокого разрешения // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 204–211. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-204-211.

введение

Значительная роль в формировании ланд-шафтного разнообразия национального парка «Бузулукский бор» принадлежит геоморфо-

логическому фактору. Особенность строения рельефа территории парка обусловлена нали-чием комплекса форм рельефа эолового про-исхождения. Распространение эоловых форм — главная особенность строения рельефа тер-

205


ритории парка. в пределах Бузулукского бора эоловые формы рельефа встречаются практи-чески повсеместно, за исключением долин рек Самары и Боровки. Однако наиболее гранди-озные эоловые сооружения представлены на высоких и возвышенных аллювиальных и ал-лювиально-озерных поверхностях [1]. По дан-ным С.Ю. Ковтуна, в Бузулукском бору уста-новлено четыре морфологических комплекса эолового рельефа: мелкобугристый; серповид-но-дюнный; параллельно-грядовый; полого-волнистый и полого-волнисто-котловинный [2]. Образование этих форм связано с широким развитием песчаных отложений аллювиаль-ного и аллювиально-озерного происхождения. Их мощность в некоторых местах достигает более 20 м. Чередование песков и глинистых отложений, залегающих небольшими слоя-ми и линзами, создает условия формирова-ния дефляционно-аккумулятивного рельефа с широким морфологическим разнообразием. важный фактор образования эоловых форм ре-льефа – существенная аридизация климата [3], которая способствовала возникновению весьма крупных дюн и грядовых всхолмлений. Их раз-меры сопоставимы с размерами форм, разви-тыми во внетропических пустынных областях. в целом, эоловые формы являются наложен-ными на различные генетические комплексы флювиального рельефа и возникли, скорее все-го, в голоцене. на это косвенно указывает от-сутствие в почвенном профиле горизонтов А и в на вершинах и склонах дюн. Сохранение реликтовых эоловых конструкций связано с образованием растительного покрова, что при-вело к закреплению песков и препятствовало развитию склоновых процессов. в то же время именно ветром вызвано зарождение сосновых лесов. Это произошло за счет переноса семян сосны из более северных широт. в настоящее время единственным природным процессом, который приводит к разрушению и измене-нию эоловых форм рельефа, можно считать эрозию. Эрозионная активность проявляется преимущественно по периферии бора, в так называемой сыртовой части национального

парка. Здесь широкое распространение полу-чила овражно-балочная сеть. Расчлененность этой территории Бузулукского бора весьма вы-сока. в то же время в центральной части парка наблюдается почти полное отсутствие разви-той эрозионной сети. Исключение составля-ют р. Боровка, по диагонали пересекающая Бузулукский бор до впадения в р. Самара, и ее немногочисленные притоки. С правого берега р. Боровки в нее впадают несколько небольших рек и ручьев с неразветвленной сетью водото-ков. наиболее крупные из них – реки Черталык, Карачев-Муштай и Сидоркин-Муштай [4]. ниже Черталыка р. Боровка не принимает ни одного притока вплоть до впадения в р. Самара. на левобережье от устья р. Березовка в Боровку не впадает ни один водоток. Большинство рек и ручьев огибают Бузулукский бор по перифе-рии. Река Колтубанка протекает по его северо-западной окраине, а р. Танеевка ограничивает юго-восточную часть национального парка. Более серьезное влияние на весь комплекс эолового рельефа оказывает антропогенное воздействие. К нему, прежде всего, необходи-мо отнести пирогенный фактор и незаконные вырубки. Пожары приводят к частичному или полному уничтожению растительного покрова и нарушению почвенного слоя. При этом обна-жаются подстилающие породы, в том числе и пески, что усиливает склоновые и эрозионные процессы, разрушая эоловые формы. Число пожаров, по материалам Я.н. даркшевича и С.Ю. Ковтуна, в среднем за год составляет 36 [5, 6]. Последний крупный пожар произошел в 2013 г. на северо-западной окраине националь-ного парка, недалеко от населенного пункта лесное. его площадь, по данным дистанци-онного зондирования, составила более 85 га. в результате пожара пострадали не только на-саждения соснового леса, но и эоловые формы рельефа. Эти данные подтверждаются матери-алами полевых исследований. Эоловые формы рельефа, покрытые лесорастительными со-обществами и незатронутые пожарами, хоро-шо сохранились. Первозданность реликтового

206


аккумулятивно-дефляционного рельефа созда-ет предпосылки для сохранения уникального ландшафтного разнообразия национального парка «Бузулукский бор».

методика и результаты работ

детальное исследование территории пар-ка проводилось по материалам космических изображений высокого разрешения «Плеяда» с использованием программного пакета qGIS. Рассмотрим пространственное положение, морфологическое разнообразие и строение эо-ловых форм рельефа в пределах национально-го парка «Бузулукский бор». По данным кос-мических изображений отчетливо выделяются два типа эолового рельефа.

К первому типу эолового рельефа отно-сятся реликтовые дюны, отличающиеся раз-нообразием в строении, морфологии и про-странственном размещении. Чередование дюн с дефляционными понижениями придает лес-ным ландшафтам Бузулукского бора неповто-римый колорит. на космическом изображении подобный рисунок выражен ареалами сосно-вых боров изогнутой формы, которые сменя-ются изометричными в плане лесами мелко-лиственных пород (рис. 1). Представленные на снимке формы расположены на левобережье долины р. Боровки в пределах возвышенной озерно-аллювиальной дельтовой равнины. высотные отметки изменяются в диапазоне от 100 до 120 м.

Следует обратить внимание на следующую пространственную закономерность располо-жения эолового рельефа. Большинство акку-мулятивных форм имеют серповидный, асим-метричный в плане рисунок, выпуклая сторона которого обращена на северо-северо-восток. Каждая такая дюна имеет свои морфологию и размер. на космическом снимке отчетливо видно, что у одних дюн слегка изогнутые края, у других рога вытянуты, у третьих напоми-нают шпильку. Оконечности рогов дюн часто смыкаются, образуя несколько параллельных цепей примерно одного простирания. в целом, анализ пространственной ориентации релик-

товых дюн в различных районах Бузулукского бора указывает на их субмеридиональное про-стирание. При этом рога дюн обращены на юго-юго-запад. в ходе полевых исследований в 2014 г. автором были изучены дюны в раз-ных частях национального парка. все обследо-ванные формы различались только размерами. Относительные высоты варьировали от 8–10 до 15–20 м. Однако, у всех встреченных дюн склоны северной экспозиции более пологие (8–10°). Склоны, обращенные на юг, имеют крутизну до 20°. на вершинах дюн под лесной подстилкой мощностью не более 20 см залега-ют пески. Почвенный горизонт как таковой от-сутствует. Междюнные понижения представ-ляют собой широкие пологие блюдцеобразные котловины лункообразной формы в плане. Относительная глубина этих форм колеблется от 4 до 7 м, максимум до 10 м. Они представля-ют собой реликтовые дефляционные западины

Рис. 1. Распространение дюн в пределах возвышен-ной озерно-аллювиальной дельтовой равнины на левобережье реки БоровкиFig. 1. Propagation of dunes within a high lacustrine-alluvial deltaic plain at the borovka river left bank

207


в виде ячеек и лунок.в настоящее время их склоны и днище по-

крыты лесами, состоящими преимущественно из мелколиственных пород — осины и березы на лугово-черноземных почвах. на космиче-ских снимках эти леса отчетливо выделяются по рисунку и цвету изображения. наиболее низкие участки заняты лугово-болотными рас-тительными сообществами.

в отдельных случаях в днищах дефляцион-ных ложбин находятся небольшие озера, кото-рые периодически высыхают. на рис. 2 отчет-ливо виден обширный массив дюнных песков. дюны имеют хорошо выраженную субмериди-ональную ориентировку, покрыты светлохвой-ными сосновыми лесами. на некоторых дюнах видны посадки культур сосны различного воз-раста. Часть форм смыкаются, образуя цепи, которые вытягиваются параллельно друг другу.

Второй тип эолового рельефа распо-лагается ближе к юго-восточной окраине Бузулукского бора на правом борту долины р. Самара. Преобладающие абсолютные от-метки рельефа составляют здесь от 70 до 85 м,

максимально могут достигать 95 м. Эоловые формы представлены в этом районе расхо-дящимися в виде веера грядами и грядовыми всхолмлениями, чередующимися с дефляцион-ными котловинами удлиненной формы (рис. 3).

вся эта конструкция имеет общее севе-ро-северо-западное простирание и характе-ризуется слегка изогнутой конфигурацией в плане. ширина гряд варьирует от нескольких десятков до 100 м и более. Склоны гряд по-логие с незначительным колебанием по кру-тизне. в большинстве случаев гряды покрыты либо редкостойными сосновыми лесами, либо сосновыми культурами искусственного про-исхождения; иногда вершины безлесны, что часто связано с последствиями недавних по-жаров. детальное рассмотрение строения эо-ловых гряд показывает, что они неоднородны. При значительной протяженности, а она может достигать до 1,5 км, высота и ширина гряд су-щественно колеблется. Так, колебания по вы-соте составляют 5–10 м, по ширине — до 100 м и более. Это связано с тем, что гряды состо-

Рис. 2. массив дюнных песков в пределах низкой озерно-аллювиальной дельтовой равнины на пра-вом борту долины реки самары вблизи населенного пункта БорскоеFig. 2. Sand masses within the low lacustrine-alluvial deltaic plain at the right slope side of the Samara river valley near borskoye settlement

Рис. 3. Эоловые гряды и грядовые всхолмления у юго-восточной окраины Бузулукского бора:

1 — эоловые гряды; 2 — грядовые всхолмления

Fig. 3. aeolian ranges and ridged hilly surfaces at the south-east buzuluk Pine Forest outlying district:

1 — aeolian ranges; 2 — aeolian ridged hilly surfaces

1

1

2

2

208


ят из слившихся небольших дюн и песчаных холмов. на детальном космическом изображе-нии (рис. 4) можно рассмотреть внутри гряд отдельные сросшиеся асимметричные дюны крючко- и шпилькообразной форм.

выпуклая сторона таких дюн обращена в основном на север. дефляционные понижения вытянутой удлиненной формы протягивают-ся вдоль гряд, придавая рельефу этой части национального парка пологую волнистость. линейные размеры последних вполне сопоста-вимы с грядовыми формами. в межгрядовых котловинах сформировались мелколиственные леса с преобладанием березняков и осинников в различном сочетании, реже встречаются аре-алы черной ольхи. Центральные части пони-жений нередко освоены болотной и лугово-бо-лотной растительностью (см. рис. 4). Похожие формы отмечаются и в других районах Бузулукского бора. дешифрирование и карто-графирование эолового рельефа выполнялось в программном пакете qGIS версии 2.12.0-1. Использование предложенной ГИС позволяет проводить качественный анализ всех призна-ков дешифрирования, распознавать объекты с помощью преобразования выбранных вариан-тов синтеза мультиспектральных космических изображений. возможности qGIS позволяют применять одновременно несколько растро-вых слоев, включая топографические и тема-тические карты, привязанные к космическому изображению, что значительно расширяет и облегчает проведение работ по дешифрирова-нию.

Первый этап дешифрирования состоял из анализа изображения и сопоставления его с имеющейся картографической информацией, при этом определялись положение и границы форм эолового рельефа. С помощью имеюще-гося инструмента редактирования векторных слоев программного пакета qGIS последова-тельно выделялись формы эолового рельефа. на рис. 5 показан пример отображения деф-ляционных котловин, гряд и дюн, которые по-разному выглядят на снимках. При необхо-димости возможна корректировка границ вы-

деляемых форм рельефа на всех стадиях де-шифрирования.

На втором этапе работ по дешифрирова-нию выделенные объекты классифицируются по генетическим и морфологическим призна-кам. Пример отображения и классификации дюнного рельефа показан на рис. 6. на косми-ческом изображении видно, что дюны образу-ют массив сложной конфигурации, состоящий из слившихся и наложенных друг на друга аккумулятивных форм. Рисунок эоловых кон-струкций отличается высоким морфологиче-ским многообразием. Среди представленных дюн можно выделить формы четырех видов. К первому виду относятся классические дюны, имеющие форму полумесяца; второй в плане напоминает шпильку; третий образует форму крючка; четвертый характеризуется подково-образной конфигурацией. Большинство дюн покрыто разреженными светлохвойными сос-няками или сосновыми культурами разного возраста. Отдельные небольшие по площади участки дюн полностью лишены древесной растительности. на пологих склонах плот-ность древостоя увеличивается. Среди сосно-вых пород появляются лиственные деревья. Это главным образом осина и береза, реже

Рис. 4. Эоловый грядовый рельеф на детальном снимке: 1 — гряды; 2 — дефляционные понижения, покрытые мелко-лиственными лесами; 2а — болота в днищах дефляционных котловинFig. 4. a detailed image of aeolian ridged relief:1 — ridges; 2 — deflation depressions covered by small-leaved forests; 2a — marshes on bottoms of deflation basins

1

1

1

22а

2а

2

22

2

209


встречаются дуб и липа. Переход между поло-гими склонами дюн и дефляционными пони-жениями постепенный, плавный, без видимого перегиба. Крутые склоны, напротив, хорошо очерчены и имеют отчетливый тыловой шов. Отметим ландшафтную выраженность в стро-ении дюнных форм. вершины и подветренные склоны дюн занимают редкостойные мшистые сосновые леса на боровых песчаных почвах. на пологих наветренных склонах формируют-ся преимущественно сосновые злаково-мелко-травные фитоценозы на дерново-подзолистых почвах. Ближе к основанию склонов их по-степенно сменяют сосняки осиновые с бере-зой, а в отдельных случаях с липой и дубом. дефляционные понижения и котловины вы-дувания представлены более разнообразными флористическими сообществами. днища кот-ловин занимают болотные и лугово-болотные фитоценозы. По периферии располагаются молодые березняки и осинники слабокочко-ватые на лугово-болотных почвах. в пологих междюнных понижениях формируются бере-зово-осиновые сообщества в сочетании с со-

Рис. 5. картографирование эолового рельефа в про-граммном пакете QGiS: 1 — дефляционные понижения, покрытые мелколиственными лесами; 2 — эоловые гряды с сосновыми редкостойными ле-сами и сосновыми культурами; 3 — дефляционные котлови-ны, освоенные болотной и лугово-болотной растительностьюFig. 5. aeolian relief mapping within the QGiS software pack:1 — deflation depressions covered by small-leaved forests; 2 — Aeolian ranges with open pine forests and pine crops; 3 — deflation basins mastered by march and meadow-bog vegetation

1

1

2 2

3

3

Рис. 6. отрисовка дюнного рельефа с помощью про-граммного пакета QGiS:1 — классическая дюна; 1а — шпилькообразная дюна; 1б — дюна в форме крючка; 1в — дюна, напоминающая под-кову; 2 и 2а — междюнные понижения, покрытые листвен-ными лесами различного видового состава; 3 — котловины выдувания с лугово-болотными фитоценозамиFig. 6. dune relief mapping via the QGiS software pack:1 — standard dune; 1а — hairpin dune; 1б — hook-shaped dune; 1в — horseshoe dune; 2 и 2а — intermediate depressions, covered with deciduous forests of different species composition; 3 — Blowing basins with meadow-bog vegetation

1а

1а

2а

1в

1в

1б

1б

1б

2

1

1

1

1

3

Рис. 7. дешифрирование эоловых форм рельефа на этапе создания фрагмента геоморфологическойкарты-схемы национального парка «Бузулукского бора», выполненной в программе QGiS:1 — эоловые гряды; 2 — грядовые всхолмления; 3 — дефляци-онные понижения; 4 — дефляционные котловины заболоченные

Fig. 7. decoding of aeolian relief forms at the stage of creating a fragment of the geomorphological mapscheme of the national park «buzuluk Pine Forest» made within QGiS software package:1 — aeolian ranges; 2 — aeolian ridged hilly surfaces; 3 — deflation depressions, 4 – marsh deflation basins

1

1

11

1

4

3

33

2

2 2 2

3

210


сной, липой и дубом на лугово-черноземных почвах. Пример картографирования подобных комплексов рельефа представлен на рис. 7.

По результатам дешифрирования создает-ся геоморфологическая карта. Фрагмент гео-морфологической карты, составленной в про-граммном пакете qGIS, показан на рис. 8. на предлагаемом фрагменте показана территория юго-восточной окраины национального парка. Преобладают грядово-дефляционные формы рельефа, которые имеют почти меридиональ-ное простирание. Более возвышенные формы образуют эоловые гряды, состоящие из не-скольких соединившихся между собой дюн. Гряды, в свою очередь, разделяются дефляци-онными понижениями и котловинами выдува-ния, различающимися по высоте и морфоло-

гии. на изображении проявляется отчетливая связь между геоморфологическим строением и растительными сообществами. Примечательно, что полностью отсутствует эрозионная сеть. Это, как уже отмечалось, служит важнейшим фактором сохранности эоловых форм на терри-тории национального парка «Бузулукский бор».

выводы

выполненные исследования позволяют сделать ряд предварительных выводов. Так, большинство эоловых форм рельефа имеют от-четливую ориентированность в пространстве: дюнный рельеф имеет северо-северо-восточ-ное простирание, а грядовые эолово-дефляци-онные формы вытянуты в северо-северо-запад-ном направлении. Образование эоловых форм

условные обозначения

эоловые формы рельефа элементы эолового рельефа морфологические свойства рельефадюны дефлюционные котловины грядовые всхолмления эоловые гряды дефлюционные понижения пологовогнутые склоны гряд и эоловых всхолмлений пологонаклонные склоны гряд

осевые части гряд пологий скат слегка волнистые поверхности

слегка волнистая поверхность

плоская заболоченная поверхность

слегка бугристая поверхностьслегка вогнутая поверхность

слабо выпуклая поверхность

Рис. 8. фрагмент геоморфологической карты-схемы национального парка «Бузулукский бор», выполненный в программном пакете QGiSFig. 8. Fragment of the geomorphological map-scheme of «buzuluk Pine Forest» national park made within QGiS software pack

211


рельефа шло под воздействием субмеридио-нального ветрового режима независимо от их морфологической выраженности. Эоловый ре-льеф сформировался на песчаных и песчано-глинистых аллювиальных и аллювиально-озер-ных отложениях рек Самары и Боровки, а также их притоков. Морфологическое многообразие грядово-дефляционных форм рельефа обус-ловлено литологическим различием и мощно-

стью аллювиальных и аллювиально-озерных отложений. Устойчивость и сохранность дюн-ного и грядового рельефа обеспечивается на-личием сосновых сообществ и отсутствием эрозионных форм. неустойчивость эоловых форм связана, прежде всего, с пирогенным фактором. Установлены корреляционные связи между различными формами эолового рельефа и растительными сообществами.

литеРатуРа1. Коновалов Л.А., Зверев А.В. Роль рельефа в формирова-

нии, дифференциации и развитии фитоценозов Бузулукского бора // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2015. № 6. С. 75–81.

2. Ковтун С.Ю., Петрищев В.П. Геоэкологические пробле-мы Бузулукского бора // вестник Оренбургского гос. ун-та. 2007. № 67. С. 207–214.

3. Аристархова Л.Б. Процессы аридного рельефообразова-ния. М.: Изд-во Московского ун-та.1971. 174 с.

4. эколого-экономическое обоснование организации на-ционального парка «Бузулукский бор» в Оренбургской и Самарской областях: Общая пояснительная записка. М.: Росгипролес, 2000. С. 8–11.

5. Ковтун С.Ю. Роль пирогенного фактора в формировании ландшафтов Бузулукского бора // вестник Оренбургского гос. ун-та. 2008. № 82. С. 108–109.

6. даркшевич я.Н. Бузулукский Бор. Чкалов: Книжное из-дательство, 1953. 88 с.

RefeRenCes1. Konovalov L.A, Zverev A.V. The role of relief in the formation,

differentiation and development of phytocenoses of the Buzuluk boron. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestiya vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2015, 6: 75–81. [In russian].

2. Kovtun S.Y., Petrishchev V.P. Geoecological problems of the Buzuluk boron. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta. Bulletin of the Orenburg State University. 2007, 67: 207–214. [In russian].

3. Aristarkhova L.B. Processy aridnogo relyefoobrazovaniya. Arid relief formation processes. Moscow: Publishing house of Moscow University, 1971: 174 р. [In russian].

4. Ekologo-ekonomicheskoe obosnovaniye organizacii nacional'nogo parka «Buzulukskiy bor» v Orenburgskoy i Samarskoy oblastyakh: Obshchaya poyasnitel'naya zapiska. Ecological and economic justification of the organization of the national park «Buzuluksky Bor» in the Orenburg and Samara regions: general explanatory note. Moscow: rosgiproles, 2000: 8–11. [In russian].

5. Kovtun S.Y. The role of the pyrogenic factor in the formation of the landscapes of the Buzuluk boron. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta. Bulletin of the Orenburg State University. 2008, 82:108–109. [In russian].

6. Darkshevich Y.N. Buzulukskij Bor. Buzuluksky Bor. Chkalov: Book publisher, 1953: 88 p. [In russian].

212


УдК 711.5+004.9+528+332 doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-212-217

Применение данных дистанционного зондирования и геоинформационных технологий для обеспечения территориального планирования

© 2018 г. н.и. кресникова, н.а. васильевых*Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва,Россия

*[email protected]

remote sensing and geoinformation technology data usage for spatial planning ensuringN.i. Kresnikova, N.a. Vasilevykh*

Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia*[email protected]


Keywords: geoinformation systems, land use, remote sensing data, spatial planning, urban development Summary: This article describes the importance of remote sensing data (rSD) and geoinformation systems (GIS) usage in ensuring spatial planning. Spatial information deficiency slows down all processes of territorial planning, and as a result leads to a series of obstacles in the management of territories. Study includes analysis of geospatial data modern sources, technologies and tools which are being used in territorial planning of the russian federation. It is noted that modern, effective tools, based on computer technologies to provide storage, search, processing and analysis of the necessary information are needed. It is shown in detail that rSD and operational space monitoring form high-quality basis for the territorial planning schemes development, management and preparing documentation of other types. It is pointed up that geoinformation technologies emergence and future evolution have changed the state of territorial planning of the russian federation. The main directions and advantages of GIS application in the field of architecture and urban planning, as well as in territory development management have been indicated. The information systems containing the information on development of territories necessary for maintenance of activity of public authorities have been studied and described. It is especially noted that during the period of cadastral database information expansion and mass housing effective regulation of town-planning activity is practically impossible without modern informational support. Such support allows developing Cartographic analytical materials, coordinating of urban planning solutions, etc., which might be performed on different levels of management.

Citation: Kresnikova N.I., Vasilevykh N.A. remote sensing and geoinformation technology data usage for spatial planning ensuring. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 212–217. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-212-217.


ключевые слова: геоинформационные системы, градостроительство, данные дистанционного зондирования, зем-лепользование, территориальное планирование.

Рассматриваются современные технологии и инструменты обеспечения территориального планиро-вания в Российской Федерации. Основное внимание уделено обзору практического применения гео-информационных систем и данных дистанционного зондирования при стратегическом планировании территории и разработке градостроительной документации.

для цитирования: Кресникова Н.И., Васильевых Н.А. Применение данных дистанционного зондирования и геоинформацион-ных технологий для обеспечения территориального планирования // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 212–217. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-212-217.

введениев настоящее время основной объем ин-

формации для решения множества сложных

задач развития городских и сельских террито-рий имеет явную пространственно-территори-альную направленность [1]. Главенствующие

213


механизмы развития территорий согласно п.1 ст.1 Градостроительного Кодекса РФ (ГрК РФ) (территориальное планирование, градостро-ительное зонирование, архитектурно-строи-тельное проектирование, кадастровые и иные работы), нуждаются в точных и актуальных пространственных данных. Методы получения такой информации приобретают все более ин-дустриальный характер.

для организованного хранения и поис-ка нужной информации, ее обработки и ана-лиза требуются современные эффективные инструменты, основанные на компьютерных технологиях [2]. в науках о Земле информаци-онные технологии породили геоинформатику и географические информационные системы (ГИС). При этом в данном случае определение «географические» обозначает не столько «про-странственность» или «территориальность», а скорее комплексность и системность исследо-вательского похода [2].

Применение геоинформационных техно-логий, данных дистанционного зондирования Земли (дЗЗ) и новейших программных средств самым эффективным образом сказывается на ка-честве принятия обоснованных управленческих решений и, что немаловажно, на разработке картографических материалов аналитического характера (карт землепользований, карт водоох-ранных зон, санитарно-защитных зон городов и т.п.), используемых для подготовки концепции градостроительного зонирования.

Применение данных космической съемкидефицит актуальной топографо-геоде-

зической основы значительно замедляет все процессы территориального планирования, а в дальнейшем влечет за собой череду препят-ствий в управлении территориями.

Под данными дЗЗ понимают первичные и производные материалы аэро- и космических съемок, полученные в результате фотографи-рования Земли со спутников, оборудованных специализированными сенсорами. Эти данные различаются по пространственному охвату территории съемки, разрешению снимков, ко-личеству каналов и дате съемки.

данные дЗЗ и оперативный космический мониторинг могут служить высококачествен-ной основой для разработки схем территори-ального планирования и градостроительной документации, они дают исчерпывающую и достоверную информацию о природных (зе-мельных) ресурсах, объектах транспортной и инженерной инфраструктур и других объектах. Более того, они предоставляют колоссальный объем актуальной пространственной инфор-мации в постоянно изменяющейся среде для контроля и корректировки градостроительной документации, позволяют экономить время и значительные финансовые средства при ее соз-дании.

Использование данных дЗЗ перспективно и в случае оценки городских территорий, по-скольку от принятия обоснованных, эффектив-ных решений по функциональному зонирова-нию территории при разработке генерального плана города зависит протекание в нем всех процессов жизнедеятельности населения, про-изводства, размещения элементов инфраструк-туры. Проекты территориального планирова-ния создаются на значительной по площади территории, поэтому при их разработке при-менение данных дЗЗ (космических снимков обосновано). для целей территориального планирования наиболее привлекательны — космические снимки сверхвысокого простран-ственного разрешения (от 0,3 до 1 м) и высоко-го разрешения (от 1 до 2,5 м) [3].

наиболее известные и легкодоступные данные дЗЗ — снимки, сделанные в види-мом диапазоне спектра (например, снимки, предоставляемые сервисами OpenStreetMap, Yandex, Google, SasPlanet и др.). Существуют данные, включающие в себя несколько спек-тральных каналов, например, Ресурс, landsat, Worldview, quickBird, MODIS, NOAA, ASTEr, SPOT и др. Сравнивая и комбинируя значения яркости разных каналов, можно получать важ-ные сведения о тех или иных явлениях на по-верхности Земли, которые визуально опреде-лить невозможно.

Принимают и обрабатывают информацию со спутников их владельцы и официальные

214


создавать векторные планы территорий. Космические снимки высокого разреше-

ния в мультиспектральном и радиолокацион-ном режимах дают возможность:

определять местоположение некоторых видов подземных строений и коммуникаций;

уточнять санитарно-защитные зоны и определять зоны, требующие различного вида мероприятий по их управлению, производить экологические исследования;

изучать изменения облаков, снега, льда, вод- ных объектов, состояние растительности, от-слеживать динамику наводнений, пожаров;

осуществлять мониторинг геоморфологи-ческих явлений и смещений земной поверхно-сти.

Снимок, привязанный к местной системе координат, можно использовать для уточнения информации о градостроительных объектах и проведения зонирования территории города. При наличии нескольких снимков на разные даты съемки появляется возможность прово-дить мониторинг изменений, произошедших на территории города. дистанционное зонди-рование может применяться также при про-ектировании новых автомобильных дорог и модернизации существующих. например, с помощью нескольких спектральных снимков можно определить, на каких участках дорог возникают заторы, оценить грузонапряжен-ность и места несанкционированных автомо-бильных стоянок.

дистрибьютеры — Bing, DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defence and Space и др. в Российской Федерации основными поставщиками спут-никовых снимков являются «Российские кос-мические системы», «Совзонд», «СканЭкс» и другие дистрибьютеры.

С 1972 г. спутниковые фотоснимки всей планеты создает в реальном времени проект landsat (рис. 1). По снимкам landsat можно получить сведения о всей земной поверхно-сти, а также об ее изменениях за последние десятилетия [4]. Именно этот проект оста-ется главным источником данных дистан-ционного зондирования Земли для всех пу-бличных картографических сервисов.

Космические снимки сверхвысокого раз-решения в панхроматическом режиме позволя-ют:

создавать и корректировать градострои-тельную, кадастровую и иную документацию;

контролировать материалы топографо-гео-дезических съемок;

определять местоположение охранных зон и наземных коммуникаций;

определять фактические размеры и грани-цы лесов и лесопарков, водных объектов, бо-лот, лугов, газонов, сельскохозяйственных уго-дий, транспортных магистралей и коридоров, пустошей, застроенных территорий различно-го функционального вида;

строить цифровые модели рельефа мест-ности;

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 г.

Рис. 1. состав космической группировки landsatFig. 1. Structure of landsat Space group

215


Рис. 2. границы разрешенной плотности застройки в г. торонто с отображением на космическом снимкеFig. 2. boundaries of the permitted density in the city of toronto displayed on a space image

Полученную информацию со снимка мож-но корректно сравнивать с данными на топо-графических планах, территориальных схемах, генеральных планах городов, картах градостро-ительного зонирования, проектах планировки территорий, мастер-планах, кадастровых кар-тах и т.д. Пример отображения на космическом снимке границ разрешенной плотности застрой-ки в городе Торонто [5] (рис. 2).

наиболее значимыми, трудоемкими, до-рогостоящими и максимально влияющими на развитие города документами являются сле-дующие: генеральный план, карта градостро-ительного зонирования, проекты планировки территорий. на базе спутниковых снимков и измерений на местности создаются векторные карты.

использование геоинформационных системСогласно определению ГрК РФ, территори-

альное планирование направлено на определе-ние функционального назначения территорий города, исходя из совокупности социальных, экономических, экологических и иных факто-ров для следующих целей:

обеспечение устойчивого развития терри-тории;

развитие инженерной, транспортной и со-циальной инфраструктур, формирование ком-плексной инфраструктуры населенного пун-кта, отвечающей его предназначению;

формирование благоприятной среды жиз-недеятельности;

сохранение исторического облика города, сложившихся традиций градостроительства в том или ином регионе или городе, культурного наследия для настоящего и будущего поколений.

Появление и развитие ГИС-технологий ка-чественно изменило ситуацию в территориаль-ном планировании, а именно: были оптимизи-рованы процессы обработки пространственных данных, их обновления в ходе мониторинга.

Современные ГИС располагают широким набором базовых методов пространственного (геоинформационного) анализа. Основными его видами являются: функции работы с база-ми пространственных и атрибутивных данных, геокодирование, картометрические функции, создание моделей поверхностей, построение буферных зон, оверлейновые операции, сете-вой анализ, агрегирование данных, зонирова-ние, специализированный анализ [6].

Основные направления применения ГИС в области градостроительства и управления раз-

216


витием территорий:земельные ресурсы, земельные кадастры;мониторинг состояния окружающей среды;сельское хозяйство;проектирование, инженерные изыскания и

планирование в градостроительстве, архитек-туре, промышленном и транспортном строи-тельстве;

комплексное управление, учет и планиро-вание развития территории, города;

управление природными ресурсами (вод-ными, лесными и т.д.);

планирование развития транспортных и инженерных инфраструктур;

анализ и оценка градостроительной ситуа-ции и состояния городской среды как сложного комплексного явления;

определение тенденций и диспропорций развития;

градостроительный и социально-эколого- экономический мониторинг.

Приведенный список представляет собой обобщенные направления применения геоинфор-мационных систем, при этом сфера их использо-вания постоянно расширяется. Преимущества ГИС:

возможность визуализации разнообразных картографических объектов, картометрия;

получение различной информации об объек-те из одного источника;

создание тематических карт и планов.в Российской Федерации используются

самые различные ГИС — от полнофункцио-нальных универсальных продуктов зарубеж-ного (ArcGIS, Mapinfo и др.) и российского (Panorama, ГеоГраф и др.) производства до узкоспециализированных систем — АИС «Землепользование», «Геополис» и др.

в настоящее время ГрК РФ предусматри-вает ведение информационных систем обеспе-чения градостроительной деятельности только на двух уровнях управления:

на федеральном — в виде Федеральной государственной информационной системы территориального планирования (ФГИС ТП) (ст. 57.1 ГрК РФ);

на уровне городских округов и муници-пальных районов, которые обязаны ввести информационную систему обеспечения гра-

достроительной деятельности (п. 1 ст. 57 ГрК РФ и Федеральный закон от 06.10.2003 г. № 131-ФЗ).

Федеральная государственная информа-ционная система территориального плани-рования (ФГИС ТП) — это информацион-но-аналитическая система, обеспечивающая доступ к сведениям, содержащимся в госу-дарственных информационных ресурсах, го-сударственных и муниципальных информа-ционных системах, в том числе в ИСОГд, и необходимых для обеспечения деятельности органов государственной власти и органов местного самоуправления в области террито-риального планирования [7] (рис. 3).

Информационная система обеспечения гра-достроительной деятельности (ИСОГд) пред-ставляет собой систематизированный свод документированных сведений о развитии тер-риторий, об их застройке, о земельных участ-ках, об объектах капитального строительства и иных необходимых для осуществления градо-строительной деятельности сведений [3].

в современном понимании ИСОГд вклю-чает в себя: ГИС (географическая информа-ционная система), МСЭд (межведомственная система электронного документооборота), СУБд (система управления базами данных), ЭАР/BPMS (система управления электронны-ми административными регламентами / си-стема управления бизнес-процессами), СКК / нСИ / MDM (система классификации и коди-рования информации), web-портал, а также по-зволяет организовать доступ к СМЭв (система межведомственного электронного взаимодей-ствия) [6].

заключениев период расширения базы кадастровых све-

дений и массового строительства эффективное регулирование градостроительной деятельности практически неосуществимо без современного информационного обеспечения, позволяюще-го согласовывать градостроительные решения, принимаемые на разных уровнях государствен-ной власти. Применение космических снимков сверхвысокого разрешения и геоинформацион-ных систем при разработке градостроительной документации, особенно документов территори-

217


Рис. 3. федеральная государственная информационная система территориального планирования (фгис тП)Fig. 3. Federal state information system of territorial planning (FGiS tP)

RefeRenCes1. Skvortsov A.V., Pospelov P.I., Boikov V.N., Krysin S.P.

Geoinformatsionnye sistemy v dorozhnom khozyaystve: Spravochnaya entsiklopediya dorozhnika (SED). Geoinformation systems in road sector: reference encyclopedia (SED). T. VI. Moscow: federal State unitary enterprise «INfOrMAVTODOr», 2006: 326 р. [In russian].

2. Trutnev E.k. Pravovoe zonirovanie goroda. Vvedenie v problemy gradoregulirovaniya v rynochnykh usloviyakh. City zoning regulations. Introduction to problems of urban planning in terms of market environment. Moscow: fond «Institute of urban economics», 2002: 106 р. [In russian].

3. Karmanov A.G., Knyshev A.I, Eliseeva V.V. Geoinformatsionnye sistemy territorial'nogo upravleniya // Geoinformation systems of territorial administration. Saint-Peterburg: University ITMO, 2015: 121 p. [In russian].

4. Url: https://landsat.usgs.gov/5. Url: http://healthycitymaps.blogspot.ru/2017/03/fSI.html6. Mamysheva E.G., Zagoruiko A.E. review technology

platforms to generate ISOG. Upravlenie razvitiem territorii. Development of the territory. 2010, 3: 38–42. [In russian].

7. Url: http://fgistp.economy.gov.ru

литеРатуРа1. Скворцов А.В., Поспелов П.И, Бойков В.Н., Крысин С.П.

Геоинформационные системы в дорожном хозяйстве: Справочная энциклопедия дорожника (СЭд). Т. VI. М.: ФГУП «ИнФОРМАвТОдОР», 2006. 326 с.

2. Трутнев э.К. Правовое зонирование города. введение в проблемы градорегулирования в рыночных условиях. М.: Фонд «Институт экономики города», 2002. 106 с.

3. Карманов А.Г., Кнышев А.И., Елисеева В.В. Геоинформа-ционные системы территориального управления. СПб.: Университет ИТМО, 2015. –21 с.

4. Электронный ресурс: https://landsat.usgs.gov/5. Электронный ресурс: http:// healthycitymaps.blogspot.

ru/2017/03 /fSI.html6. Мамышева Е.Г., Загоруйко А.Е. Обзор технологических

платформ для формирования ИСОГд // Управление развитием территории. 2010. № 3. С. 38–42.

7. Электронный ресурс: http://fgistp.economy.gov.ru

ального планирования и зонирования, позволяет получить точные и качественные данные, про-вести анализ или корректировку границ террито-

рий, снизить финансовые расходы на разработку и последующую актуализацию градостроитель-ной документации.

218


геоинфоРмационные теХнологии

УдК 004.62+528 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-218-222

геопространственные технологии в концепции «умного города»: анализ и исследование примеров использования

© 2018 г. а.а. майоров, а.в. артамонов* Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

*[email protected]

Geospatial technologies in the concept of Smart city: analysis and study of examples of use

a.a. Mayorov, a.V. artamonov*Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia


Keywords: building information modeling (BIM), crowdsourcing, geographic information systems (GIS), geosensor networks, smart geosensors, spatio-temporal data streams.

Summary. The importance of geospatial modelling to support decision-making in Smart city is described. Geospatial information sources for geo-information decision support systems are being analysed. remote sensing of the Earth is a common source of geoinformation, but the speed of decision-making in this case is not high. At this very moment it is more expedient to use distributed networks of smart sensors, which also could be carried by people, as sources of geospatial information, because in this case it becomes possible to perform monitoring in real time. It is noted that sensors can also be used in building information modelling (BIM), while in conjunction with BIM it is expedient to use geoinformation systems. Geoinformation solutions based on researched sensor networks are being investigated. It is shown, that the researched geoinformation solutions can be divided into three groups: carrying out continuous control, carrying out the detection of events, and consisting of mobile network of sensors. It is noted that on the basis of the distributed network of smart geosensors and in order to process the spatio-temporal data streams in the geoinformation system of decision support in Smart city data stream management systems should be used.

Citation: Mayorov A.A., Artamonov A.V. Geospatial technologies in the concept of Smart city: analysis and study of examples of use. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 218–222. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-218-222.


ключевые слова: геоинформационные системы (ГИС), интеллектуальные геосенсоры, информационное модели-рование зданий, краудсорсинг, потоки пространственно-временных данных, сети геосенсоров.

Анализируются источники геопространственной информации для геоинформационных систем под-держки принятия решений в концепции «Умного города». Обосновывается целесообразность использо-вания распределенных сетей интеллектуальных геосенсоров в качестве источников геопространствен-ной информации. Проводится исследование геоинформационных решений на основе распределенной сети датчиков.

для цитирования: Майоров А.А., Артамонов А.В. Геопространственные технологии в концепции «Умного города»: анализ и ис-следование примеров использования // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 218–222. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-218-222.

219

ГЕОИНфОРМАцИОННыЕ ТЕХНОЛОГИИ

введение

Стремительный экспоненциальный рост численности городского населения повлек за собой расширение и радикальную трансформа-цию городов. По данным ООн на 2014 г. в го-родах проживало 54% людей, а к 2050 г. по про-гнозам это число возрастет до 66% [1]. Именно поэтому города сегодня становятся центрами экономического, политического и социального влияния. в настоящее время большой попу-лярностью пользуется концепция «Умного го-рода», заключающаяся в использовании совре-менных информационно-коммуникационных технологий для улучшения оказания услуг, повышения качества жизни граждан и преоб-разования взаимоотношений между местными властями, предприятиями и гражданами.

Сегодня специалисты по городскому управ-лению получают данные в таких больших объемах, что изучать и анализировать их все труднее. Геовизуализация же может помочь в решении данной проблемы. Преимущество ви-зуального исследования данных состоит в не-посредственном участии пользователя в про-цессе интеллектуального анализа данных [2]. Изначально города описывались с помощью слов, диаграмм, изображений. в ранних пись-менных описаниях жизни города можно было встретить ссылки на пространственные проб-лемы в городе. Эти описания имеют большое значение, так как они связывают качественные свойства городской жизни с пространствен-ными вопросами. Пространственное модели-рование имеет решающее значение в будущих «умных городах», поскольку оно присваивает уникальные характеристики всем объектам и ресурсам в городе.

анализ источников геопространственной информации для геоинформационных систем поддержки принятия решений

в настоящий момент существует несколько источников исходных данных для геопростран-ственного моделирования с целью поддержки принятия решений в городском управлении.

Первый источник — дистанционное зон-дирование Земли. данные дистанционного зондирования Земли могут использоваться при создании цифровых моделей рельефа и местности и применяться, например, для из-мерения уровня воды в реке или мониторинга лесных пожаров, а также поддержки принятия соответствующих решений. Так, Сингапурская лаборатория городов будущего проводит ис-следования в области измерения уровня воды в р. Чиливунг для проектирования устройств защиты от наводнения в г. джакарта [3]. Исследование включает в себя математическое моделирование и проведение на его основе работ по архитектурному городскому и ланд-шафтному дизайну. Расширенные трехмерные модели используются для проектирования и визуализации предлагаемых изменений. в то же время в рамках гидрологических и гидроди-намических моделей, а также модели качества воды изучаются последствия этих изменений.

дистанционное зондирование Земли пре-доставляет данные для поддержки принятия решений на территории большой площади. Однако данный способ имеет определенные недостатки, среди которых — высокая стои-мость некоторых типов зондирования и затруд-ненная оперативность принятия решений.

Второй источник геоинформации — дат-чики. в работе [4] описан проект «U-Eco City», цель которого — визуализация в режиме реаль-ного времени состояния энергопотребления на основе данных от распределенной сети датчи-ков. в качестве платформы для визуализации в данном проекте используются сервисы Google Earth и Google Maps.

Использование сети датчиков позволяет решать вопросы в различных сферах городско-го управления: транспортной, экологической, ЖКх и др. При этом применение датчиков способствует решению главной проблемы дис-танционного зондирования — оперативности принятия управленческих решений. данные с датчиков могут поступать в базу данных в ре-жиме реального времени, и это позволяет до-статочно оперативно принимать решения.

220


Третий источник геопространствен-ной информации — люди, снабженные соответствующими датчиками [5]. в на-стоящий момент существует несколько web-картографических сервисов, основанных на технологии Web 2.0, в которых измене-ния на карту может вносить любой человек: викимапия, OpenStreetMap и др. Привлечение обычных людей позволяет создать более под-робную и точную карту, однако достижение этой цели возможно только при большом числе участвующих лиц. При этом отметим, что че-ловек может понимать необходимость данного вида деятельности, но у него может не быть на

это или времени, или желания. данную про-блему можно решить, например, установив специальное программное обеспечение или приложение на мобильный телефон.

Использование данного способа позволя-ет сохранить преимущества получения геоин-формации с помощью технологии Web 2.0 и добавить еще одно важное преимущество – ав-томатически информация от людей может пе-редаваться в режиме реального времени. люди в данном случае — только носители датчиков. Как пример решения можно выделить проект мульти-агентового транспортного моделиро-вания MATSim, используемый примерно в 50 городах мира, в том числе и в Самаре [6, 7]. в данном проекте на основе программ-агентов моделируется транспортная ситуация в городе, что позволяет анализировать возможные сце-нарии городского развития и принимать необ-ходимые управленческие решения (рис. 2).

Использование данного способа позволяет решать широкий спектр задач, однако главным его недостатком по-прежнему остается необхо-димость привлечения большого числа граждан для решения некоторых проблем. Таким обра-зом, для комплексного мониторинга в режиме реального времени и принятия на его основе управленческих решений целесообразно ис-пользование распределенной сети датчиков, в том числе носителем которых являются люди.

Рис. 1. варианты отображения данных в проекте «U-EcoCity»Fig. 1. data display options in the U-Eco City Project

700

600

500

400

300

200

100

0[g]

Рис. 2. MatSim, мюнхен. карта выбросов оксида азотаFig. 2. MatSim, Munich. Nitrogen oxide emission map

221


стэк технологий biM/гис

Использование датчиков позволяет осу-ществлять эффективное управление не только городом, но и отдельными зданиями, инфра-структурой и специфическими капитальны-ми объектами с помощью технологии инфор-мационного моделирования зданий (BIM). Информационное моделирование зданий — это цифровое представление физических и функциональных характеристик объекта, сформированное в виде общедоступного ре-сурса, базы знаний, которые используются как надежная информационная основа для приня-тия решений на протяжении всего жизненного цикла объекта — от ранних этапов выработки концепции и до сноса или утилизации [8].

К недостатку систем BIM относится от-сутствие интеграции модели с окружающей средой. например, при планировании нового здания в существующей среде информация, полученная из моделей BIM, как правило, не интегрируется с экологической информацией. Поэтому целесообразно вместе с BIM исполь-зовать геоинформационные системы (ГИС), ко-торые способны выполнять пространственный анализ с использованием физического и функ-ционального пространственного представле-ния окружающей среды [9]. Интеграция BIM в среду ГИС позволяет создать систему, которая может быть использована для совершенство-вания процесса принятия решений при терри-ториальном планировании. Применение BIM и ГИС делает возможным оптимальным образом рассчитывать присоединение к сетям распре-деления воды, электричества, телекоммуника-циям и т.п. в целях рационального управления зданием, а также эффективно оценивать раз-личные влияния на соседние участки или в целом на район или город.

исследование геоинформационных решений на основе распределенных сетей

геосенсоров

По характеристике наблюдения исследуе-мые геоинформационные решения на основе распределенных сетей датчиков можно разде-

лить на три группы: выполняющие непрерыв-ный контроль; осуществляющие обнаружение определенных событий и состоящие из мо-бильной сети датчиков.

Решения первой группы, осуществляющие непрерывный контроль в режиме реального времени, передают данные в ситуационные и мониторинговые центры. Примеры решений данной группы описаны в [4, 10]. Однако при частой передаче данных может происходить перегрузка канала связи. для решения обо-значенной проблемы целесообразно осущест-влять передачу данных только при выполнении какого-либо условия или события. Решения, в основе работы которых лежит данный прин-цип, образуют вторую группу. Пример реше-ния данной группы описан в работе [11], где событием, при котором происходит передача данных, является вулканическое дрожание. в решениях третьей группы используются мо-бильные сети датчиков. датчики могут быть размещены в мобильных телефонах, автомо-билях и т.д. в работе [12] описана система прибрежных и океанических наблюдений, дат-чики которой размещены на океанских буях. Преимущество решений данной группы — со-кращение количества датчиков в сети.

вопрос о построении архитектуры геоин-формационной системы на основе распреде-ленной сети датчиков (интеллектуальных гео-сенсоров) остается открытым. для обработки потоков пространственно-временных данных, поступающих от распределенной сети дат-чиков, применяют три группы технологий, основанные: на парадигме Map-reduce; на применении систем управления реляционны-ми базами данных; на использовании систем управления потоками данных [13]. для мони-торинга в режиме реального времени целесо-образны технологии, основанные на исполь-зовании систем управления потоками данных, однако, согласно [14], к общему недостатку всех систем управления потоками данных от-носится отсутствие полноценной поддержки пространственных и пространственно-вре-менных типов данных и средств выполнения

222


пространственных запросов, за исключением самых примитивных.


Таким образом, выполненный нами ана-лиз показывает, что наиболее перспективное направление использования геоинформацион-ных технологий в концепции «Умного города» — создание комплексной геоинформационной

системы на основе распределенной сети датчи-ков. При мониторинге в режиме реального вре-мени основным источником данных в «Умном городе» является динамическая информация — потоки пространственно-временных дан-ных, получаемых от распределенной сети датчиков (интеллектуальных геосенсоров). Следовательно, необходима разработка такой архитектуры геоинформационной системы, ко-торая бы учитывала данную особенность.

литеРатуРа1. United Nations, Department of Economic and Social Affairs,

Population Division (2014). World Urbanization Prospects: The 2014 revision, Highlights (ST/ESA/SEr.A/352).

2. Alan M. MacEachren, Mark Gahegan, William Pike, Isaac Brewer, Guoray Cai, Eugene Lengerich, and Frank Hardisty. Geovisualization for Knowledge Construction and Decision Support // IEEE Computer Graphics and Applications. 2004. V. 24. № 1. P. 13–17.

3. Электронный ресурс: https://www.ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2014/06/reconciling-a-city-with-its-river.html.

4. Sung Ah Kima, Dongyoun Shinb, Yoon Choea, Thomas Seibertb, Steffen P. Walzc. Integrated energy monitoring and visualization system for Smart Green City development: Designing a spatial information integrated energy monitoring model in the context of massive data management on a web based platform // Automation in Construction. 2012. V. 55. P. 51–59.

5. Michael F. Goodchild. Citizens as sensors: the world of volunteered geography // GeoJournal. 2007. V. 69. № 4. P. 211–221.

6. Электронный ресурс: http://www.fcl.ethz.ch/research/phase1/mobility-transport-planning.html.

7. Электронный ресурс: http://www.matsim.org/.8. Куприяновский В.П., Синягов С.А., Намиот д.Е.,

Куприяновская Ю.В. Экономические выгоды применения ком-бинированных моделей BIM-ГИС в строительной отрасли. Обзор состояния в мире // Intern. Journ. of Open Information Technologies. 2016. V. 4. № 5. P. 14–25.

9. Azarakhsh Rafiee, Eduardo Dias, Steven Fruijtier, Henk Scholten. from BIM to geo-analysis: view coverage and shadow analysis by BIM/GIS integration // Procedia Environmental Sciences. 2014. V. 22. P. 397–402.

10. Juliette Blanc, Pierre Hornych, Ngoc Son Duong, Jean-Yves Blanchard & Pierre Nicollet (2017). Monitoring of an experimental motorway section, road Materials and Pavement Design. DOI: 10.1080/14680629.2017.1374997

11. Werner-Allen G., Lorincz K., Ruiz M., Marcillo O., Johnson J., Lees J., Welsh M. Deploying a wireless sensor network on an active volcano. IEEE Internet Computing. 2006. V. 10. P. 18–25.

12. Nittel S., Trigoni N., Ferentinos K., Neville F., Nural A., Pettigrew N. A drift-tolerant model for data management in ocean sensor networks. Proceedings of ACM MobiDE'07, Beijing, China, 2007. Р. 49–58.

13. Майоров А.А., Матерухин А.В. Анализ существующих технологий обработки потоков пространственно-временных данных для современных информационно-измерительных си-стем // Измерительная техника. 2017. Т. 60. № 4. С. 31–34.

14. Матерухин А.В. Проблематика создания ГИС на основе систем управления потоками данных // Геодезия и картогра-фия. 2017. № 4. С. 44–47.

RefeRenCes1. United Nations, Department of Economic and Social Affairs,

Population Division (2014). World Urbanization Prospects: The 2014 revision, Highlights (ST/ESA/SEr.A/352).

2. Alan M. MacEachren, Mark Gahegan, William Pike, Isaac Brewer, Guoray Cai, Eugene Lengerich, and Frank Hardisty. Geovisualization for Knowledge Construction and Decision Support. IEEE Computer Graphics and Applications. 2004, 24 (1): 13–17.

3. Url: https://www.ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2014/06/reconciling-a-city-with-its-river.html.

4. Sung Ah Kima, Dongyoun Shinb, Yoon Choea, Thomas Seibertb, Steffen P. Walzc. Integrated energy monitoring and visualization system for Smart Green City development: Designing a spatial information integrated energy monitoring model in the context of massive data management on a web based platform. Automation in Construction. 2012, 55: 51–59.

5. Michael F. Goodchild. Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal. 2007, 69 (4): 211–221.

6. Url: http://www.fcl.ethz.ch/research/phase1/mobility-transport-planning.html.

7. Url: http://www.matsim.org/.8. Kupriyanovsky V., Sinyagov S., Namiot D., Kupriyanovsky J. The

economic benefits of the combined use of BIM-GIS models in the construction industry. review of the state of the world. Intern. Journ. of Open Information Technologies. 2016, 4 (5): 14–25. [In russian].

9. Azarakhsh Rafiee, Eduardo Dias, Steven Fruijtier, Henk Scholten. from BIM to geo-analysis: view coverage and shadow analysis by BIM/GIS integration. Procedia Environmental Sciences. 2014, 22: 397–402.

10. Juliette Blanc, Pierre Hornych, Ngoc Son Duong, Jean-Yves Blanchard & Pierre Nicollet (2017). Monitoring of an experimental motorway section, road Materials and Pavement Design. doi: 10.1080/14680629.2017.1374997.

11. Werner-Allen G. Lorincz K., Ruiz M., Marcillo O., Johnson J., Lees J., Welsh M. Deploying a wireless sensor network on an active volcano. IEEE Internet Computing. 2006, 10: 18–25.

12. Nittel S., Trigoni N., Ferentinos K., Neville F., Nural A., Pettigrew N. A drift-tolerant model for data management in ocean sensor networks. Proceedings of ACM MobiDE'07, Beijing, China, 2007: 49–58.

13. Mayorov A.A., Materukhin A.V. Analysis of existing technologies used to process streams of spatio-temporal data for modern information measurement systems. Izmeritel’naya tekhnika. Measurement Techniques. 2017, 60 (4): 31–34. [In russian].

14. Materukhin A.V. Problems in the development of GIS based on data stream management systems. Geodeziya i kartografiya. Geodesy and Cartography. 2017. 4: 44–47. [In russian].

223


УдК 528.94 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-223-232

Разработка программного модуля гис «мониторинг» для геоанализа объектов образования Республики крым

© 2018 г. м.а. Боярчук*, П.Ю. орловМосковский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

*[email protected]

developing a software component for GiS «Monitoring» module designed for geoanalysis of educational facilities in republic of Crimea

M.a. boyarchuk*, P.Yu. orlovMoscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia

*[email protected] Oktober 20, 2017 Accepted March 12, 2018

Keywords: geoanalysis, GIS, republic of Crimea, web portal.Summary. Information analysis systems are an independent category of information systems designed to automate analytics aimed at decision management or other possible solutions. The «Monitoring» Information Analysis System developed in MIIGAiK is described in this paper. furthermore, the development process of a software component designed to plan the examination routes and to carry out consolidated areal indices geoanalysis of educational facilities in republic of Crimea is represented. The developed software component uses the combination of two programming languages: PHP and JavaScript. The API Yandex.Maps is used to visualize geodata, routes generation and their length and time of travel. A proprietary algorithm, which involves direct searching the minimum routes of three points and then expanding them by locating the nearest free points to search an optimal route was developed. Two consolidated areal indices, which are used in the information system to analyze the status of subordinate educational organizations in the republic of Crimea, were formed on the basis of the available information analysis. The first one is called «Schools overcrowding» and it is defined as ratio of the number of schools with second and third shifts to the total number of schools in an administrative-territorial entity (ATE). The second index, «Shortage of places in kindergartens for one hundred people in the age group of 4–7 years», is defined as ratio of the sum of ATE shortage places to the population in the age group of 4–7 years. In other words, this index characterizes the number of missing places per one hundred children of pre-school age. The created component cooperates both with the subsystem of the contractor and with the subsystem of the customer and fully completes the tasks set by him.

Citation: Boyarchuk M.A., Orlov P.Yu. Developing a software component for GIS «Monitoring» module designed for geoanalysis of educational facilities in republic of Crimea. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 223–232. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-223-232.

Поступила 20 октября 2017 г. Принята к печати 12 марта 2018 г.

ключевые слова: геоанализ, ГИС, web-портал. Рассмотрена созданная в МИИГАиК информационно-аналитическая система «Мониторинг». Описан процесс создания программного модуля для этой системы, который служит для планирования марш-рутов инспектирования и базового геоанализа по сводным территориальным показателям объектов образования в Республике Крым. Разработан собственный алгоритм поиска оптимального маршрута. Сформированы два сводных территориальных показателя, используемые в информационной системе для анализа состояния подведомственных образовательных организаций.

для цитирования: Боярчук М.А., Орлов П.Ю. Разработка программного модуля ГИС «Мониторинг» для геоанализа объектов образования Республики Крым // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 223–232. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-223-232.

224


в статье [1] была рассмотрена Информа-ционно-аналитическая система «Мониторинг», созданная Управлением информатизации МИИГАиК по заказу Министерства образова-ния и науки РФ. Она предназначена для сбо-ра информации, учета объектов недвижимо-го имущества образовательных организаций Республики Крым1,2 [2, 3]. Описана ее архи-тектура, подсистемы, входящие в ее состав, а также круг их пользователей. По просьбе упомянутого заказчика для более эффектив-ного управления объектами образования была разработана подсистема геоанализа, которая в настоящее время подверглась некоторой мо-дернизации [4]. Именно этому и посвящена данная работа.

средства разработки

в разработанном программном модуле применялась связка из двух языков програм-мирования. в целях безопасности для работы с базами данных использовался PHP. в случае JavaScript потребовалось бы указание адреса, логина и пароля к базе данных непосредствен-но в коде страницы, передаваемой клиентско-му браузеру. Поскольку PHP-код завершает свое выполнение еще до передачи страницы клиенту, взаимодействие между языками на-прямую невозможно. При этом большая часть алгоритмов и вычислений выполняется также на сервере. Кроме того, при помощи PHP мож-но вставлять в код страницы не только разме-ченный текст, но и код на JavaScript, что по-зволяет варьировать этот код в зависимости от ситуации (рис. 1).

Однако средств PHP не хватает для вы-полнения всех поставленных задач. Так, визуализацию данных и интерактивность страницы в полной мере можно реализовать только в JavaScript. Кроме того, на JavaScript работает API Яндекс.Карт, который представ-ляет собой набор JavaScript-компонентов, предназначенных для создания интерактив-

ных карт. Компоненты размещены на серве-рах Яндекса и доступны для использования сразу после их загрузки на страницу [5]. данный программный интерфейс использу-ется для визуализации геоданных, постро-ения маршрутов и нахождения их длины и времени прохождения.

Применение Яндекс API на фоне кон-курентов (например, аналогичного API от Google) связано с несколькими причинами. во-первых, этот программный интерфейс уже используется в созданной системе. в случае другого API потребовались бы допол-нительные работы по интеграции модуля в систему. во-вторых, Яндекс API разработан российской компанией, что дает основания полагать, что предоставляемые сервисом кар-ты на территорию РФ будут иметь большую точность и обновляться чаще. в-третьих, в последнее время все актуальнее становится использование отечественных продуктов, в том числе и программных, вместо импорт-ных. наконец, Яндекс.Карты могут предо-ставить больший объем информации за счет геоинформационного сервиса «народные карты», позволяющего пользователям допол-нять и исправлять карты.

База данныхРнР

СеРвеР

Пользователь

Пользовательские запросы

клиент

Сайт, web-страница

HTMlJavaScript cSS

Рис. 1. место PHP и JavaScript в клиент-серверной архитектуреFig. 1. Place of PHP and JavaScript in the client-server architecture

1Концепция осуществления Министерством образования и науки Российской Федерации полномочий собственника в отношении иму-щества подведомственных организаций. М.: Минобрнауки России, 2011. 27 c.

2Постановление Правительства Российской Федерации от 12.04.2012 № 289 (ред. от 15.12.2016) «О федеральной государственной информационной системе территориального планирования».

225


цели и задачи

Решаемые задачи формулировались следу-ющим образом:

1) разработать модуль для системы «Мониторинг», взаимодействующий с подсис-темами исполнителя и заказчика и реализую-щий функции геоанализа;

2) в подсистеме исполнителя разрабаты-ваемый модуль должен реализовать автома-тизированное разбиение посещаемых точек на оптимальные маршруты из n точек (число устанавливается пользователем при запуске модуля), а также поиск оптимальных мест но-чевки для мобильной группы в промежутках между обследованиями. Точки ночевок выби-раются из заранее заданного списка;

3) в подсистеме заказчика реализовать под-счет и визуализацию некоторых статистиче-ских показателей, показывающих состояние объектов образования Республики Крым.

Перед описанием реализации модуля рас-смотрим задачу более подробно. Имеется база данных по точкам, расположенным в определенном регионе или закрепленным за какой-либо конкретной мобильной группой, и точкам ночевки для обследующей группы. Пользователь вводит подряд в систему число точек, из которых будут состоять маршруты, день начала обследования и число рабочих дней. Разрабатываемый модуль должен:

1) разбить множество точек на минималь-ные по длине маршруты, содержащие указан-ное пользователем число точек (под маршру-том будем понимать путь, который позволяет посетить все точки один раз, ни разу не возвра-щаясь на уже посещенные точки);

2) дополнить построенные маршруты наи-более близкими пунктами ночлега, в которых мобильные группы находятся до и после об-следования;

3) составить график объезда организаций, исходя из того, что в один день проводится один маршрут.

в качестве критерия близости точек будем использовать длину пути между ними. Путь прокладывается при помощи API Яндекс.Карт,

этот же программный интерфейс предоставля-ет данные по протяженности и затратам време-ни на каждый путь, а также применяется для визуализации построенных маршрутов. Перед разработкой программного модуля были про-ведены поиск и анализ задач и их решений с целью найти уже реализованные алгоритмы, пригодные к применению. Поставленная зада-ча перекликается сразу с несколькими извест-ными задачами теории графов. Однако ни одно решение для классических задач такого рода не может предоставить решение, удовлетворя-ющее всем необходимым требованиям.

Поскольку не было найдено готового ал-горитма, применимого к поставленной зада-че, разработана собственная схема действий, которая заключается в нахождении перебором минимальных маршрутов из трех точек с по-следующим их наращиванием путем нахожде-ния ближайших свободных точек. достоинства данного варианта – простота и понятность ре-ализации.

Разработка алгоритма поиска оптимального маршрута

Перед реализацией выбранного алгоритма следует подготовить исходные данные. для получения необходимых данных от пользова-теля используется HTMl-форма. Она содержит (подряд): поля для ввода числа точек на марш-рут и даты начала обследования, а также выбор значения для указания числа рабочих дней. При помощи кнопки «Построить» данные отправ-ляются в скрипт PHP для дальнейшей обработ-ки. Полный код формы можно найти в работе [4]. Однако это — не все необходимые данные. дело в том, что у нас отсутствует информация о путях между пунктами и мы сталкиваемся с небольшой сложностью, которая заключается в том, что эти данные находятся при помощи API Яндекс.Карт, который работает в клиентской ча-сти, а вычисления выполнены на стороне серве-ра. в связи с этим нахождение путей вынесено в отдельную связку скриптов.

ввести данные о путях можно нескольки-ми способами: передать в нужный скрипт на-

226


прямую с помощью POST-запроса или занести данные в базу. в настоящей работе реализован второй способ, так как он позволяет выполнять сколько угодно расчетов на одном и том же мно-жестве точек, рассчитав пути только один раз. Первым делом скрипту необходимо получить дан-ные о точках, между которыми будут вычисляться пути. для этого подключаемся к базе данных:

$link = mysql_connect ("127.0.0.1", "root", "");mysql_select_db ("gis", $link).

Функция mysql _ connect устанавливает подключение к базе данных по указанному адре-су, логину и паролю. данные из базы можно получить при помощи функции mysql _ query, которая выполняет переданный ей Sql-запрос. Первым запросом узнаем число записей в базе, а вторым получаем все ее записи. Полученные данные заносим в массивы со связанными индек-сами:

$result = mysql_query ("SELECT COUNT(*) FROM points");$row = mysql_fetch_row($result); $count = $row[0];$query = "SELECT * FROM points ORDER BY ID";$result = mysql_query($query);for ($i = 0; $i < $count; $i++){ $row = mysql_fetch_row($result);$ids[$i] = $row[0]; $X[$i] = $row[1]; $Y[$i] = $row[2];}В разделе <Head> необходимо подключить API Яндекс.Карт и плагин jQuery:<script src="http://api-maps.yandex.ru/2.1/?lang=ru_RU" type="text/javascript"> </script> <script type="text/javascript" src="ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.6.1/jquery.min.js"></script>

в том же разделе в тегах <script> пишем свой скрипт на JavaScript. в нем вычисляем не-обходимые параметры путей. Создаем объект Promise («обещание») как «обертку» для вычисле-ний, и при помощи PHP вводим в него вычисления на Яндекс API:

echo "var p1 = new Promise(function(resolve, reject){\n";<…>echo "ymaps.route([[".$X[$i].", ".$Y[$i]."], [".$X[$j].", ".$Y[$j]."]]).then(function (route) {l[".$k."] = route.getLength(); t[".$k."] = route.getTime(); k++; });\n "; <…>echo "timer1 = setInterval(function(){if (k >= " . $count*($count-1)/2 . ") {resolve(t, l)}}, 7000);\n });\n ";

Функция ymaps.route служит для построения путей между указанными точками; route.getLength() и route.getTime() находят длину и время прохождения пути соответствен-но. При помощи вложенных циклов по $i и $j мы вызываем эти функции столько раз, сколько у нас есть пар точек. во избежание построения путей по два раза (т.е. из А в Б и из Б в А) пути строятся только от точки с меньшим ID до точки с большим. Использование «обертки» в данном случае обусловлено тем, что функция построения пути асинхронна, т.е. возвращает значение не сразу, а в неопределенный момент в будущем. Таким образом, функции могут выполниться не в том порядке, в котором они запрашиваются. нам же необходимо дождаться момента, когда все пути будут построены. для этого используются функция setInterval и счетчик $k. Как толь-ко «обещание» завершено, вызывается функция, указанная в методе .then():

echo "p1.then(function(){\n"; echo "ldata = JSON.stringify(l);\n"; echo "tdata = JSON.stringify(t);\n";<…>echo "$.post('toDB.PHP', {len: ldata, time: tdata}, function(data) {alert(data)});\n});\n ".

227


в этом блоке мы переводим данные в формат JSON и отправляем их в скрипт toDB.PHP при помощи AJAX-метода $.post. в отличие от классического HTMl запроса методом POST это позволяет передать данные без перезагрузки текущей страницы. Текущий скрипт полностью приведен в работе [4]. Запись данных в базу проводится в скрипте toDB.PHP. Сначала он полу-чает данные от предыдущего скрипта:

$a = json _ decode($ _ POST['len']); $b = json _ decode($ _ POST['time']);

Затем известным образом подключаемся к базе данных и пересоздаем таблицу несколькими Sql-запросами:

$query = "Drop table routes"; mysql_query ($query);$query = "CREATE TABLE routes (Counter int not null, Start_id int not null, end_id int not null, distance real null, time integer null)";mysql_query ($query).

взяв данные из таблицы, содержащей пункты маршрутов, приступаем к заполнению табли-цы путей:

for ($i = 0; $i < $count; $i++){ $p1 = $ids[$i];for ($j = $i+1; $j < $count; $j++){ $p2 = $ids[$j];$query = "INSERT INTO routes (Counter, Start_id, end_id, distance, time) VALUES (" . $k . "+1, " . $p1 . ", " . $p2 . ", " . $a[$k] . ", " . $b[$k] . ");";mysql_query($query); $k++.

Таким образом, получаем таблицы, содержащие протяженности и длительности всех путей. Полный скрипт приведен в работе [4]. далее рассмотрим скрипт, выполняющий все основные вычисления. Перед началом вычислений получаем данные из формы и базы данных. в этот раз данные из Бд заносим в ассоциативные массивы:

$row = mysql_fetch_row($result);$Points[$row[0]]["X"] = $row[1];$Points[$row[0]]["Y"] = $row[2].

Это позволяет нам использовать массивы в некотором смысле как функции — передаем в них ID-точки и координату, которую хотим получить; получаем ее значение. Теперь переходим непо-средственно к алгоритму формирования маршрутов (рис. 2).

Первый этап алгоритма заключается в следующем: мы перебираем все возможные подмно-жества из трех точек на исходном множестве и ищем такое, которое соединялась бы маршрутом минимальной протяженности. на подмножестве из трех точек можно построить только три пути, а чтобы соединить три точки нужно всего два пути. Таким образом, кратчайший маршрут может быть найден как сумма двух минимальных путей. Однако этот способ не годится для нахождения минимального маршрута при большем числе точек, так как в данном случае сумма минимальных путей может не дать маршрут или соединять не все точки. Полученные маршруты хранятся в виде списка ID точек в порядке посещения; использованные точки удаляются из списка доступ-ных. Поскольку эту часть скрипта мы описали на естественном языке, а его программный код довольно громоздок, здесь он не приводится.

На втором этапе каждый маршрут поочередно дополняется ближайшими точками ночевки. для этого создана специальная функция, принимающая на вход список точек маршрута в поряд-ке их посещения и также возвращающая список точек. Поиск ближайшего пункта проводится путем перебора всех доступных пунктов. необходимо найти такой пункт, среднее расстояние до которого от конца и начала маршрута было бы минимальным:

228


Рис. 2. Пример построения маршрутов при помощи яндекс aPiFig. 2. an example of route planning performed by Yandex aPi

for ($i = 0; $i < $count; $i++)$sdlist[$sids[$i]] = ($sDists[$sids[$i]][$plist[0]] + $sDists[$sids[$i]][$plist[$lp]])/2.

найденная точка вставляется в начало и конец списка точек маршрута. Однако на этом под-бор точек ночевки не заканчивается. дело в том, что в данном случае не учтены варианты, когда мобильная группа должна переехать в другую точку, чтобы продолжать обследование оттуда. Таким образом, может возникнуть ситуация, когда в n-й день группа после обследования при-езжает в точку «1», а на следующее утро начинает свой путь уже из точки «2». Чтобы это испра-вить, отсортируем все маршруты в порядке возрастания ID-точки ночевки. Это обеспечит нам их группировку и исключит ситуацию, когда маршруты с точкой ночевки в «1» идут по графику не подряд, а разбросаны случайным образом. Затем на границах группы меняем последнюю точку последнего маршрута группы на точку начала первого маршрута следующей группы.

Теперь переходим к визуализации результатов. в теле JavaScript-скрипта функции init() создадим объект «карта» из Яндекс API. выведем на карту метки точек, построенные маршруты и настроим их отображение [4]. для отображения построенных маршрутов необходимо добавить их в коллекцию геообъектов карты. добавлять их напрямую нельзя, поскольку операции по-

229


строения путей — асинхронные, они выполняются не в порядке их вывода в программном коде и будут занесены в коллекцию в том же порядке. нам же важно, чтобы они заносились именно в указанном порядке, чтобы индексы путей на карте соответствовали индексам путей в отдельно выводимой таблице. для этого каждый построенный путь вначале вносим в отдельную коллек-цию, а эти коллекции в правильном порядке заносим в коллекцию карты.

Перейдем к построению графика объезда. Алгоритм построения крайне прост: каждому дню с начала объезда соответствует определенный маршрут в том порядке, в котором они со-держатся в массиве полученных решений. в каждые N дней, указанные пользователем, один день считается выходным и пропускается в графике. Полученный график распечатывается с по-мощью HTMl-таблицы. Таблица содержит следующие столбцы: номер маршрута, дата, список посещаемых точек, протяженность маршрута и время на его преодоление. Полученная таблица выводится в виджет Dialog, предоставляемый плагином jquery-ui:

$( "#table" ).dialog({dialogClass: "no-close", position: { my: "left top", at: "left bottom"}, autoOpen: true, width: 800, }).

Этот виджет представляет собой диалоговое окно, всплывающее поверх страницы с картой. данное окно не является модальным и, следовательно, не мешает работе со страницей. Также оно может свободно перемещаться по экрану.

для удобства нахождения нужных маршрутов на карте реализована функция их подсветки при наведении на маршрут в таблице. С этой целью в JavaScript-части создана функция, активи-рующаяся при наведении на конкретную строку. данная строка и соответствующий ей маршрут подсвечиваются красным (рис. 3).

function h1 (n) { document.getElementById("r"+n).className="hl";Rlist.get(n).get(0).getPaths().options.set({strokeColor: '#FF191D', opacity: 1});}

Рис. 3. внешний вид модуля при построении маршрутовFig. 3. appearance of software component while planning the routes

230


Разработка функционала базового геоанализа по сводным территориальным показателям

Перейдем к следующей части работы по модернизации подсистемы заказчика, которую мож-но охарактеризовать как задачу расчета и визуализации сводных территориальных показателей, используемых в информационной системе для анализа состояния подведомственных образова-тельных организаций в Республике Крым [6]. для начала необходимо определить показатели, с которыми мы будем работать. на основании анализа доступной информации сформированы два показателя. Первый показатель условно называется «Перегруженность школ» и определяется как отношение школ с наличием второй и третьей смены (для школ с третьей сменой вводится весовой коэффициент, равный двум) к общему числу школ административно-территориальной единицы (АТе). данный показатель может принимать значения от 0 до 2, однако значения боль-ше 1 будут получаться только в случае достаточного числа школ с существующей третьей сме-ной, поэтому появление значения больше единицы маловероятно. При условии отсутствия школ с третьей сменой этот показатель можно трактовать как доля школ с наличием второй смены от общего числа школ региона. Второй показатель — «дефицит мест в детских садах на сто человек возрастной группы 4–7 лет» — определяется как отношение суммы дефицитных мест по АТе к численности населения в возрастной группе от четырех до семи лет. Этот показатель характеризует число дефицитных мест на сто детей дошкольного возраста. диапазон возможных значений находится в интервале от 0 до 100 (так как на одного ребенка может быть максимум одно дефицитное место).

При работе с подсистемой заказчика мы не будем создавать отдельную страницу для нашего модуля, а подключим его к основной. для этого создадим отдельный JavaScript-модуль и под-ключим его в коде основной страницы, добавив строку

<script src="Analyst.js"></script>.

все наши действия заключены в тело функции GA(), вызываемой с основной страницы. Перед вычислением показателей нужно получить необходимые данные. для этого используются AJAX-запросы $.getJSON, которые позволяют обратиться к удаленному скрипту и получить данные в формате JSON без перезагрузки страницы. Получив данные о необходимых типах об-разовательных учреждений, мы записываем их в массивы и делаем то же самое с данными по АТе. После это просматриваем каждое учреждение и переписываем необходимые для расче-тов данные в переменные, связанные с соответствующими АТе. Получив необходимые данные, перебираем все АТе, вычисляя необходимые показатели:

for (i = 0; i < j; i++){aid = scate[i];if (scses[i] == 1){atep2[ateid.indexOf(aid)]++}else if (scses[i] == 2){atep2[ateid.indexOf(aid)]++; atep1[ateid.indexOf(aid)]++}else if (scses[i] == 3){atep2[ateid.indexOf(aid)]++; atep1[ateid.indexOf(aid)]++; atep1[ateid.indexOf(aid)]++} }for (i = 0; i < r; i++){atepg[i] = atep1[i]/atep2[i]; }

для визуализации мы используем полученную от сервера информацию о границах АТе. Кроме координат, она содержит также цвет, которым конкретные регионы заливаются на пред-усмотренном слое. Мы изменяем этот параметр в зависимости от значения рассчитанного пока-зателя и добавляем его измененные данные в меню выбора слоев как отдельный слой. для визу-

231


ализации перегруженности школ нами используются следующие правила: регионы со значением показателя ниже 0,1 окрашиваются зеленым цветом, в промежутке 0,1–0,3 — желтым, выше 0,3 — красным:

$.each(data.features, function(key, val){if (atepg[ateid.indexOf(val.id)] < 0.1){val.properties.color = "#ACFA2F"}else if (atepg[ateid.indexOf(val.id)] < 0.3){val.properties.color = "#FAEC2F"}else val.properties.color = "#FF1612"; });app.Pg_layer = L.geoJson(null, {onEachFeature:popup_ate, style:style_ate});app.Pg_layer.addData(data);app.toc.addOverlay(app.Pg_layer, "Перегруженность школ");

Аналогично вычисляется показатель дефицита мест в детских садах. Отличия заключаются лишь в получаемых данных: вместо данных по школам необходимо запросить данные по дет-ским садам, а также получить расширенную информацию по каждой АТе (рис. 4). Полный про-граммный код модуля приведен в работе [4]. Здесь дадим лишь правила визуализации: если зна-чения показателя по району меньше 15 — район окрашивается зеленым цветом, если меньше 25 — желтым, больше — красным.

Рис. 4. визуализация показателя «дефицит мест в детских садах на сто человек возрастной группы 4–7 лет»Fig. 4. Visualization of the index «the shortage of places in kindergartens for one hundred people in the age group of 4–7 years»

232


литеРатуРа1. Боярчук М.А., Орлов П.Ю. Обзор Информационно-

аналитической системы «Мониторинг» // Славянский форум. 2015. № 4 (10). С. 61–71.

2. Майоров А.А., Соловьёв И.В., Шкуров ф.В., дубов С.С. Архитектурная концепция единого информационно-го пространства управления имущественным комплексом Минобрнауки России // Фундаментальные исследования. 2013. № 4–1. С. 53–56.

3. Майоров А.А., дубов С.С., Левина Н.И. Об архитектуре системы автоматизированного мониторинга реализации меро-приятий схемы территориального планирования Российской Федерации в области высшего образования. Сб. статей по ито-гам науч.-техн. конф. М.: МИИГАиК, 2014. № 7–1. С. 174–181.

4. Боярчук М.А. Разработка программного модуля ГИС «Мониторинг» для геоанализа объектов образования респу-блики Крым: дипломная работа. Защищена 03.06.2015, приказ № 55-06.05 от 20.07.2015 г. М.: МИИГАиК, 2015. 84 с.

5. Электронный ресурс: документация API Яндекс.Карт. https://tech.yandex.ru/maps/doc/jsapi/2.1/quick-start/tasks/quick-start-docpage/

6. Алексеева Т.В., Амириди Ю.В., дик В.В., Лужецкий М.Г., Павлековская И.В., Хутинаев д.А. Информационные аналити-ческие системы. М.: МФПУ Синергия, 2013. 384 с.

RefeRenCes1. Boyarchuk M.A., Orlov P.Yu. The review of an information

analysis system «Monitoring». Slavyanskiy forum. Slavic forum. 2015, 4 (10): 61–71. [In russian].

2. Mayorov A.A., Solov’ev I.V., Shkurov F.V., Dubov S.S. Architectural concept single information space property management Ministry of Education russia. Fundamental'nye issledovaniya. fundamental research. 2013, 4–1: 53–56. [In russian].

3. Mayorov A.A., Dubov S.S., Levina N.I. On architecture of automatic monitoring system of plan execution regarding area planning scheme of the russian federation in a field of higher education. Sbornik statey po itogam nauchno-tekhnicheskoy konferentsii. Collection of articles on the results of the scientific and technical conference. Moscow: MIIGAiK, 2014, 7–1: 174–181. [In russian].

4. Boyarchuk M.A. Razrabotka programmnogo modulya GIS «Monitoring» dlya geoanaliza obektov obrazovaniya respubliki Krym. Diplomnaya rabota. Zashchishchena 03.06.2015, prikaz № 55-06.05 ot 20.07.2015. final project «Development of the GIS «Monitoring» software component for geoanalysis of educational facilities in republic of Crimea»: Defended 03.06.2015, order No. 55-06.05 of 20.07.2015. Moscow: MIIGAiK, 2015: 84 p. [In russian].

5. Url: Yandex.Maps API documentation. https://tech.yandex.ru/maps/doc/jsapi/2.1/quick-start/tasks/quick-start-docpage/

6. Alekseeva T.V., Amiridi Yu.V., Dik V.V., Luzhetskiy M.G., Pavlekovskaya I.V., Khutinaev D.A. Informatsionnye analiticheskie sistemy. Information analysis systems. Moscow: MfPU Sinergiya, 2013: 384 p. [In russian].


Разработан модуль геоанализа для ин-формационно-аналитической системы «Мониторинг» в рамках проекта Министерства образования и науки РФ по обследованию об-

разовательных учреждений Республики Крым. Созданный модуль взаимодействует как с под-системой исполнителя, так и с подсистемой за-казчика и в полном объеме реализует постав-ленные заказчиком задачи.

233


УдК 004.428 DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-233-236

о компонентах интерфейсов программирования приложений, использующих двух- и трехмерную графику

© 2018 г. г.м. маркеловМосковский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

[email protected]

on components of application programming interface for rendering 2d- and 3d-graphics

G.M. MarkelovMoscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia

[email protected] December 11, 2017 Accepted March 30, 2018

Keywords: API, computer graphics, Direct3D, OpenGl, rendering.Summary. The most popular components of application programming interface for rendering 2D- and 3D-graphics are examined in this article. The study is of an interdisciplinary nature, because data visualization is of great importance both for practical applications and for scientific researches. Author has conducted a retrospective analysis and considered core features of application programming interfaces examined. Methods of their implementation via drivers have been scrutinized, and functional differences obtained as a consequence of these approaches have been investigated. Component object model technology is accomplished via DirectX and application of binary interface OpenGl. OpenGl uses state machine paradigm. Description of the way a developer works with objects is given. A programmer determines variables of condition which affect on a result of the function. Attention to the individual features of application programming application interfaces for rendering 2D and 3D computer graphics is drawn. A level of development complexity according to method of application programming interface driver is assessed. A sequence of rendering a scene using OpenGl is described. A structure of the equipment drivers (kernel and user modes) of considered solutions and described differences between them is given. The most common spheres of implementation of application programming interfaces studied are given. As a result it was concluded that currently due to natural development of competitive products any technical differences have been erased and the choice of the instrument is mostly subjective.

Citation: Markelov G.M. On components of application programming interface for rendering 2D- and 3D-graphics. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 233–236. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-233-236.


ключевые слова: API, Direct3D, компьютерная графика, OpenGl, рендеринг. Рассмотрены области применения двух самых популярных интерфейсов. Затронуты вопросы особен-ностей их реализации и производительности. Приведена схема рендеринга сцены на примере OpenGl. Описаны некоторые аспекты использования OpenGl и Direct3D. Сделан вывод о различиях между Direct3D и OpenGl на данный момент времени.

для цитирования: Маркелов Г.М. О компонентах интерфейсов программирования приложений, использующих двух- и трех-мерную графику // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 233–236. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-233-236.

введение

Direct3D и OpenGl — конкурирующие интерфейсы прикладного программирования (API — application programming interface), ко-

торые используются в приложениях для рен-деринга 2D- и 3D-компьютерной графики. Разработка приложений Direct3D ориентиро-вана на платформу Microsoft Windows. OpenGl

234


API — открытый стандарт. Это означает, что различные производители аппаратного обес-печения и разработчики операционной систе-мы могут свободно реализовывать OpenGl как часть своей системы. Реализации OpenGl существуют для самых разных платформ. в частности, OpenGl представляет собой до-минирующий графический API-интерфейс UNIX-подобных компьютерных систем (обра-зованных под влиянием UNIX).

Direct3D основан на технологии COM (Component Object Model — объектная модель программных компонентов) [1]. COM — это технологический стандарт представления ком-понентов объекта, которые могут использо-ваться во многих программах одновременно.

С применением других языков программиро-вания невозможно оперировать классами на чистом C++, так как они не имеют стандарти-зованного бинарного представления из-за ис-пользования компиляторами уникального ме-тода декорирования имен. COM же позволяет работать с объектно-ориентированной концеп-цией из любого языка, его поддерживающего.

OpenGl использует шаблонные функции языка C. для них существует стандартизиро-ванный ABI (application binary interface — дво-ичный интерфейс приложений), а это значит, что OpenGl может быть использован из любо-го языка, который поддерживает вызов функ-ций встроенных библиотек (т.е., практически говоря, из любого вообще) [2]. в OpenGl ре-ализована так называемая машина состояний (конечный автомат) [3]. Разработчик задает переменные состояния, и они остаются дей-ствительными до следующего изменения. Результат вызовов функций OpenGl зависит от внутреннего состояния и может изменять его. в OpenGl, чтобы получить доступ к конкрет-ному объекту, сначала необходимо установить его в качестве текущего, а затем уже присту-пать к манипулированию им.

в Direct3D взаимодействие с объектами реализовано иначе: они имеют свой интер-фейс, и разработчик обращается к указателям на них (переменным, содержащим адреса яче-ек памяти или нулевой адрес). Работа с объ-ектом осуществляется путем вызова методов его интерфейса. Создание объектов происхо-дит как вызовы методов интерфейса. в целом Direct3D предназначен для виртуализации 3D-аппаратных интерфейсов. Он освобождает программиста от адаптирования графическо-го оборудования. OpenGl предназначен для 3D-аппаратной системы рендеринга, которая может быть эмулирована в программном обес-печении. Порядок рендеринга сцены на приме-ре OpenGl представлен на рисунке.

Реализация

OpenGl и Direct3D реализуются в драйвере устройства отображения. Однако существен-

1. описание вершин

2. обработка вершин

3. Пост-обработка вершин

4. сборка примитивов

5. Растеризация

6. фрагментный шейдер

7. Поэлементная обработка

• рендеринг вершин• описание примитивов

• вершинный шейдер• тесселяция• геометрический шейдер

• обрезание прямоугольником• сверка с шаблоном• проверка глубины• смешивание• логические операции с цветами• запись маски

• формирование буфера объектов

• сортировка граней

Порядок рендеринга сцены на примере openGl [4]an order of rendering of a scene using openGl[4]

235


ное различие заключается в том, что Direct3D реализует API в общей среде выполнения (по-ставляемой Microsoft), которая, в свою оче-редь, взаимодействует с интерфейсом драйвера устройства низкого уровня. С OpenGl каждый поставщик реализует полный API в драйве-ре. Это означает, что некоторые функции API могут иметь несколько другое поведение от одного поставщика к другому. Компиляторы шейдеров GlSl (OpenGl Shading language – язык высокого уровня для программирования шейдеров) разных производителей также мо-гут вести себя по-разному. Тем не менее такой подход имеет своим преимущества: OpenGl развивается с реализацией новых функций про-изводителем в драйвере, который фактически выступает как расширение официальной специ- фикации — приложения могут использовать новые функции прямо сейчас, не дожидаясь официального релиза. Со временем популяр-ные расширения интегрируются в основную спецификацию. Таким образом, каждая новая версия OpenGl — это старая версия плюс не-сколько новых интегрированных расширений.

Существуют функциональные различия в том, как работают два API. Значимое различие между API заключается в том, как они управ-ляют аппаратными ресурсами. Direct3D ожи-дает, что приложение сделает это, а OpenGl заставляет это сделать. Такой подход в OpenGl уменьшает сложность разработки для API, но в то же время увеличивает сложность создания реализации (или драйвера), которая хорошо работает. С Direct3D разработчик должен са-мостоятельно управлять аппаратными ресур-сами, однако реализация проще и у разработ-чиков есть гибкость в распределении ресурсов наиболее эффективным способом для их при-ложения.

Производительность

Существенная разница в производитель-ности возникает из-за структуры драйверов оборудования, предоставляемых разработчи-ками оборудования. в Direct3D драйверы неза-висимых производителей оборудования — это

драйверы режима ядра (привилегированный режим), установленные в операционной систе-ме. Часть API, ответственная за режим поль-зователя (прикладной режим), обрабатывается средой DirectX, предоставляемой Microsoft. в OpenGl драйвер оборудования разделен на две части: пользовательский режим, который реализует API OpenGl, и драйвер режима ядра, который вызывается процессором, ра-ботающим в пользовательском режиме. Такой подход не оптимален, потому что вызов опера-ций режима ядра из пользовательского режима требует выполнения системного вызова (т.е. переключения центрального процессора в ре-жим ядра). Это — медленная операция, требу-ющая микросекунду времени на выполнение. За это время центральный процессор не может выполнить никаких операций. Таким образом, сведение к минимуму количества раз, когда эта операция переключения будет вызвана, приве-дет к повышению производительности.

ввиду того, что драйвера производителей оборудования для Direct3D выполняются в ре-жиме ядра и пользовательский режим для них недоступен, провести какую-либо оптимиза-цию невозможно. Так как Direct3D в процессе работы в пользовательском режиме не облада-ет явным знанием внутренней работы драй-вера, он не может эффектно реализовывать маршалинг (marshalling — процесс преобра-зования информации, хранящейся в оператив-ной памяти, в формат, пригодный для хранения или передачи). Это означает, что каждый вызов Direct3D, посылающий команды оборудова-нию, должен также инициировать переключе-ние режима ядра. Поскольку драйвера OpenGl имеют компонент для пользовательского ре-жима, реализация маршалинга становится воз-можной и повышается производительность. в последних реализациях Direct3D была вклю-чена как часть режима ядра, так и пользова-тельская часть, но из-за этого была потеряна обратная совместимость с предыдущими реа-лизациями.

236


Применение

Традиционно область применения OpenGl — рынок профессиональной графики. Он яв-ляется более общим 3D-API, предназначенным для всего спектра графического оборудования: от недорогих графических карт до професси-ональной и научной визуализации графики, недоступной для потребителя среднего клас-са, и предоставляет функции, которые не обя-зательно эксклюзивные для определенного вида пользователя. Direct3D находит большее применение в продуктах, нацеленных на мас-сового потребителя ввиду целей, заложенных в основу его разработки: поддержка низко-уровневого высокопроизводительного доступа к широко доступному рынку потребительско-го низкопроизводительного оборудования для рынка компьютерных видеоигр.


если в прошлом еще имелись существен-ные различия в реализациях представленных API, то с развитием они стерлись. в настоя-щий момент функционал OpenGl и Direct3D во многом идентичен, поэтому оба API в равной степени могут применяться для решения боль-шинства задач, а основными критериями стано-вятся личные предпочтения разработчика и опе-рационная система: для продукции семейства Microsoft Windows чаще используют Direct3D, а для почти всех других операционных систем — OpenGl. в статье не рассмотрено API Vulkan, которое представляет собой дальнейшее разви-тие OpenGl, так как появилось оно недавно и не успело зарекомендовать себя как полноцен-ная замена своему предшественнику, а также некоторые другие (Mantle, SDl) по причине их узконаправленности и малой популярности.

литеРатуРа1. Электронный ресурс: https://msdn.microsoft.com/ru-rU/

library/windows/desktop/ff471470(v=vs.85).aspx (дата обраще-ния: 06.08.2017).

2. Электронный ресурс: https://www.opengl.org/about/ (дата обращения: 20.07.2017).

3. Электронный ресурс: https://www.khronos.org/opengl/wiki/Portal:OpenGl_Concepts (дата обращения: 25.07.2017).

4. Электронный ресурс: https://www.khronos.org/opengl/wiki/rendering_Pipeline_Overview (дата обращения: 20.07.2017).

RefeRenCes1. Url: https://msdn.microsoft.com/ru-rU/library/windows/

desktop/ff471470(v=vs.85).aspx (date of reference: 06.08.2017).2. Url: https://www.opengl.org/about/ (date of reference:

20.07.2017).3. Url: https://www.khronos.org/opengl/wiki/Portal:OpenGl_

Concepts (date of reference: 25.07.2017).4. Url: https://www.khronos.org/opengl/wiki/rendering_

Pipeline_Overview (date of reference: 20.07.2017).

237


УдК 52.08:004.62:528 doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-237-243

математическая модель процессов обработки потоков пространственно- временных данных в геоинформационной системе

© 2018 г. а.в. матерухин Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия

[email protected]

Mathematical model for processing spatio-temporal data streams in geoinformation system

a.V. Materukhin Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia

[email protected] December 11, 2017 Accepted April 2, 2018

Keywords: computational model, geosensor networks, spatio-temporal data streamsSummary. The technology of receiving spatio-temporal data using geosensor networks makes it possible to obtain detailed spatial and temporal information on the state of natural and socio-economic geosystems. The increase in the level of spatial and temporal detail leads to the data streams intensity growth while entering the geographic information system. The goal of the work, which results are presented in the article, is a fully developed computational model which forms basis for further discussions and comparison of different approaches to the processing and analysis of high-intensity spatio-temporal data streams in real-time. The proposed and described earlier in specific literature various models of data processing in geographic information systems were not aimed at reaching such a goal. The model of the processes should convey the essential properties of these processes, irrespective of the nonessential ones. The model should provide a basis for identifying and mathematical formalization of the main problems, as well as for developing and verifying solutions to these problems. In the model described a spatio-temporal data stream from its source is considered as a countable set of tuples corresponding to a particular scheme. The processing of these data is considered as a cyclic application of an operator to the elements of the set. The range of values of the operator is a countable set of tuples. Characteristic of monotonicity inherent in the operator is introduced. It is shown that the monotonicity of the operator makes its parallel execution possible. It is shown that the monotonicity is not a common characteristic. There are operators lacking monotonicity which complete spatial analysis requests. A method for converting a blocking operator to non-blocking one is proposed.

Citation: Materukhin A.V. Mathematical model for processing spatio-temporal data streams in geoinformation system. Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotosyemka». Izvestia vuzov «Geodesy and Aerophotosurveying». 2018, 62 (2): 237–243. [In russian]. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-237-243.

Поступила 11 декабря 2017 г. Принята к печати 2 апреля 2018 г.

ключевые слова: вычислительная модель, потоки пространственно-временных данных, сети геосенсоров Основное узкое место в процессах обработки потоков пространственно-временных данных высокой интенсивности от сети геосенсоров в режиме реального времени – это организация возможности па-раллельных вычислений при выполнении пространственных запросов к этим потокам. Предложенная математическая модель позволяет свести проблему обработки потоков пространственно-временных данных в геоинформационных системах в режиме реального времени к проблеме реализации про-странственных запросов монотонными операторами, которые дают возможность параллельного вы-полнения.

для цитирования: Матерухин А.В. Математическая модель процессов обработки потоков пространственно-временных данных в геоинформационной системе // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2018. Т. 62. № 2. С. 237–243. doi: 10.30533/0536-101X-2018-62-2-237-243.

238


введение

Беспрецедентный прогресс последнего времени в разработке различного рода геосен-соров — малоразмерных сенсорных устройств, с добавленными возможностями определения своего местоположения, предоставил иссле-дователям в области геоинформатики новые инструменты для изучения природных и со-циально-экономических геосистем, их взаи-модействия и развития. Одним из таких новых важных инструментов являются сети геосенсо-ров. Под термином «сети геосенсоров» автор понимает сенсорные сети, которые предназна-чены для получения данных о событиях, для которых пространственный аспект собран-ных данных имеет существенное значение. Значимость пространственного аспекта со-бранных данных может проявляться по край-ней мере на одном из следующих уровней:

на уровне контента, то есть пространствен-ный аспект может быть основным содержимым данных, собираемых датчиками сети (напри-мер, датчиками, регистрирующими движение или деформацию объектов);

на уровне анализа, то есть сведения о ме-стоположении датчиков могут обеспечить ин-тегративный уровень для анализа собранных данных (например, для анализа простран-ственного распределения каких-либо параме-тров изучаемых геосистем).

Технология получения пространствен-но-временных данных с помощью сетей гео-сенсоров дает возможность получать данные о состоянии природных и социально-эконо-мических геосистем с невозможной ранее пространственно-временной детализацией. Однако это увеличение пространственно-вре-менной детализации приводит к росту интен-сивности потоков данных, поступающих в гео-информационную систему, в которой должна происходить обработка и анализ этих данных. Интенсивность возрастает как с повышением частоты сбора данных геосенсорами, так и с увеличением количества геосенсоров в сети. Кроме того, чтобы в полной мере использовать преимущества увеличения пространственно-

временной детализации входных данных от ге-оинформационной системы, обрабатывающей эти данные, требуется выполнение запросов пространственной аналитики в режиме близ-ком к реальному времени.

Постановка проблемы

на текущем этапе развития геоинформа-тики геоинформационные системы для об-работки и анализа пространственных данных широко используют системы управления база-ми данных (СУБд), которые преимуществен-но являются реляционными базами данных. для выполнения запросов пространственной аналитики в реляционных базах были разрабо-таны различные пространственные индексы, которые позволили реализовать достаточно быстрое выполнение запросов пространствен-ной аналитики к данным, хранящимся в этих базах. в работе [1] приведен достаточно пол-ный обзор применяемых в СУБд простран-ственных индексов. для того, чтобы геоинфор-мационные системы могли работать не только с пространственными, но и с пространственно-временными данными были предложены раз-личные расширения этих индексов. Примером такой работы может быть [2]. в работе [3] со-держится обзор современного состояния дел в области поддержки работы СУБд с простран-ственно-временными данными. Однако, как показано в работе [4], для обработки в ГИС потоков пространственно-временных дан-ных высокой интенсивности в режиме реаль-ного времени модель СУБд перестает быть удовлетворительной. Это связано с тем, что в СУБд используется модель обработки, кото-рую можно условно обозначить как «обработ-ка после сохранения». в этой модели входные данные сначала сохраняются на некоторое устройство хранения, в качестве которого ча-ще всего используется жесткий диск, потом индексируются и только затем обрабатывают-ся. Ограничителем скорости обработки в этой модели выступает такая характеристика жест-кого диска как время произвольного доступа. Применение твёрдотельных накопителей по-

239


зволяет улучшить эту характеристику, но не изменить это ограничение существенным об-разом. выходом из этой ситуации могло бы быть использование систем управления пото-ками данных (СУПд), развернутых на вычис-лительных кластерах. Под вычислительным кластером мы понимаем, следуя [5], группу компьютеров, объединённых высокоскорост-ными каналами связи и представляющих с точки зрения пользователя единый аппарат-ный ресурс. СУПд были разработаны именно для решения проблем обработки потоков дан-ных высокой интенсивности, но, к сожалению на их основе затруднительно проектировать геоинформационные системы, поскольку для СУПд в настоящее время отсутствуют реали-зации полноценных систем пространственной аналитики. невозможность простого переноса в СУПд алгоритмов обработки пространствен-ных и пространственно-временных данных, разработанных ранее для СУБд, вызвана тем, что использование вычислительного класте-ра, хотя и дает возможность легкого горизон-тального масштабирования системы, но тре-бует использования такой модели обработки данных, которая позволяла бы относительно легко распределять вычислительные задачи внутри большого компьютерного кластера. Это означает, что выполнение запросов про-странственной аналитики к входным данным должно быть организовано в виде параллель-ных вычислительных процессов, что требует соответствующей модели обработки, отличаю-щейся от используемой в СУБд. Таким обра-зом, для разрешения конфликта между новыми технологическими возможностями сбора про-странственно-временных данных и существу-ющими технологическими ограничениями по их обработке в режиме реального времени не-обходимо разработать соответствующую мате-матическую модель процессов обработки по-токов пространственно-временных данных.

в предложенных ранее и описанных в ли-тературе различных моделях обработки дан-ных в геоинформационных системах такая цель не ставилась и, соответственно, не реша-

лась. Так, например, в диссертации 2005 г. [6] в качестве одной из продекларированных за-дач работы было описание моделей процессов обработки, передачи и хранения геопростран-ственных данных. Модель обработки строи-лась на предположении, что обрабатываемые геопространственные данные представляют собой либо снимки — результаты дистанци-онного зондирования Земли, либо некоторые картографические материалы, либо данные наземной геодезической и топографической съемки. в качестве входных данных процесса обработки рассматривалась некоторая файло-вая структура, которая в процессе обработки подвергалась некоторым преобразованиям. Система обработки в рамках этой модели рас-сматривалась как группа подсистем, каждая из которых была представлена некоторым опера-тором. Результат обработки был назван оцен-кой геопространственных данных и основной задачей системы обработки в этой модели бы-ло представление пользователю этих оценок. Эта модель вполне соответствует тому кру-гу задач, которые рассматривал автор в своей диссертационной работе, например, таких как предобработка спутниковых снимков (атмос-ферная коррекция, сегментация), но совершен-но не соответствует тому кругу задач, которые должны решаться в ГИС, обрабатывающей и анализирующей потоки пространственно-вре-менных данных от сетей геосенсоров.

в диссертации 2008 г. [7] довольно ши-рокая задача обработки геопространственных данных сужена до задачи построения цифро-вых моделей местности по исходным геопро-странственным данным, под которыми в этой работе фактически понимаются только дан-ные наземной съемки, полученные с помощью безотражательных электронных тахеометров. Рассматриваемая модель обработки в силу сво-его чрезвычайно специализированного харак-тера не может быть применена за пределами поставленной узкой задачи.

в статье 2013 г. [8] процесс обработки геопространственных данных сводится к про-цессу преобразования снимков, карт, планов,

240


которые представлены в растровом виде, в некоторый векторный формат. в рамках этой модели выделены следующие группы техно-логических процессов: первичной обработки, геокодирования и трансформирования дан-ных; моделирования, дешифрирования, интер-претации и векторизации данных; разработки и оформления отчетных документов; учета и хранения обработанных данных. Под режи-мами функционирования ГИС в статье пони-маются различные способы группировки этих технологических процессов. в рамках описан-ной в статье модели с помощью методов тео-рии массового обслуживания получены оцен-ки для времени обработки заявки в системе при различных режимах функционирования. Рассматриваемая модель совершенно не соот-ветствует ГИС, обрабатывающей и анализи-рующей потоки пространственно-временных данных от сетей геосенсоров.

Cтатья 2014 г. [9] с точки зрения описания модели просто повторяет статью [8], и поэто-му все сказанное выше в отношении статьи [8] справедливо и в отношении статьи [9].

Таким образом, можно видеть, что описан-ные в литературе различные модели обработки данных в геоинформационных системах не со-ответствуют ни новым технологическим воз-можностям сбора пространственно-временных данных, ни новым технологическим возмож-ностям систем управления потоками данных. Целью моделирования процессов обработки потоков пространственно-временных данных, результаты которого представлены в настоя-щей статье, является разработка такой мате-матической модели, основываясь на которой можно обрабатывать и анализировать в режи-ме реального времени потки пространственно-временных данных высокой интенсивности. Такая модель процессов обработки должна пе-редавать существенные свойства этих процес-сов, абстрагируясь от несущественных, и тем самым предоставляя базу как для выделения и математической формализации основных про-блем, так и для разработки и проверки реше-ний этих проблем.

Результаты

для получения результатов, описанных ни-же, автором использовался аппарат теории ал-гебраических систем, описание которого содер-жится в уже ставшей классической работе [10].

в работе [4] показано, что поток простран-ственно-временных данных от источника мож-но формально представить, как счетное мно-жество кортежей вида (s1, s2, …, sn, tj) и, что специфика потоков данных, выводящая их за пределы реляционной модели следующая:

1) потоки данных представляют собой по-следовательность кортежей, упорядоченных по времени прибытия или по другим атрибу-там, например, таким как время генерации этих данных внешним источником. Эти атри-буты, конечно, будут коррелировать со време-нем прибытия, но не обязательно будут ему эквивалентны. Эти кортежи поступают для обработки в течение некоторого времени, а не являются доступными изначально;

2) элементы потока получают от различ-ных внешних источников, а это означает, что система управления, вообще говоря, не имеет возможности управлять порядком прибытия или скоростью передачи элементов потока;

3) элементы потока поступают в общем слу-чае без каких-либо перерывов и, следовательно, представляют собой неограниченную последо-вательность, или, по крайней мере, такую по-следовательность, длина которой неизвестна. Таким образом, система управления не может знать, если или когда поток «закончится»;

4) после обработки элемента потока данных он исключается из потока или архивируется. При этом, если требуется оставить возможность дальнейшего обращения к нему, то его нужно сохранить в памяти, которая, если рассматри-вать общий случай, имеет намного меньший размер, чем размер потока данных в целом.

Отталкиваясь от этой описанной выше специфики потоков данных и, рассматривая их как счетное множество кортежей, выделим для целей моделирования процессов обработ-ки этих потоков два домена, к которым будут принадлежать элементы кортежей:

241


домен времени;пространственный домен.в домене времени выделим: время события — время, когда событие

произошло в реальном мире;время обработки — время, соответствую-

щее системным часам, при котором событие наблюдается во время обработки.

Зададим частичный порядок (то есть от-ношение, которое обладает свойствами реф-лексивности, антисимметричности и транзи-тивности) на некотором непустом множестве дискретных моментов времени T. Частично упорядоченное множество T будем называть временной областью t. для обозначения вве-денного отношения частичного порядка будем далее использовать символ «≤».

Определим момент времени τ как любое значение принадлежащее временной области t, то есть τ ∈ t.

Определим период времени как частично упорядоченное множество, задаваемое момен-тами времени, с которых он начинается τbegin и заканчивается τend.

[τbegin,τend] = {τ ∈ t | τbegin ≤ τ ≤ τend}.

Из этого определения следует, что для каждого момента времени (кроме того, кото-рым этот период времени заканчивается), вхо-дящего в заданный период времени, можно определить последующий. Кроме того из этого определения следует, что для каждого момен-та времени (кроме того, которым этот период времени начинается), входящего в заданный период времени, можно определить предше-ствующий.

Определим временной интервал, который может быть открытым, закрытым слева или за-крытым справа, следующим образом:

открытый интервал[τbegin,τend] = {τ ∈ t | τbegin < τ < τend}; закрытый слева интервал[τbegin,τend] = {τ ∈ t | τbegin ≤ τ < τend}; закрытый справа интервал[τbegin,τend] = {τ ∈ t | τbegin < τ ≤ τend}.

в пространственном домене нам необходи-мо выделить и формализовать абстракции для моделирования данных о пространственных характеристиках сущностей реального мира, данные о которых рассматриваемая система получает от сетей геосенсоров.

Схемой пространственно-временного по-тока данных Z будем называть набор атрибу-тов {A1, A2, ..., An} конечной арности n. По крайней мере один из атрибутов (будем его да-лее обозначать как Aσ) относится к простран-ственному домену Dσ, а другой атрибут (будем его далее обозначать как Aθ) относится к вре-менному домену Dθ, то есть к t.

Потоком пространственно-временных дан-ных sσθ будем называть не более чем счетную последовательность кортежей, соответствую-щих схеме Z, и упорядоченную по возраста-нию значений Aθ.

Каждый кортеж t из потока пространствен-но-временных данных sσθ представляет собой зафиксированное сетью геосенсоров событие, которое произошло в реальном мире в момент времени τ, определяемый меткой времени со-бытия τ. Мы предполагаем далее, что эта метка времени события не может быть не определена либо изменена.

При любой обработке данных к данным применяется некоторый алгоритм обработки, реализующий некоторый запрос (или набор за-просов) к данным.

Без ограничения общности под обработкой потоков данных мы будем понимать цикли-ческое выполнение некоторого оператора над входящими потоками данных. Будем говорить, что этот оператор Q реализует запрос Q к этим данным. Там, где по контексту неясно имеется в виду запрос или реализующий его оператор, мы будем оговаривать это отдельно.

Предлагаемая математическая модель про-цессов обработки потоков пространственно-временных данных представляет собой сле-дующую конструкцию (далее используются введенные ранее определения и обозначения).

Источник генерирует потоки простран-ственно-временных данных, соответствующие

242


некоторой заданной схеме пространственно-временного потока данных Zin. Эти потоки мы будем называть необработанными потоками. необработанные потоки поступают на вход оператора Q, который в качестве результата порождает поток данных, соответствующий некоторой другой заданной схеме Zout. Этот по-ток мы будем называть производным потоком.

Обозначим производный поток, являю-щийся результатом применения оператора Q ко всем кортежам из необработанного потока sσθ, имеющим метку времени события меньше τ, как Q(τ).

дадим следующее определение: оператор Q монотонен, если Q(τ) ⊆ q(τi) для всех τ ≤ τi.

Монотонность оператора обеспечивает возможность его параллельного выполнения, однако, используемые в настоящее время ал-горитмы выполнения большинства простран-ственных запросов (например, пространствен-ная агрегация или нахождение ближайших соседей) не являются монотонными. Такие запросы мы будем называть блокирующими. Чтобы генерировать результаты непрерывно и не дожидаться окончания потока данных, блокирующие операторы должны быть преоб-разованы в неблокирующие (монотонные) опе-раторы. Базовой идеей такого преобразования является использование оконного оператора на основе логического предиката.


Предложенная математическая модель пре-доставляет тот уровень абстракции, который необходим для разработки методов обработки интенсивных потоков пространственно-вре-менных данных для компьютерного моделиро-вания геосистем в режиме реального времени. Она может служить основой для разработки

и внедрения приложений, ориентированных на обработку потоков пространственно-вре-менных данных высокой интенсивности, по-скольку позволяет свести проблему обработки потоков пространственно-временных данных в геоинформационных системах в режиме реального времени к проблеме реализации пространственно-временных запросов моно-тонными операторами. в рамках описанной модели предложен способ реализации произ-вольного блокирующего пространственно-вре-менного запроса в виде монотонного операто-ра, который представляет собой композицию предикатного запроса и набора примитивных пространственно-временных операторов.

в отличие от ранее предложенных моде-лей она учитывает специфику потоков про-странственно-временных данных и позволяет реализовать обработку потоков пространствен-но-временных данных в виде параллельных вычислительных процессов, тем самым обе-спечивая расширяемость и масштабируемость процессов обработки.

на основе реализации предложенной мо-дели может быть построен новый стек геоин-формационных технологий для динамического моделирования явлений реального мира как ре-зультата обработки потоков пространственно-временных данных высокой интенсивности.

Благодарности. Результаты были получены в рамках выполнения государственного задания Минобрнауки России (номер для публикаций: 5.6972.2017/8.9).

acknowledgments. The results were obtained as part of the state task of the Ministry of Education and Science of russia (number for publications: 5.6972.2017 / 8.9).

литеРатуРа1. Электронный ресурс: https://gistbok.ucgis.org/bok-topics/

spatial-index. Zhang X., Du Z. Spatial Index. The Geographic Information Science & Technology Body of Knowledge (дата об-ращения: 28.02.2018). DOI:10.22224/gistbok/2017.4.12.

2. Mokbel M.F., Ghanem T.M., Aref W.G. Spatio-temporal Access Methods // IEEE Data Engineering Bulletin. 2003. № 26 (2). P. 40–49.

RefeRenCes1. Url: https://gistbok.ucgis.org/bok-topics/spatial-index

(accessed 28 february 2018). Zhang, X and Du, Z. Spatial Index. The Geographic Information Science & Technology Body of Knowledge DOI:10.22224/gistbok/2017.4.12.

2. Mokbel M.F., Ghanem T.M., Aref W.G. Spatio-temporal Access Methods. IEEE Data Engineering Bulletin. 2003, 26 (2): 40–49.

243


3. Гулаков В.К., Трубаков Е.О., Болдырев А.П., Кеглин Б.Г. Моделирование пространственно-временных данных: дости-жения и проблемы // вестник Брянского государственного тех-нического университета. 2013. № 3. С. 46–54.

4. Матерухин А.В. Проблематика создания ГИС на основе систем управления потоками данных // Геодезия и картогра-фия. 2017. № 4. С. 44–47. DOI: 10.22389/0016-7126-2017-922-4-44-47.

5. Таненбаум э., Ванн Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003. 880 с.

6. Мазуров Н.В. Разработка и исследование принципов по-строения центра высокопроизводительной обработки геопро-странственных данных: дис. на соиск. уч. степ. канд. тех. наук: 25.00.35. М.: МИИГАиК. 2005. 117 с.

7. Хатоум Т.С. Исследование методов обработки и модели-рования геопространственных данных на основе геоинформа-ционных систем и технологий: дис. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук: 25.00.32. новосибирск, СГГА. 2008. 145 с.

8. Захаренков А.И., Шабанов А.В. Математическая мо-дель процесса обработки геопространственных данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 2. С. 46–49.

9. Электронный ресурс: https://cyberleninka.ru/article/n/model-protsessa-obrabotki-dannyh-v-geoinformatsionnyh-sistemah (дата обращения: 28.02.2018).

10. Мальцев А.И. Алгебраические системы. М.: наука, 1970. 302 с.

3. Gulakov V.K., Trubakov E.O.1, Boldyrev A.P., Keglin B.G. Modelling of spatial-temporal structures of data: achievements and problems. Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnichescogo universiteta. Bulletin of the Bryansk state technical university 2013, 3: 46–54. [In russian].

4. Materukhin A.V. Problems in the development of GIS based on data stream management systems. Geodeziya i kartografiya. Geodesy and Cartography. 2017, 4: 44–47. DOI: 10.22389/0016-7126-2017-922-4-44-47. [In russian].

5. Tanenbaum A.S., Van Steen M.. Raspredelennye sistemy. Printsipy i paradigm. Distributed Systems: Principles and Paradigms. Saint-Petersburg: Piter 2003: 880 р. [In russian].

6. Mazurov N.V. Razrabotka i issledovanie printsipov postroeniya tsentra vysokoproizvoditel'noy obrabotki geoprostranstvennykh dannykh. Development and research of the principles of building a center for high-performance geospatial data processing. PhD. Moscow: MIIGAiK, 2005: 117 p. [In russian].

7. Khatoum T.S. Issledovanie metodov obrabotki i modelirovaniya geoprostranstvennykh dannykh na osnove geoinformatsionnykh sistem i tekhnologiy. research of methods of processing and modeling of geospatial data on the basis of geoinformation systems and technologies. PhD. Novosibirsk, SGGA, 2008: 145 p. [In russian].

8. Zakharenkov A.I., Shabanov A.V. Mathematical model of geospatial data handling procedure. Informatsionno-izmeritelnye i upravlyayushchie sistemy. Information-measuring and control systems. 2013, 11(2): 46–49. [In russian].

9. Url: https://cyberleninka.ru/article/n/model-protsessa-obrabotki-dannyh-v-geoinformatsionnyh-sistemah. (request february, 28, 2018).

10. Maltsev A.I. Algebraicheskie sistemy. Algebraic systems. Moscow: Nauka, 1970: 302 p. [In russian].

244

миРтоваиРина алексеевна

(1949–2018)

10 апреля на 69-ом году жизни после непродол-жительной, но тяжелой болезни скончалась профес-сор кафедры космического мониторинга и экологии Ирина Алексеевна Миртова.

вся трудовая деятельность И.А.Миртовой была связана с Московским государственным университе-том геодезии и картографии (МИИГАиК).в 1966 году И.А. Миртова поступила в МИИГАиК на картографи-ческий факультет по специальности картография и успешно его закончила в 1971 году. в 1972 году она поступила в очную аспирантуру МИИГАиК, которую закончила в 1975 году. По окончанию аспирантуры И.А. Миртова работает в МИИГАиК в должности младшего научного сотрудника нИС, с 1976 года ра-ботает ассистентом кафедры графики, а с 1977 года

ассистентом кафедры географии. С 1982 по 1987 год работала заместителем декана факультета прикладной космонавтики. в 1982 году защитила кандидатскую диссертацию и была избрана доцентом кафедры географии, а с 2008 года по настоящее время работала профессором кафедры космического мониторинга и экологии.

И.А. Миртова успешно совмещала преподавательскую и научно-исследовательскую дея-тельности. Читала лекции и вела практические занятия у студентов и магистрантов по учеб-ным курсам: Топографическое дешифрирование, дешифрирование аэрокосмических снимков, Космический мониторинг ландшафтов, Геоморфология с основами геологии и др. Принимала активное участие в организации и проведении учебных полевых практик. выпустила более 100 студентов и магистрантов дипломников. вела большую научную и учебно-методическую работу. ею опубликовано более 50 научных работ, пять учебников и учебных пособий.

За плодотворную работу по подготовке высококвалифицированных специалистов Миртова Ирина Алексеевна награждена медалью «в память 850-летия Москвы», почетной грамотой Минобразования России (2014 г.), Почетной грамотой Федеральной службы государственной ре-гистрации, кадастра и картографии (2009 г.). в 2009 году ей присвоено звание «Почетный работ-ник высшего профессионального образования РФ».

Ирина Алексеевна пользовалась большим авторитетом и доверием среди преподавателей и студентов, была активным автором нашего журнала.

Память о И.А. Миртовой навсегда сохраниться в сердцах преподавателей, сотрудников и сту-дентов нашего Университета.

geodesy and aerophotosurveying - МИИГАиК123 известия высших учебных...

Documents