Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ существующих средств и подходов к распределенной обработке пространственно привязанной информации на базе геоинформационных систем 9
1.1. Анализ современных тенденций развития вычислительной техники, телекоммуникаций и программного обеспечения 9
1.2. Обзор свободно распространяемых интернет-ГИС 10
1.2.1. p.mapper 10
1.2.2. OpenLayers 10
1.2.3. MapFish 11
1.2.4. KvwMap 12
1.3. Обзор систем пространственного анализа и моделирования 14
1.3.1. GRASS 14
1.3.2. SAGA 15
1.3.3. SavGIS 17
1.3.4. raCINTEGRO 18
1.4. Обзор методов приближения поверхностей 19
1.4.1. В-сплайны 20
1.4.2. Рациональные сплайны и NURBS-кривые 20
1.4.3. Сглаживающий бикубический сплайн 21
1.4.4. Функции радиального вида 23
Выводы 25
Глава 2. Разработка программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера в среде интернета 26
2.1. Требования к разрабатываемой компьютерной технологии 26
2.2. Архитектура программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера MGS-Framework 27
2.3. Структура подсистем программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера MGS-Framework 30
2.3.1. Подсистема объектно-ориентированного разграничения и управления доступом 34
2.3.2. Подсистема пространственных метаданных 37
2.3.3. Подсистема единых справочников, классификаторов и кодификаторов 38
2.3.4. Подсистема Интернет-ГИС 39
2.3.5. Подсистема пространственного моделирования 40
2.3.6. Подсистема распределенных вычислений 41
2.4. Программная реализация программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера 42
Глава 3. Разработка компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации в природопользовании на основе многофункционального геоинформационного сервера 45
3.1. Основные понятия и функциональная схема компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации на основе многофункционального геоинформационного сервера 45
3.2. Программная реализация компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации 47
3.3. Трехмерные двухпараметрические сплайны на неравномерных сетках для нерегулярных данных 50
3.3.1. Трехмерный сглаживающий параметрический сплайн 50
3.3.2. Контроль погрешности 58
3.3.3. Алгоритмы получения составных сеток 58
3.3.4. Сшивка трехмерного бикубического сглаживающего параметрического сплайна 63
3.4. Программная реализация трехмерных двухпараметрических сплайнов на неравномерных сетках для нерегулярных данных 67
Глава 4. Практическое применение разработанной технологии распределенной обработки пространственно привязанной геоинформации в природопользовании 70
4.1. Примеры использования программно-технологической платформы MGS- Framework для построения отраслевых распределенных информационных систем в области геологического изучения недр 70
4.1.1. Информационная система обеспечения работ по геологическому изучению недр и воспроизводству минерально-сырьевой базы 70
4.1.2. Информационная система по сейсмической и буровой изученности Российской Федерации и ее континентального шельфа 77
4.2. Применение разработанной технологии распределенной обработки пространственно привязанной геоинформации в различных задачах природопользования 84
4.2.1. Построение модели риска возникновения засухи для оценки состояния водных ресурсов территории Таиланда 84
4.2.2. Оценка вариантов освоения газового месторождения Западной Сибири на основе геоэкологической модели территории 91
Заключение 99
Список литературы 100
- Обзор систем пространственного анализа и моделирования
- Архитектура программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера MGS-Framework
- Программная реализация компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации
- Применение разработанной технологии распределенной обработки пространственно привязанной геоинформации в различных задачах природопользования
Введение к работе
В современных исследованиях в области геологического изучения недр, геоэкологии и смежных областях природопользования задействованы большие массивы исходных, расчетных и результирующих данных, на основе которых решаются задачи оценки, прогноза и моделирования. Основными средствами обработки являются универсальные или специализированные географические информационные системы, а также функционирующие в их среде (либо в тесном взаимодействии с ними) пакеты прикладных программ. В подавляющем большинстве случаев указанные средства обработки функционируют на локальной персональной ЭВМ пользователя, либо реже - на более мощных вычислительных серверах.
Одновременно, в последние годы в результате бурного развития интернет-технологий, прежде всего, таких как динамическое управление интерфейсом в веб-броузере, асинхронное взаимодействие клиент-сервер, веб-службы, использование универсальных средств языка XML и его специализированных подмножеств, было создано второе поколение веб-приложений, реализующее ранее недоступные в среде интернета возможности, традиционно присущие локальным программным приложениям. Так, в области интернет-ГИС появилось большое количество отечественных и зарубежных, в том числе свободно распространяемых и с открытым кодом, программных решений, реализующих задачи по управлению визуализацией картографической информации, формированию пространственно-атрибутивных запросов и отображению их результатов, простейших пространственных измерений, ввода и редактирования данных. Уровень распространения интернет-технологий позволяет говорить об их доступности для широкого круга пользователей и наличии достаточного числа специалистов для их поддержки.
Однако, к настоящему времени практически отсутствуют программные решения, реализующие распределенную обработку пространственно привязанной геоинформации и решение на ее основе в среде интернета задач в области геологического изучения недр, геоэкологии и других сферах природопользования. Актуальность работы заключается в том, что создание таких средств позволит более эффективно использовать имеющиеся вычислительные мощности, обрабатывать большие объемы исходных, расчетных и результирующих данных, по-новому организовать рабочий процесс исследований в природопользовании.
Целью работы является разработка компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации в природопользовании на основе многофункционального геоинформационного сервера.
Основными задачами работы являлись:
Анализ существующих средств и подходов к распределенной обработке пространственно привязанной информации на базе геоинформационных систем.
Разработка программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера в среде интернета.
Разработка компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации в природопользовании на основе многофункционального геоинформационного сервера.
Разработка алгоритмов и программная реализация построения поверхностей на основе биквадратного и бикубического сглаживающего параметрического сплайнов, позволяющих адекватно воспроизводить геометрический образ исходных пространственных данных и обеспечивающих контроль точности получаемых результатов.
Апробация разработанной компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации в природопользовании на основе многофункционального геоинформационного сервера при создании прикладных систем.
К научной новизне можно отнести следующие результаты:
Впервые разработана компьютерная технология распределенной обработки геоинформации в природопользовании на основе многофункционального геоинформационного сервера, позволяющая на единой программно-технологической платформе осуществлять решение прогнозно-диагностических задач методами пространственного моделирования, требующих оперативной обработки большого объема разнородных пространственных данных.
Разработаны новые алгоритмы построения поверхностей на основе биквадратного и бикубического сглаживающего параметрического сплайнов, позволяющих адекватно воспроизводить геометрический образ исходных пространственных данных и обеспечивающих контроль точности получаемых результатов.
В работе защищаются следующие положения:
1) Разработанная программно-технологическая платформа многофункционального геоинформационного сервера обеспечивает создание различных приложений в природопользовании и представляет собой средства распределенной обработ- ки геоинформации с динамически настраиваемым интерфейсом пользователя в среде интернета.
Реализованная компьютерная технология распределенной обработки геоинформации в природопользовании обеспечивает основные этапы пространственного моделирования объектов/процессов/ситуаций: формирование модели, наполнение ее данными на исследуемую территорию, расчет факторов и целевой функции, анализ и интерпретацию результатов.
Разработанные алгоритмы построения поверхностей на основе биквадратного и бикубического сглаживающего параметрического сплайнов позволяют воспроизводить геометрический образ исходных пространственных данных, обеспечивая заданную точность получаемых результатов.
Практическая значимость проведенного исследования определяется использованием разработанных программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера и на ее основе компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации в природопользовании при создании прикладных систем: информационной системы обеспечения работ по геологическому изучению недр и воспроизводству минерально-сырьевой базы, информационной системы сейсмической и буровой изученности территории Российской Федерации и ее континентального шельфа, картографической информационно-поисковой системы государственного банка цифровой геологической информации, а также при решении задач гидрологического и гидрогеологического районирования территории Таиланда.
Основные результаты работы докладывались на XXIII, XXIV и XXV Международных конференциях «Математика. Компьютер. Образование» (Дубна-Пущино, 2006, 2007 и 2008), рабочем семинаре «Проблемы организации решения задач в области наук о Земле в распределенной среде: распределение данных, вычислений, использование сервисов» (ГГМ РАН, 2007), научно-практической конференции молодых ученых и специалистов (ВИМС, 2008), отраслевых семинарах «Информационные технологии при производстве геологоразведочных работ» (ВНИИгеосистем, 2007 и 2009), XXII Международном симпозиуме по электронике в ядерных исследованиях и распределенным вычислениям (Варна, 2009).
Диссертация основана на теоретических, методических и экспериментальных исследованиях, выполненных автором в 2003-2010 годах.
Основные теоретические, методические и технологические результаты получены непосредственно автором. По результатам выполненных исследований опубликовано 7 печатных работ, в том числе 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов кандидатских и докторских диссертаций.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и содержит 105 страниц текста, включая 35 иллюстрации. Список литературы содержит 84 наименования.
Автор выражает глубокую признательность научному руководителю Е. Н. Черемисиной, научному консультанту П. Д. Ширкову, благодарит A. В. Любимову, М. Г. Суханова и М. Я. Финкельштейна за ценные советы при об суждении работы, А. А. Блискавицкого, К. В. Деева, В. А. Спиридонова, Е. Р. Толмачеву, Е. М. Юона и других участников совместных исследований, а также B. С. Ваксина и С. С. Трусова за помощь в оформлении материалов.
Обзор систем пространственного анализа и моделирования
GRASS (geographic resources analysis support system) [57] - это гибридная ГИС, имеющая модульную структуру, позволяющая работать с растровыми и векторными данными. Каждая функция GRASS выполняется своим отдельным модулем. Таким образом, GRASS обладает четкой прозрачной структурой. Другим преимуществом модульной структуры является оптимальная работа с памятью, одновременно работают только необходимые модули. ГИС состоит из четырех основных компонентов: 1) Ввод. 2) Администрирование. 3) Анализ. 4) Презентация. Эта четырехкомпонентная модель работает с пространственными, атрибутивными и графическими данными со следующими свойствами: - Пространственные данные описывают пространственную структуру объектов, включая их форму и положение относительно друг друга в пространстве. Обычно пространственные взаимоотношения между отдельными точечными, линейными и полигональными объектами определяются через соответствующую систему координат, связывающую их положение с реальным миром. Пространственные данные могут быть представлены как растровые (пиксели) или векторные (полигоны, линии, точки) объекты. - Растровые данные непрерывно распределены в пространстве и представляют собой матрицу квадратных ячеек одинакового размера. Каждая ячейка имеет атрибут, который представляет какое-либо явление (например, температуру или цвет) и координаты, выраженные в виде ряда и колонки, в которых она находится. Работа с растровыми данными включает анализ и применение данных дистанционного зондирования, таких как спектрозональная аэросъемка, космическая съемка и других типов растровых данных. Один из главных недостатков растровых данных - экспоненциальный рост необходимых вычислительных ресурсов вместе с ростом разрешения.
В последние годы в связи с увеличением мощности компьютеров этот недостаток стал менее актуальным. Растровые данные не поддерживают так называемые отношения соседства, так как каждый пиксель уникально определен положением в системе координат. - Векторные данные используются для хранения линейных или полигональ ных объектов. Линия соединяет две точки определенных своими координатами. Ка ждый векторный объект может иметь один, несколько или не иметь атрибутов. Для атрибутивных данных в GRASS по умолчанию используется формат dBase. Также можно подключаться к различным СУБД таким как, например, PostgreSQL, MySQL, Oracle и другим. По сравнению с растровыми данными, векторные данные характе ризуются относительно небольшими требованиями к памяти и более быстрой обра боткой. В отличие от растровых данных, векторные данные имеют топологию, кото рая означает, что линии и полигоны «знают» из каких узлов они состоят и с какими объектами они граничат. — Точечные данные можно считать особой формой векторных данных используемых для хранения безразмерных объектов. С этими данными можно работать как с векторными начиная с GRASS версии 6.0, в версии 5.4 точечные данные имеют особый формат. — Атрибутивные данные связанны со всеми типами данных перечисленными выше. Обычно, они хранятся в базе данных, к которой ГИС подключается посредством DBMI (database management interface). - Графические данные - описывают то, как пространственные данные будут выглядеть на устройстве вывода.
Как следует из названия, эта ГИС имеет научные корни. Первый модуль для SAGA (system for automated geoscientific analyses) [75] был разработан в 2001 г. специалистами департамента географии Геттингемского университета (Германия) и был предназначен для работы с растровыми данными. Основными задачами SAGA являются анализ рельефа, почвенное картографирование и визуализация данных. SAGA реализована на языке программирования C++ и предоставляет сторонним разработчикам удобный программный интерфейс (API - application programming interface). Основной разработчик, а чуть позже и сам проект недавно перешли в Гамбургский университет. Пользовательская документация написана на высоком уровне, что способствует постоянному росту международного пользовательского сообщества. Основной целью SAGA является предоставление ученым эффективную, но легко изучаемую платформу для реализации геологических методов. Это достигается за счет применения уникального программного интерфейса в SAGA. Графический интерфейс пользователя позволяет сделать разрабатываемые методы удобными для пользователя форме. Это способствует к быстрому увеличению роста различных геологических методов. Начиная с версии 2, SAGA использует кросс-платформенную библиотеку поддержки интерфейса пользователя WxWidgets [84]. Это дает возможность запустить SAGA на MS Windows, а также на UNIX-подобных операционных системах. SAGA имеет модульную структуру. Ее основой является API, который обеспечивает обмен данными между объектами модели, основные определения программ научных модулей и множество полезных классов и функций. Библиотеки для научных методов разрабатываются в виде динамически подгружаемых библиотек (DLL — dynamic-link library). Большое внимание в системе уделено интерфейсу пользователя. Он позволяет пользователю управлять системой, подгружать необходимые обрабатывающие модули, управлять данными, а также производить их визуализацию и анализ. SAGA поставляется с полным набором свободно распространяемых модулей, большинство из которых опубликовано в соответствии с лицензией GPL (general public license) - 48 библиотек и 300 модулей. На ряду со сложными модулями геологического анализа и инструментами моделирования, включено много модулей выполняющих довольно простые операции с данными. Для обмена данными между различными программами разработаны фильтры импорта и экспорта. SAGA предлагает несколько фильтров для распространенных форматов данных, включая различные изображения и GPS-форматы. Большинство растровых форматов данных импортируются посредством библиотеки GDAL (geospatial data abstraction library) [52]. После импорта данные приводятся к системе координат проекта. Многие модули осуществляют манипуляцию и анализ векторных данных, таких как объединение слоев и выбор формы. Стандартными операциями на векторных полигональных слоях являются пересечения и векторизация растровых данных, например, создание горизонталей. Растровые данные могут быть получены при помощи ближайшего соседа, триангуляцией и другими методами интерполяции. Модули для создания и подготовки растровых данных, позволяют производить изменение пространственных характеристик и закрытие пробелов. Наличие очень гибкого инструмента стандартного растрового калькулятора дает возможность пользователю задавать формулы для объединения произвольного количества растровых слоев.
Архитектура программно-технологической платформы многофункционального геоинформационного сервера MGS-Framework
Подсистемы платформы MGS-Framework [17, 19] являются частью общей информационной системы, реализация которой не зависит от возможностей других подсистем, но может использовать их, а также предоставлять им свои функциональные возможности. В зависимости от сложности, подсистемы могут состоять из одного или нескольких модулей, библиотек и сервисов. Приведем описание основных подсистем, входящих в состав MGS-Framework (рис. 2.1), перечень которых обусловлен как сформулированными выше, так и современными общесистемными требованиями: - Подсистема объектно-ориентированного разграничения и управления доступом (ОРУД) - неотъемлемая часть любой распределенной системы. Она позволяет централизованно управлять доступом к распределенным ресурсам на основе прав пользователя и вести аудит. Права пользователя к каждому объекту определяется проверкой списков прав доступа. - Подсистема пространственных метаданных (метабаза), которая обеспечивает сбор, хранение, каталогизацию и централизованное управление данными на основе международных стандартах ИСО 19115 «Географическая информация. Метаданные» [60] и ИСО 19139 «Географическая информация. Метаданные. Схема реализации на языке XML» [61]. - Подсистема единых справочников, классификаторов и кодификаторов (ЕСКК), обеспечивающая взаимоувязку геоинформации из различных источников, унификацию механизмов поиска и визуализации данных в системе. Данная подсистема также включает в себя унифицированную полимасштабную цифровую картографическую основу, обеспечивающую единство пространственной привязки геоданных. - Подсистема Интернет-ГИС, которая обеспечивает функциональность настольных ГИС в среде интернет [37]. Ее преимуществом является отсутствие специализированного дорогостоящего программного обеспечения на рабочем месте конечного пользователя. Для ее работы достаточно стандартного веб-броузера, присутствующего в каждой современной операционной системе. - Подсистема пространственного моделирования, которая позволяет формировать банк моделей объектов/процессов/ситуаций, осуществлять привязку к ним исходных данных и их обработку, а также представлять полученные результаты средствами Интернет-ГИС. - Подсистема распределенных вычислений, которая позволяет производить запуск, получать информацию о состоянии любой запущенной задачи и осуществлять контроль их выполнения, а также включает набор вычислительных модулей обработки пространственно привязанных данных. Под распределенными вычислениями [28] в рамках данной работы понимается возможность запуска и управления вычислительными модулями на различных серверах, объединенных в вычислительную сеть и имеющих совместный доступ к большим объемам данных также размещенным на различных серверах [26].
Это позволит осуществить распределение вычислительной нагрузки в целях повышения производительности систем, использующих разрабатываемую технологию. Все обращения к подсистемам должны осуществляться через диспетчер запросов, который обеспечивает единую точку входа в систему, что позволяет полностью скрыть особенности внутренне реализации подсистем. Шаблоны проектирования (design patterns) [7, 9] позволяют разработать правильную масштабируемую архитектуру программно-технологической платформы, минимизируя при этом затраты на модификацию, что сокращает сроки разработки и сопровождения системы. Рабочие места пользователей выполняются на основе стандартных веб-броузеров, не требуя установки дополнительного программного обеспечения, что позволит упростить их поддержку. Каждая подсистема в составе программно-технологической платформы MGS-Framework включает [19]: 1) Ядро, которое состоит из функциональных компонентов и библиотек системы. 2) Файлы локализации, которые содержат описание элементов пользовательского интерфейса на разных языках. 3) Набор динамически встраиваемых компонентов, из которых строится система. 4) Набор внешних приложений (например, веб-служб), которые вызываются извне. 5) Шаблоны оформления пользовательского интерфейса, позволяющие отделить логику от внешнего вида приложения. 6) Файлы настройки переменных окружения системы, которые определяют основные параметры системы. Ядро включает в себя основные библиотеки и функциональные компоненты, например, библиотеку поддержки сеанса, которая обязательно должна присутствовать в каждой разрабатываемой системе. Поддержка сеанса позволяет преодолеть отсутствие поддержки состояния протокола HTTP. Поддержка сеанса реализовано посредством механизма сессий. Таким образом, при каждом обращении к вебсерверу происходит загрузка последнего состояния системы. При разработке распределенных ГИС [19, 28] рано или поздно встает вопрос о предоставлении пользовательского интерфейса на разных языках. В настоящее время большинство пользователей владеют английским языком, но им все же намного удобнее и эффективнее работать с системой, созданной на их родном языке. Система, предоставляющая такие возможности гораздо полезнее и ценнее, чем система, ориентированная на пользователей владеющих языком, на котором выполнен интерфейс. Для достижения этих целей в каждой системе разработанной в MGS-Framework присутствуют файлы локализации. Каждый файл локализации выполнен в виде XML-документа, содержащего идентификатор элемента пользовательского интерфейса и его перевод. Функциональность системы зависит от набора динамически встраиваемых компонентов, которые позволяют конфигурировать систему таким образом, чтобы она была бы эффективной при решении поставленных задач. Еще одно преимущество применения такого подхода при построении систем - сокращение объема данных, подгружаемых в веб-броузер, что ведет к сокращению объема трафика и времени загрузки приложения, и является основным требованием при разработке современных веб-приложений. Каждый динамически встраиваемый компонент состоит из пяти составляющих: 1) Файлов локализации, как и прежде, позволяющих реализовать plug-in на разных языках. 2) JavaScript-сценариев, содержащих всю логику компонента на стороне клиента. 3) AJAX-приложений, написанных на языке РНР - логика на стороне сервера. 4) Тем оформления, позволяющих рсализовывать различное оформление пользовательского интерфейса. 5) Файлов настройки динамически встраиваемого компонента, которые описывают расположение файлов локализации, JavaScript-сценариев и тем оформления в файловой системе сервера, а так же последовательность их загрузки.
Программная реализация компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации
Программная реализация компьютерной технологии распределенной обработки геоинформации выполнена в виде блоков интерфейсов пользователя на основе базовых структур данных и функциональных возможностей программно-технологической платформы MGS-Framework. Интерфейс пользователя (рис. 3.1) выполнен в виде набора следующих дина- мически встраиваемых блоков: - Поддержка каталога моделей - позволяет вести список созданных моделей, которые могут быть объединены в иерархический перечень, а также осуществлять просмотр, редактирование и перемещение моделей в нем (1). - Создание, просмотр и редактирование абстрактной модели - отвечает за формирование иерархического дерева модели, задание системы целевых градаций и методов пересчета (2). - Создание, просмотр и редактирование реализации модели на исследуемую территорию - позволяет производить наполнение абстрактной модели исходными данными и производить корректировку параметров модели к конкретным условиям (3). - Расчет факторов модели - позволяет осуществлять запуск и контроль за выполнением задач в пошаговом или пакетном режиме (4). - Навигация по дереву модели - наглядное представление модели, позволяющее осуществлять переход от выбранного фактора к другим блокам интерфейса (редактирования, расчетов, визуализации) (5). - Визуализация в Интернет-ГИС — служит для отображения результатов, исходных данных, рассчитанных факторов и интегральных оценок, полученных в ходе моделирования (6). Основные программные структуры и типы данных, аналитический аппарат и элементы интерфейса пользователя (управляющие и информационные панели, кнопки инструментов и т. п.) предоставляются подсистемами программно-технологической платформы MGS-Framework.
Подсистема объектно-ориентированного разграничения и управления доступом позволяет реализовать различные режимы доступа пользователей к технологии, например, редактирование моделей - экспертами, расчет факторов и привязка данных - операторами, просмотр модели и визуализация результатов - всем авторизованным пользователям. Подсистема пространственных метаданных обеспечивает хранение структуры модели в расширенном международном стандарте ИСО 19139 [61], а также привязку исходных данных, каталогизированных в метабазе. Подсистема пространственного моделирования предоставляет возможности создания моделей объектов/процессов/ситуаций, их наполнения и обработки при проведении исследований по конкретной территории. Подсистема Интернет-ГИС позволяет визуализировать исходные данные и полученные результаты, включая возможность интерактивного выбора весов факторов и целевых градаций. Подсистема распределенных вычислений предоставляет набор вычислительных модулей (таблица 3.1), средства контроля входных параметров, запуска и контроля за выполнением задач. Исходные данные в системе могут быть представлены в векторном или растровом формате. Рассмотрим задачу построения сглаживающего сплайна для функции многих переменных. Пусть задана таблица величин {x y z,} N . Будем считать их двухпарамет-рическими функциями достаточной гладкости переменных (у, и), например, принадлежащими к классу C2(i?): где (v,u)sR2 и, не ограничивая общности, будем считать, что 0 v l; 0 н 1. Заметим, что выбор области изменения параметров (у,и) определяется спецификой геометрии исходной постановки задачи. Для каждого направления на отрезке [0,1] введем сетку со {(О = /0) tl ... tn_x (tn = і)}. Для нумерации ячеек введем два индекса i,j, где і = 0,...,п — 1 и j = 0,...,« — І, п - количество узлов сетки; таким же образом будут нумероваться кусочки сплайна. По направлению и изменяется индекс і, по направлению v - j. Всюду далее под величиной r J будем понимать одну из компонент таблицы (x,y,z), где к = \,...,ти, mii - количество экспериментальных данных в ячейке с индексом 7, j . а задачу их сглаживания будем решать независимо для каждой функции (3.1). Задача сглаживания функций в случае 2-х переменных рассматривается как задача минимизации составного функционала, учитывающего «скачки» (разрывы) вторых производных вдоль линий сетки и отклонения сплайна от табличных значений внутри ячеек при условии непрерывности сплайна и его производных по обоим направлениям: и-2 я-2 ти . ъ где r k J — как и прежде одна из компонент исходных экспериментальных данных в ячейке с индексом (i,j), к = \,...,т1}, mL. — количество экспериментальных данных в этой ячейке, С { ,...,C i J - коэффициенты сплайна, s зависит от вида искомой функции (в нашем случае - это биквадратный и бикубический параметрический сплайн), а /?,,#, 0 - заданные веса. Чем меньше значение коэффициентов p,,qj, тем ближе к заданным табличным значениям r kJ проходит функция, оптимизирую
Применение разработанной технологии распределенной обработки пространственно привязанной геоинформации в различных задачах природопользования
Шкала целевых градации, принятая для оценки в данной группе, включала 3 ранга и отражала степень благоприятности комплекса метеорологических условий для развития засухи. Расчет факторов включал: 1) Расчет суммы осадков за сезон дождей (с июля по ноябрь предшествующего года). 2) Пересчет с вектора на регулярную сеть значений рассчитанного объема осадков, а также средних температур и влажности на момент прогноза. При этом в связи с нерегулярностью сети метеостанций расчет факторов выполнялся с использованием разработанных алгоритмов интерполяции. 3) Переклассификацию исходных значений в систему целевых градаций, т. е. ранговую оценку значений исходных факторов с позиции их благоприятности для развития засухи. Расчет интегральных оценок (рис. 4.6) в группе проводился следующим образом. Сначала проводилась оценка текущих метеоусловий на момент прогноза как минимального (наиболее «плохого») ранга из среднемесячных значений температуры и влажности в ячейке. Далее рассчитывалась итоговая оценка ситуации с учетом накопленного объема осадков как взвешенная сумма рангов входящих факторов и приведение полученных значений к системе целевых градаций группы. Исходные данные представлены средними превышениями, рассчитанными в ячейках регулярной сети с шагом 300 метров. Шкала целевых градаций подгруппы включала 3 ранга, оценивающие способность структур рельефа получать и удерживать влагу. Расчет факторов подгруппы включал: 1) Расчет средних превышений в скользящем окне 9x9 километров с пересчетом на ячейку модели (1000 метров) и переклассификацией в систему целевых градаций. 2) Расчет углов уклонов, их осреднение скользящим окном 9x9 километров с пересчетом на ячейку модели (1000 метров) и переклассификацией в систему целевых градаций. 3) Расчет угла экспозиции склона в румбах, получение их преобладающих значений в окне 9x9 километров с пересчетом на ячейку модели (1000 метров) и переклассификацией в систему целевых градаций. Для расчета интегральной оценки (рис. 4.7) в группе сначала рассчитывалась совокупная характеристика высотного этажа и крутизны структуры, как взвешенная сумма рангов превышений и уклонов с переклассификацией к системе целевых градаций. После этого учитывалась преобладающая экспозиция склона, как минимальный (наиболее «плохой») ранг в ячейке.
Группа представлена только одним фактором. Шкала целевых градаций включала три ранга, отражающие степень естественной увлажненности растительных сообществ. Исходными данными для расчета служил полигональный shape-файл, отражающий ландшафтное районирование территории. Значения фактора рассчитывались с помощью пересчета вектора на сеть и последующей переклассификации исходных типов растительности в ячейке в систему целевых градаций. Tools рассчитывалась как взвешенная сумма рангов результатов предшествующих шагов обработки. Интерпретация полученных интегральных оценок и их приведение к целевой системе градаций позволила типизировать исследуемую территорию по степени риска возникновения засухи на момент прогноза. Исследования проводились в рамках планирования освоения газового месторождения в пределах Пангодинсокой группы поднятий (Западная Сибирь). Цель исследований состояла в анализе комплекса природных и техногенных факторов, определяющих современное состояние природных экосистем Пангодинской группы поднятий для оценки благоприятности сложившейся геоэкологической ситуации для дальнейшего развития газового промысла. Модельные представления формулировались на основе анализа научно-исследовательских работ и современных проектов в области экологии недропользования с привлечением специалистов-экологов. Исходными данными являлись картографические данные по территории, собранные в ходе проведения работ по оценке воздействия на этапе проектирования промысла. Территория работ и структура модели представлена на рисунке 4.10. В качестве целевой функции модели оценивалась устойчивость геоэкологической ситуации. В модель вошли 2 группы факторов: Группа 1 - «Природные условия». Для расчета факторов в группе использовались карты тематического районирования территории. Обработка включала пересчет на регулярную сеть и переклассификацию исходных значений в целевую систему градаций группы. Фактор 1 - «Защищенность водоносных горизонтов». Для расчета фактора использовалась карта литологического районирования территории. Степень защищенности водоносных горизонтов определялась наличием в зоне аэрации горизонтов и прослоев, препятствующих проникновению загрязняющих веществ до уровня подземных вод. В соответствии с критериями, разработанными для оценки эколого-гидрогеологической обстановки на территории России (согласно пояснительной записке к эколого-гидрогеологической карте Комплекта геохимических и эколого-геологических карт России, ВСЕГИНГЕО, ИМГРЭ, 1998 г), защищенность подземных вод оценивается в зависимости от литологического состава пород различных генетических типов четвертичных отложений.
