2022-66-3

Фильтр Калмана применяется в наблюдении за деформациями сооружений, главным образом в аспекте фильтрации данных измерений и прогнозирования деформации. Вычислительный фильтр Калмана включает в себя построение моделей и обновление значений измерений и позволяет оптимально рассчитывать значение выборки во время обзора и одновременно прогнозировать величину смещения нескольких последующих циклов. При применении фильтра Калмана важно определить начальное состояние или начальное значение, поскольку это значение влияет на результат после фильтрации. Статья посвящена исследованию того, как правильно выбрать

начальное значение, когда входные данные имеют только наблюдаемые серии данных без начального значения фильтра Калмана. Эксперименты на 6 моделях с одним образцовым набором данных показывают, что начальное значение фильтра Калмана влияет только на точность 6 первых циклов модели. Начиная с 7-го цикла и далее, значение, рассчитанное из модели, и прогнозное значение имеют хорошую стабильность. Погрешность прогнозного значения составляет всего 1,5 % вот фактического значения смещения наблюдаемой точки.

В статье вскрыты причины, которые привели к ошибочному выводу о том, что процедура разрешения неоднозначности является неизбежным этапом процесса обработки результатов фазовых измерений с использованием спутниковых радионавигационных систем. В процессе разрешения неоднозначности стремятся снизить ошибку расчета расстояния от спутника до приемника, вычисленного по координатам спутников, в несколько десятков раз. Показано, что в обработке результатов фазовых измерений всегда участвует разность расстояний от спутника до двух одновременно регистрирующих фазу спутниковых приемников. Значительные расстояния между спутником и приемниками приводят к тому, что ошибки координат спутников и базового приемника в разности снижаются более чем в тысячу раз, а процедура разрешения неоднозначности становится излишней. Все выводы подтверждаются тщательным анализом точности.

Вопросы, связанные с вращательной динамикой малых небесных тел, на сегодняшний день представляют большой интерес для научного сообщества. Все больше международных космических программ ориентированы на исследование далеких небесных тел: активная миссия НАСА «Юнона», будущая миссия Европейского космического агентства JUICE, завершенные миссии автоматических межпланетных станций «Розетта» к комете и NEAR Shoemaker к астероиду. Всё — от пылевых частиц Солнечной системы до звезд в Галактике — участвует в постоянном движении: регулярном, резонансном, хаотическом. Миссии к далеким небесным телам Солнечной системы позволили получить большое количество данных как о строении, природе и эволюции планет и их спутников, так и о вращательной динамике этих небесных объектов. Но, несмотря на достаточно хорошую изученность планет и их спутников, до сих пор в нашей Солнечной системе остаются недоисследованные тела. Во многом это связано с их неустойчивым положением на орбите. Большинство малых спутников планет имеют сильно несферическую несимметричную форму, а потому, находясь на эллиптической орбите, могут вращаться хаотически. В качестве исходного объекта, для которого в данной статье авторы предлагают методику изучения, выбран естественный спутник Сатурна — Гиперион. Приведены предварительные результаты создания опорной сети по предложенной методике и на ее основе определены параметры тела.

В арктическом регионе изучение и прогнозирование дрейфа айсбергов носит важный характер. Существующая методика прогнозирования траектории и скорости движения айсбергов по их геометрическим характеристикам и объему льда предполагает вычисление параметров видимой части айсберга по данным ДЗЗ (дистанционного зондирования земли) и математическое моделирование нижней части. В большинстве случаев для расчета объемов используются данные ДЗЗ из космоса (видимый диапазон или радиолокационная съемка). Но недостатком данного метода является низкая точность расчета объемов айсбергов из-за невысокого разрешения космических снимков. В отличие от космических данных аэрофотосъемка с беспилотных воздушных судов позволяет получать высокодетальные цифровые модели поверхности снимаемых объектов. Однако, при моделировании айсбергов возникают особенности, связанные с работой автоматических алгоритмов при фотограмметрической обработке. В статье рассмотрены предварительные результаты фотограмметрической обработки снимков надводной части айсберга, полученные с помощью беспилотного воздушного судна. При работе с айсбергами на определение их формы и объема оказывают влияние движение айсберга и высококонтрастная текстура его поверхности. Разработчиками программ для работы автоматических алгоритмов установлены параметры, которые не предназначены для обработки съемки, содержащей такие объекты, как айсберг. Тем не менее, в некоторых программных продуктах есть возможность подбора некоторых параметров алгоритмов отождествления. В статье выявлена зависимость взаимного положения и детализации цифровых моделей поверхности айсберга от подбора параметров автоматических алгоритмов обработки их цифровых изображений, полученных с беспилотного воздушного судна. Результат отражен в расчете объема льда надводной части.

В статье рассмотрены вопросы создания автомобильных навигационных карт и баз геоданных. Проанализированы нормативно-техническая документация, отечественные и зарубежные стандарты представления навигационных данных, материалы из открытых источников. Выявлены проблемные вопросы в области создания навигационных карт и баз геоданных в Российской Федерации. Предложена методика создания информационного навигационно-картографического обеспечения с учетом современных международных стандартов, примененная в ряде коммерческих проектов. В методике определены особенности создания графа дорожной сети, условия формирования его узлов и ребер, позволяющие решать задачи оптимального построения маршрутов, поиска точек интереса и другие навигационные задачи. Определены состав и содержание навигационной базы геоданных, классы объектов, их атрибуты и отношения. На основе этих данных разработана концептуальная модель для создания навигационной базы геоданных. С целью интеллектуализации навигационных баз геоданных в методике предложено использование дополнительных топологических межобъектных отношений. Они основываются на применении размытых систем отсчета и нечетких множеств, касающихся пространственных характеристик различного типа.

Широкое внедрение в картографию возможностей ГИС, генераторов ландшафтов и программ трехмерной графики дало возможность получения качественных наглядных карт. Целью исследования является изучение отечественного и зарубежного опыта трехмерного картографирования, актуализация его понятийного аппарата, разработка классификации трехмерных карт. В статье выполнен обзор руководящих документов и научных публикаций на тему трехмерного картографирования. Сделан вывод об отсутствии однозначно трактуемых подходов к определению понятия трехмерной карты; сформулирован авторский вариант определения. Выявлено, что понятие

«перспективная карта» не является синонимом термина «трехмерная карта», а характеризует математический аппарат — использование перспективной проекции. Разработана фасетная классификация трехмерных карт, картографических моделей и иных геоизображений. Выполненное исследование показало, что трехмерные картографические произведения недостаточно широко используются в различных областях человеческой деятельности, в том числе в качестве учебных пособий в школах и вузах для преподавания дисциплин из области наук о Земле.

Объектом исследований являлись лесные массивы Национального парка Нуабале-Ндоки. Цель работы состояла в определении изменений площади лесных массивов

Национального парка Нуабале-Ндоки, а также составлении прогноза их площадных изменений. Для выполнения исследований использовались снимки Landsat-5, Landsat-8, которые были получены в 2005, 2010 и 2015 гг. Для классификации лесных массивов по категориям на космических изображениях использовался метод неконтролируемой классификации по последовательности ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique). Прогноз изменения площади различных категорий лесных массивов в районе исследований выполнялся с помощью модели цепей Маркова. Созданная по картам землепользования за 2005 и 2010 гг. прогнозная карта видов землепользования на 2015 г. сравнивалась с фактической картой землепользования за 2015 г., которая была получена с помощью снимков Landsat-8. Результаты сравнения показывают, что рассчитанные прогнозные карты изменения площади лесных массивов в Национальном парке Нуабале-Ндоки с достаточной точностью соответствуют фактическим данным. В Национальном парке Нуабале-Ндоки происходят существенные изменения площади лесных массивов. Исходя из результатов

исследования, можно рекомендовать использование цепей Маркова для выполнения прогнозирования долговременных площадных изменений лесных массивов, что и было показано нами в прогнозе на 2025 и 2035 гг.

Мабиала Игнумба Жан Люк Патрик. Прогноз изменений площади лесных массивов Национального парка Нуабале-Ндоки Республики Конго с использованием модели Маркова по материалам

космической съемки // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2022. Т. 66. № 3. С. 92-108. DOI:10.30533/0536-101Х-2022-66-3-92-108