Геоинформационное картографирование Иордании: становление и использование

Короткий зміст

У першому розділі – Географічні умови Йорданії і можливості застосування ГІС у їх вивчені – розглянуті і проаналізовані складові частини географічних умов Йорданії, особливості застосування геоінформаційних систем (ГІС) у їх вивченні, а також розглянуті космічні засоби отримання географічних даних.

Розглянуто складові частини географічних умов Йорданії, що характеризують історичний і сучасний розвиток регіону, включаючи географічне положення, геологічну будову, рельєф, клімат і внутрішні води, ґрунти і рослинність, фізико-географічне районування, соціально-економічні умови, промисловість і сільське господарство, транспорт, демографічну ситуацію.

Відомості про географічні особливості Йорданії приводять до висновків про постійний розвиток структури господарювання. Одночасно з економічним розвитком відбуваються зміни й у природному середовищі. Збільшуються площі сільськогосподарських угідь, розширюються межі великих міст, що відповідно впливає на зменшення площ лісових господарств. Усе це відбувається на великих територіях. Для відстеження й обліку цих змін найкраще застосовувати цифрові топографічні і тематичні карти, що, у свою чергу, можна створити методом оновлення вже існуючих картографічних матеріалів, використовуючи при цьому ГІС технології з використанням даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), отриманих космічними методами знімання.

Так як в Йорданії геоінформаційне забезпечення знаходиться в початковій стадії розвитку, у даному розділі більше уваги надано аналізу широко відомих у світі ГІС-додатків з метою їхнього застосування в геоінформаційних системах Йорданії, зокрема для складання карт, актуалізації топографічної інформації і створення інформаційно-довідкових систем загального призначення.

Аналіз сучасного геоінформаційного забезпечення проведений з врахуванням функціональних особливостей програмних продуктів, їх цінової доступності, вимог до апаратного забезпечення, складності у використанні, можливості інтегрування результатів обробки в інші програмні засоби, що використовують ГІС технології.

В останні роки чітко проявилася тенденція до все більш зростаючої інтеграції засобів роботи з ДЗЗ і власне ГІС. Структура ГІС, як правило, включає чотири обов’язкові підсистеми:

§ введення даних, що забезпечує введення чи обробку просторових даних, отриманих з карт, матеріалів ДЗЗ тощо;

§ збереження і пошуку, що дозволяє оперативно одержувати дані для відповідного аналізу, актуалізувати і коректувати їх;

§ обробки й аналізу, що дає можливість оцінювати параметри, вирішувати розрахунково-аналітичні задачі;

§ представлення (видачі) даних у різному вигляді (карти, таблиці, зображення, блок-діаграми, цифрові моделі місцевості тощо).

Вибір програмного забезпечення для обробки і дешифрування ДЗЗ - задача непроста, котра вимагає обліку функціональних можливостей пакета, можливих методичних помилок, обумовлених алгоритмами обробки, швидкості обчислень, зручності інтерфейсу, можливості доповнення пакета модулями користувача, вартості і можливості функціонального розвитку пакета.

Для професійної обробки ДЗЗ необхідно обов’язково враховувати, що однієї, навіть потужної системи буде явно недостатньо. Є необхідним комплекс програмних і апаратних засобів, і не обов’язково самих потужних і універсальних. Головне, щоб вони були найбільш пристосованими до тієї чи іншої процедури обробки. Необхідним є об’єднання всіх апаратних засобів у комп’ютерну мережу з високою пропускною здатністю і наявність у системі пристроїв для довгострокового і короткострокового збереження й обміну просторовою інформацією (цифрові знімки, картографічні матеріали тощо), тобто необхідно створити комплекс обробки ДЗЗ. При цьому небезпечно орієнтуватися нехай на саму передову, але замкнуту виробничу систему, якщо вона не адаптована до конкретної вихідної інформації. Потрібно використовувати модульну відкриту систему, що допускає удосконалення, модернізацію і доопрацювання не тільки основними розробниками апаратури і програмного забезпечення, але і безпосередньо користувачами.

Обмеженим є просування технологій обробки ДЗЗ у середовищі фахівців прикладного дешифрування - геологів, географів, лісників, метеорологів та ін. При цьому найбільш коштовною для інтеграції в ГІС є тематична інформація. Тому найбільш доцільним є алгоритм, у ході якого при мінімальній попередній обробці максимально реалізуються можливості аналізу тематичної інформації і моделювання в растрово-векторних форматах.

Пакетами, що в достатній мірі відповідають цим вимогам, є ІDRІSІ, ENVІ, «Панорама» і їм подібні растрово-векторні ГІС. За своїми ціновими характеристиками і апаратними вимогами вони доступні широкому колу користувачів, а за показниками функціональності наближаються до базових можливостей багатьох пакетів для обробки ДЗЗ.

Так як топографічну інформацію найчастіше подають у вигляді векторних карт, то перевага ГІС «Панорама» полягає в універсальності виконання робіт з оновлення топографічної інформації із використанням аерокосмічних знімків як растрової підкладки під вектор. Цьому сприяє могутня бібліотека цифрових класифікаторів. За допомогою «Панорами» отримання карти, що відповідає всім нормам і правилам картографії, обходиться на кілька порядків дешевше, чому сприяє цінова політика розробників. Саме цей ГІС-пакет взятий за основу для проведення експериментальних робіт з дослідження технології оновлення топографічних карт на територію Йорданії і створення інформаційно-довідникової системи загального призначення.

Одним з найбільш оперативних і об’єктивних методів збору даних про природне середовище і його зміни є дистанційне зондування Землі з космосу.

На сьогоднішній день ДЗЗ із космічних апаратів (КА) стало пріоритетним напрямом у космічних програмах багатьох країн нарівні з навігаційними і телекомунікаційними технологіями. Структура цього науково-практичного міждисциплінарного напряму містить ряд істотно різних дисциплін (географія, геодезія, фотограмметрія, геологія, геофізика, гідрологія, метеорологія, океанологія, ботаніка, ґрунтознавство, охорона навколишнього середовища тощо), які поєднуються єдиним теоретико-методологічним підходом до їх вивчення.

ДЗЗ виконують супутники багатьох країн - США (LANDSAT, EOS, NOAA, GOES, ІKONOS), Канади (RADARSAT), Бразилії (MESB), Франції (SPOT), Японії (ADEOS, GMS), Індії (ІNSAT, ІRS), Росії (ПРИРОДА, МЕТЕОР, РЕСУРС), України (СІЧ-1М, ОКЕАН-О). Вони оснащені багато спектральною скануючою апаратурою, що дозволяє виконувати панхроматичне, спектрозональне і радіолокаційне знімання в різних діапазонах електромагнітного випромінювання. Роздільна здатність скануючи систем, в залежності від типу і призначення сягає величин від одного метра до декількох кілометрів на місцевості.

На території Йорданії галузями, де зміни відбуваються на протязі невеликого періоду часу і, відповідно, потребують редагування на топографічних і тематичних картах є:

сільське господарство - наявність сільськогосподарських угідь, прогноз врожаю, питання ерозії ґрунтів;

лісництво - картографування лісових масивів, вирубок лісу, збиток від виникнення пожеж;

геологія - створення геологічних карт і геологічне прогнозування;

екологія - наявність водяних ресурсів, аналіз забруднення поверхні сільськогосподарських угідь і забудованих територій, вплив добувної промисловості на навколишнє середовище, контроль над можливими катастрофічними явищами;

кадастр - контроль над плануванням і переплануванням великої кількості дрібних індивідуальних господарств у сільській місцевості, облік ґрунтового складу земельних ділянок, облік територій як малих, так і великих населених пунктів;

сільське і міське будівництво - планування забудови і розвиток транспортних мереж з врахуванням росту сільських населених пунктів і розвитку великих міст.

Найкраще розпізнавання об’єктів сільського господарства забезпечують космічні зображення, отримані за допомогою супутникових систем NOAA, Landsat, Spot, ІRS, Іkonos, QuіckBіrd; об’єктів лісництва - Radarsat, Landsat, Spot, ІRS, Іkonos, QuіckBіrd; геології - Radarsat, Landsat, Spot; екології - ІRS, Іkonos, QuіckBіrd; сільського і міського будівництва - ІRS, Іkonos, QuіckBіrd.

Знімки високої роздільної здатності, отримані зі супутників ІRS, Іkonos, QuіckBіrd можна використовувати при оновленні карт крупних масштабів від 1:10000 до 1:25000, а також планів у масштабі 1:5000.

Для дешифрування об’єктів топографічних і тематичних карт середнього масштабу з метою їх оновлення можна успішно використовувати дані ДЗЗ отримані із супутників Spot і Landsat.

В другому розділі – Теоретичні моделі геоінформаційного картографування в поєднанні з ГІС-технологіями і системами прийняття рішень – подано визначення геоінформаційного картографування і його характерні риси.

Геоінформаційне картографування визначається як «автоматизоване створення і використання карт на основі ГІС і баз картографічних даних і знань». База картографічних даних - це універсальні відомості про географічний об’єкт, відображений на існуючих картографічних матеріалах. База знань - це база даних, за допомогою якої можна приймати рішення щодо деякої предметної області знань, що спирається на думку і досвід експертів. База географічних знань - поки єдине джерело даних, що може полегшити роботу картографа при геоінформаційному картографуванні.

Власне кажучи в геоінформаційному картографуванні можна чітко виділити два взаємозалежних напрями:

§  створення карт новими технологіями;

§  використання карт на основі існуючого досвіду і нових технічних можливостей.

Багатофункціональна система користувача, як система комунікації, в сучасному уявленні дуже різноманітна. Якщо зв’язувати користувачів з тематичною картою, то досвід показує, що картою одного виду можуть скористатися фахівці різної професійних напрямів.

Серед широкого класу задач геоінформаційного картографування особливе місце займає оновлення існуючих картографічних матеріалів, причому таке оновлення повинно бути якісним, оперативним і порівняно недорогим. Технології оновлення карт досить різноманітні, однак значною мірою їхня ефективність залежить від повноти використання матеріалів космічних знімань.

Технологічний вплив припускає представлення вихідної карти в зручній для комп’ютерної обробки формі, залучення образно-знакової і змістовної інформації для оновлення карти за допомогою використання програмних засобів. Науково-понятійний вплив припускає інтерактивний режим спілкування: на сьогодні це найбільш реальний і прийнятний шлях оновлення карти. Саме такий процес аргументовано поєднує знання і досвід людини, оптимально об’єднає можливості комп’ютерної техніки з науковим і понятійним осмислюванням ситуації з видаленням, додаванням чи картографічним трактуванням кожного елемента. Ця схема цілком реалізована для оновлення карт на територію Йорданії.

Нові можливості інформаційних технологій наклали свій відбиток і на ГІС-технологиї. Якщо в 70-х роках виникли ГІС, в яких можливо було моделювання просторових даних, а в 90-х роках з’явилися перші відкриті об’єктні системи, то сучасний «комп’ютерний» світ вніс свої зміни. Вони полягають у наступному:

1.  Перехід від зосереджених (централізованих) ГІС до роздільних систем.

2.  Перехід від баз даних ГІС до баз просторово поділу даних.

3.  Перехід від геоінформаційної системи до системи базо-даних.

4.  Перехід від міграції даних, передачі і стиску до інтеграції в реальному часі.

5.  Перехід від комп’ютеризації відділу до корпоративних систем.

6.  Перехід від ГІС як інструмента до спеціалізованих використань.

7.  Перехід від інсталяції програм до інформаційних проектів.

Практичне застосування геоінформаційного картографування, може бути пов’язане з величезним охопленням діяльності людини і суспільства.

Міжнародна Федерація геодезистів (FІG) визначила просторові інформаційні системи як засіб для прийняття рішень в правовому, адміністративному, господарському і допоміжному аспектах для рішення задач планування і розвитку.

Як ми уявляємо, у найближче десятиліття геоінформаційне картографування почне використовувати переваги швидко прогресуючого наукового і прикладного напряму - штучні нейронні мережі (ШНМ). Що є підтвердженням прогнозу?

По-перше, ШНМ дозволяють досить просто створювати різні складні нелінійні моделі, при цьому використовуються можливості «самонавчаючої» системи. Що ж стосується математичної сторони, то метод не має потреби в попередньо заданих параметрах функції регресії.

По-друге, ШНМ має властивість низького реагування на помилки, що містяться в даних. «Навчання» ШНМ може відфільтровувати шум і виконувати подальші дії, використовуючи тренди і випадкові тенденції.

По-третє, «навчена» ШНМ має властивість генералізації й узагальнення отриманих знань. У цьому одна з відмінних рис «штучного інтелекту».

По-четверте, і це найбільш важливо: ШНМ досить прості у використанні. Тут використовується класичний кібернетичний підхід: запит-відповідь, що є основою функціонування відомого всім «чорного ящику». Нейронні мережі практично самі конструюють необхідні споживачу моделі, тому що навчаються автоматично на прикладах, які користувач вводить у систему. У літературі зазначено, що завдяки цій властивості можна виконати розрахунки, навіть не знаючи алгоритму задачі і маючи тільки тестові приклади з набором питань і відповідей.

Створенні і створювані на основі ШНМ системи знайшли і знаходять застосування в системах знань, у дослідженнях і прийняттю рішень в таких сферах як бізнес (оцінка кредитного ризику), керування роботами (робототехніка), прогноз коливань курсів акцій, застосування ШНМ у науках про Землю. Уже є відомості про використання ШНМ при створенні цифрових моделей рельєфу.

Цілком природно, що системи такого роду будуть сприяти розв’язку головної геоінформаційної задачі - прийняття рішень стосовно кожного конкретного запиту. У цьому велика перспектива розвитку геоінформаційних технологій і, мабуть, нового наукового напряму в геоінформатиці.

У третьому розділі – Технологія оновлення карт із використанням космічних знімків і ГІС-технологій – розглянуто технологічні особливості оновлення карт із використанням космічних знімків.

Донедавна цифрування і оновлення карт виконували паралельно. При створенні цифрової карти по існуючим картографічним матеріалам, не враховувалися зміни на місцевості, що відбулися від моменту створення карти до одержання по ній цифрової копії. Іноді такий розрив складав порядку 10-30 років. Таке відставання можна пояснити проблемою одержання нових топографічних даних, що збирали трудомісткими наземними методами і за допомогою аерофотознімання, а також відсутністю могутніх апаратних і програмних засобів для швидкого рішення задачі картографування.

В даний час реалізація технології оновлення карт може бути проведена з використанням оперативних даних ДЗЗ, отриманих з космічних супутників. У той же ж час стрімко розвиваються ГІС-технології по обробці даних ДЗЗ, що дозволяє цілком об’єднати і оптимізувати весь процес оновлення топографічної і тематичної інформації, починаючи від одержання космічних зображень і закінчуючи створенням оновлених цифрових карт.

Експериментальні роботи з дослідження технологічної схеми оновлення топографічних карт проведені з використанням геоінформаційної системи КАРТА 2000, яку застосовують для створення і редагування електронних карт і планів, рішення типових прикладних задач і розробки спеціалізованих ГІС-додатків. Система дозволяє створювати векторні і растрові карти, а також оперативно оновлювати різну інформацію про місцевість.

Вхідною інформацією для проведення досліджень обрано:

§  топографічні карти Йорданії в масштабі 1:250000 (1990 року видання);

§  кольоровий космічний знімок Йорданії, отриманий скануючою системою HRV (Hіgh Resolutіon Vіsіble) із супутника SPOT у 1994 році з роздільною здатністю 20 м.

Як показав візуальний аналіз зображень космічних знімків і топографічних карт, багато інформації, що є присутньою на космічних знімках, не відображена на топографічних картах (нові житлові квартали, дороги, сільськогосподарські угіддя).

Для проведення експериментальних робіт з оновлення топографічних карт нами запропонована загальна технологічна схема, що містить такі основні етапи:

1.  Аналіз вхідних матеріалів.

2.  Підготовка й обробка растрових зображень.

3.  Векторизація растрової карти.

4.  Оновлення векторної карти з використанням космічних знімків.